AlphaGo 的橫空出世讓“人工智能”再度成為街頭巷尾人人討論的話題。而此次大家所談論的“人工智能”與當年的則不可同日而語。

所謂“人工智能”，業界有強人工智能和弱人工智能之分，其區別就在于是不是能夠進行“推理”和“解決問題”。強人工智能的定義是直到類神經網絡算法可以用強大的運算能力加以模擬之后才開始出現的，但即便如此，以目前 CPU 的運算能力來講，模擬類神經網絡算法的代價非常之大，于是人們開始使用 GPU 來開發人工智能。但是 GPU 真的就夠了嗎？可以開發出真正的人工智能嗎？

在 “人工智能與芯片高峰論壇” 活動上賽靈思中國數據中心業務專家王曉群博士為觀眾帶來了“利用FPGA加速機器學習應用”。王博士首先介紹了人工智能中 “訓練” 和 “推斷” 的區別，隨后為大家詳細介紹了 CPU、GPU 和 FPGA 的對比及其應用側重。同時現場還為觀眾詳細講解了幾大類神經網絡算法在 FPGA 上面實現的案例，以此深度解析 FPGA 對于實現深度學習的重要意義。