带你看清JVM全貌

搞AI，谁又没有“GPU之惑”？

张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？

从不到1000元1050 Ti到近30000元的Titan V，GPU价格的跨度这么大，该从何价位下手？谁才是性价比之王？

让GPU执行不同的任务，最佳选择也随之变化，用于计算机视觉和做NLP就不太一样。

而且，用云端TPU、GPU行不行？和本地GPU在处理任务时应该如何分配，才能更省钱？

最合适的AI加速装备，究竟什么样？

现在，为了帮你找到最适合的装备，华盛顿大学的博士生Tim Dettmers将对比凝练成实用攻略，最新的模型和硬件也考虑在内。

到底谁能在众多GPU中脱颖而出？测评后马上揭晓。

文末还附有一份特别精简的GPU选购建议，欢迎对号入座
 

人工智能将如何改变世界?

(1) 机器人和无人驾驶汽车

希望机器人能够自主行动、理解和导航周围的世界，这意味着机器人学和人工智能之间有着天然的重叠。虽然人工智能只是机器人技术之一，但人工智能的使用正在帮助机器人进入新的领域，如自动驾驶汽车、送货机器人，以及帮助机器人学习新技能。在2020年初，通用汽车和本田推出一款电动无人驾驶汽车Cruise Origin,谷歌母公司Alphabet公司的自动驾驶业务部门Waymo最近在亚利桑那州凤凰城向普通公众开放了robotaxi服务，其提供的服务覆盖城市50平方英里的区域。

(2) 虚假新闻

人们正处于拥有可以创建逼真的图像或以完美音调方式复制某人声音的神经网络的边缘。随之而来的是巨大的颠覆性社会变革的潜力，例如不再能够将视频或音频素材视为真正的视频。人们还开始担忧可能会使用这种技术来盗用人们的图象。

(3) 语音和语言识别

机器学习系统帮助计算机以几乎95%的准确率识别人们所说的内容。根据微软公司人工智能和研究小组发布的报告，他们已经开发出一种系统，能够像翻译人员一样准确地翻译口语。

随着研究人员追求99%准确性的目标，人们期望与计算机对话以及更传统的人机交互形式变得越来越普遍。

与此同时，OpenAI的语言预测模型GPT-3最近引起了业界关注，因为它能够创建可以被认为是人类所写的文章。

(4) 面部识别和监视

近年来，人脸识别系统的准确性有了突飞猛进的发展，百度公司表示，只要视频中的人脸足够清晰，它就可以以99%的准确性匹配人脸。

尽管世界各地的隐私法规各不相同，但这种更具侵入性的人工智能技术(包括能够识别情绪的人工智能)很可能会逐渐变得更为广泛。

(5) 医疗保健

人工智能最终会对医疗保健产生巨大的影响，帮助放射科医生在X光片中发现肿瘤，帮助研究人员发现与疾病相关的基因序列，并识别出可能导致更有效药物的分子。谷歌公司的AlphaFold 2机器学习系统最近的突破有望将开发新药的关键步骤所花费的时间从数月缩短至数小时。

在世界各地的医院都有人工智能相关技术的试验。其中包括IBM的Watson临床决策支持工具，该工具由Memorial Sloan Kettering癌症中心的肿瘤学家进行了培训，以及英国国家卫生服务局对Google DeepMind系统的使用，它将帮助发现眼睛异常并简化筛查患者头颈部癌症的过程。

(6) 强化歧视和偏见

机器学习系统如何整理其训练数据中反映的人为偏见和社会不平等现象的方式日益引起人们的关注。这些担忧已通过多个示例证明，即用于训练此类系统的数据缺乏多样性会对现实世界产生负面影响。

（编辑：广安站长网）

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