在26、27兩日舉行的奧萊利人工智能大會(O’Reilly AI Conference)上，百度硅谷人工智能實驗室高級研究員格雷格•迪亞摩斯(Greg Diamos)和夏朗•納蘭(Sharan Narang)宣布推出開源測試工具DeepBench，對硬件平臺深度學習的性能進行評估。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像、聲音和文本。通過深度學習，機器可以解決如視覺構析、語音識別和自然語言處理等復雜的技術問題。

“現在我們的計算機性能非常有限，因此深度學習研發人員想盡快訓練出高效的人工神經網絡。”迪亞摩斯博士說道。“提高性能的第一步是測量，所以我們把DeepBench帶進了深度學習的范疇，相信通過跟蹤記錄不同硬件平臺的性能，將有助于處理器設計師更好地優化應用于深度學習的硬件。”

“從初創企業到行業巨頭，DeepBench都能識別出其最適宜的深度學習硬件平臺。”納蘭博士補充道。“研發人員在開發新算法時可以為DeepBench提供新的運算模式，反過來也會顯現平臺自身的性能，借此給硬件設計師提供一個有效的反饋。”