最新的论文中,谷歌团队提出使用深度学习模型来改进CPU的预取功能,比如,数据库可以自动学习如何处理与社交网络数据相反的财务数据。或者,应用程序可以教会自己更有效地响应特定用户的习惯。 所以,CPU的AI化,会是PC电脑性能的春天吗? 发布于 2019-01-01 15:24 ...
从上面的发展来看,大规模深度强化学习的框架基本上是固定了,基于OpenAI Dota 2或SEED RL可以取得目前最佳的CPU-GPU使用效率。当然了,只有框架大规模训练起来也不代表就一定能得到好的效果,毕竟效果好不好还要看采样的数据样本好不好,有没有足够的diverse,所以这就必然引入了self-play,population-based learning,AI-ge...
谷歌提出用深度学习强化CPU：电脑越用越快 在不做任何升级的情况下，当代的PC电脑难免会随着时间的流逝越用越慢。不过，据《麻省理工科技评论（MIT Technology Review）》报道，美国的科学家正探索出了一种新的方法来武装现代处理器，使之可能达到越用越快的效果。我们知道，当代CPU都要使用一种称之为“预取（...
在 DeepMind 的跑酷论文（Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments）的 demo 中，使用了 64 个 worker 在超过一百小时的时间里训练策略。这篇论文并没有阐明 worker 的含义，但是我认为它的意思是一个 worker 意味着 1 个 CPU。这些结果超级酷。当它刚出现的时候，我很惊讶，强化学习竟然可以学习...
谷歌提出用深度学习强化CPU:电脑越用越快 在不做任何升级的情况下,当代的PC电脑难免会随着时间的流逝越用越慢。 不过,据《麻省理工科技评论(MIT Technology Review)》报道,美国的科学家正探索出了一种新的方法来武装现代处理器,使之可能达到越用越快的效果。 我们知道,当代CPU都要使用一种称之为“预取(prefetchin...
从上面的发展来看,大规模深度强化学习的框架基本上是固定了,基于OpenAI Dota 2或SEED RL可以取得目前最佳的CPU-GPU使用效率。当然了,只有框架大规模训练起来也不代表就一定能得到好的效果,毕竟效果好不好还要看采样的数据样本好不好,有没有足够的diverse,所以这就必然引入了self-play,population-based learnin,AI-ge...
图6显示了Ariane RISC-V CPU的布局结果。左侧显示了零击策略网络的展示位置,右侧显示了经过微调的策略网络的布局。零击布局是推理时在未见的芯片上生成的。零击策略网络将标准单元放在由宏包围的画布中心,这已经非常接近最佳安排。在微调之后,宏的布局变得更规则,并且中心的标准单元区域变得不太拥挤. ...
比如OpenAI Five,就用了几百个GPU和几万核的CPU。 相比于一般的分布式系统,深度强化学习系统比较专用,核心是Worker(CPU,用来采集数据),Learner (GPU,用来训练智能体)。具体的架构可以看OpenAI的Rapid或Google Seed RL,基本一样。需要解决的关键问题是采样和学习效率,网络带宽,内存泄漏等等问题。 对于这种系统,构建一...
下面演示的是DeepMind的跑酷机器人,研究人员在论文Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments中介绍称实验用了64名worker和100小时,虽然他们并没有解释worker是什么,但我认为一个worker就相当于一个CPU。 DeepMind的成果很棒,这个视频刚发布时,我还因强化学习能让机器人学会跑步惊讶了许久。但在看过论文后...
1. Reinforcement Learning Toolbox ：MATLAB提供的强化学习工具箱，支持使用DQN、PPO、SAC和DDPG等算法进行策略训练，可以与深度学习框架集成，支持在多CPU、GPU上并行运行仿真。2. Deep Reinforcement Learning (DeepRL) ：一个开源项目，提供了多种深度强化学习算法的实现，适合研究者和学习者进行学习和实验。3. Deep...