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書籍介紹
PyTorch 是一個機器學習框架，專注於深度神經網路。因為它強調基於 GPU 的加速，PyTorch 在易於使用的硬體上表現出色，並且在較大的系統很容易擴充。再加上它是 Pythonic！由於其計算圖模型的執行定義，PyTorch 可以很好地與 Python 資料科學生態系統配合使用。如果你正在使用 Numpy、Pandas 或其他類似工具，應該會駕輕就熟。
PyTorch 很容易上手。它可以最大限度地減少認知消耗，同時不會犧牲對進階功能的用處，這意味著你可以專注於最重要的事情 – 建構和培訓最新最好的深度學習模型，並在世界有初步進展。 PyTorch 也很容易擴充和延展，且和其他 Python 工具配合得很好。 PyTorch 已被數百名深度學習從業者和幾個一流的玩家採用，如 FAIR、OpenAI、FastAI 和 Purdue。
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研發神經網絡處理器NPU及解決方案，Kneron要做人工智能時代的NVIDIA
過去這些年，伴隨着 3D 技術興起，專用於 3D 圖形運算加速的 GPU 崛起，並誕生了 NVIDIA 和 ATI (現 AMD) 兩大巨頭。近幾年人工智能興起，對高效運行神經網絡算法的處理器需求日益增加。為此 Google 研發了專用於深度學習的 TPU，中星微發佈了國內首款 NPU 「星光智能一號」等。來自美國的 Kneron，也希望用針對神經網絡計算加速的處理器 NPU，成為人工智能時代的 NVIDIA。
關於 NPU（Neural Processing Unit），目前還沒有準確定義，通常是指專門針對神經網絡的計算進行加速的處理器，可以低功耗高效能地處理并行運算。3D 時代誕生了 GPU 針對通用 3D 做加速，AI 時代或許也需要針對神經網絡加速的 NPU。目前的 GPU 也具備高效并行計算能力，但 NPU 在神經網絡計算方面的性能和功耗又要優於 GPU。
通過提供 NPU 及配套的軟件解決方案，Kneron 給自己定位的是未來的 Google+NVIDIA。Kneron 的 NPU 支持運行各種神經網絡，如 Caffe、TensorFlow 等。處理器本身體積很小，小到可以嵌入手機，但創始人劉峻誠博士告訴 36 氪，Kneron 的處理器性能很強。以運行目標識別算法為例，Kneron 的 NPU 性能是英特爾 Xeon E5 CPU 的 8 倍、英偉達 M40 GPU 的 2 倍左右，而功耗，分別是兩者的 1/1000 和 1/2000 左右。
除了芯片，Kneron 自己也做智能算法的研究，可以把面向特定功能、訓練好的神經網絡模型寫入芯片提供給客戶。Kneron 還可以提供服務器端的 NPU，並組建雲 + 端協同的整套 NPU 解決方案。劉峻誠博士介紹，Kneron 已經簽訂了一些大客戶包括：國內著名互聯網巨頭、台灣著名代工廠、國內著名手機和通信系統供應商、國內頂尖大學旗下芯片公司等。
要研發 NPU，顯然需要團隊此前有相當的積累。Kneron 創始人劉峻誠是 UC Berkeley、UC LA 和 UC SD 博士，曾參與 NASA JPT、IARPA、Bell Labs 的研發項目，也曾在三星研發中心和高通任職。聯合創始人還包括 Intel 聖地亞哥藍牙部分前負責人、中興手機前 VP、甲骨文前副董事總經理與技術總監。團隊其它成員畢業於 MIT、Cornell、Purdue、清華、台灣大學等，曾在 Google、微軟、Broadcom、Bell Labs、IBM 等機構任職。
Kneron 剛剛成立半年，團隊目前人數不到 20 人，此前曾獲得數百位美元的天使輪投資。雖然 NPU 屬於技術門檻相當高的領域，但畢竟 Google、高通、NVIDIA、IBM 等都在朝這一領域加大投入，時間對於 Kneron 顯得十分重要。
資料來源：http://www.hksilicon.com/articles/1116921…
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