百度公司（Baidu Inc.）推出了一种衡量各种处理器芯片在多大程度上可以训练计算机学习神经网络模型的方法，不到一年，百度公司（Baidu Inc.）今天更新了基准工具，以衡量芯片在语音和图像识别等工作中实际运行这些模型的能力。这家中国互联网巨头去年9月发布的deepbench已成为芯片制造商和使用机器学习的公司的标准方法之一，用以衡量深度学习中使用的特定数学运算在图形处理单元等各种芯片上的运行情况。深度学习神经网络是根据大脑工作的各个方面粗略地建立起来的，因此系统可以在不经过特别编程的情况下进行学习。近年来，该软件在语音和图像识别、机器人技术和自动驾驶汽车方面取得了突破。百度曾暗示，它将补充衡量"推断"的基准，这是深度学习研究人员使用经过训练的模型对新数据集进行预测的名称。但这比测量训练更困难、更耗时，所以花了一段时间来发展。百度研究人员在一篇关于开源基准测试新功能的博客文章中写道："有很多应用程序都是通过深度学习实现的，每个应用程序都有其独特的性能特点和要求。"。此外，还有几个计算平台可以部署这些模型，例如Nvidia公司和Advanced Micro Devices Inc.的GPU、Intel公司的中央处理器以及苹果公司iPhone和微型计算机Raspberry Pi中使用的ARM处理器。百度并没有隐瞒它为什么要把Deep Bench推向前进。"百度硅谷人工智能实验室（Silicon Valley AI Lab）的系统研究员沙兰·纳朗（Sharan Narang）说："我们正在使用Deep Bench向硬件社区传达我们的需求。这样，百度就不必像谷歌公司（Google Inc.）那样费尽心机，因为谷歌公司觉得有必要创建自己的专注于深度学习的芯片——张量处理器（Tensor Processing Unit）。"从战略上说，这对公司非常重要。百度一直致力于建立机器学习方面的专业知识，尽管首席科学家Andrew Ng是一位领先的机器学习研究员。今年3月，该公司还在硅谷开设了第二家人工智能研究中心，并于5月收购了一家名为xPerception Technology Inc.的计算机视觉初创公司，该公司由hot augmented reality Magic Leap Inc.的两名前员工创办。资料图：百度既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。