身兼 IBM 院士、IBM Watson 副总裁和首席技术官职衔的 Rob High 将于 4 月 6 日在硅谷召开的 GPU 技术大会上发表主题演讲，重点介绍 GPU 在创建能够像人一样理解数据的系统方面发挥的重要作用。
五年前，Watson 在 Jeopardy! 电视智力竞赛节目中击败往期最强的两位获胜者，赢得 100 万美元奖金。今天，IBM 的 Watson 认知计算平台通过分析大量数据帮助医生、律师、市场营销人员和其他人搜集重要信息。
High 将与多位演讲者一起在今年的 GTC 上演讲，其中包括 NVIDIA 首席执行官 Jen-Hsun Huang 和 Toyota Research Institute 首席执行官 Gill Pratt，他们都将重点介绍机器如何学习解决新的问题。
身兼 IBM 院士、IBM Watson 副总裁和首席
技术官职衔的 Rob High 将在我们的 GPU
技术大会上演讲。
推动人工智能技术的蓬勃发展
Watson 是第一批影响深远的新一代认知系统。它使用图像分类、视频分析、语音识别和自然语言处理等人工智能技术来解决医疗保健、金融、教育和法律领域过去难以处理的问题。
GPU 是这次人工智能革命的核心（请参见“通过 GPU 加快人工智能的发展：新型计算模型”）。它们也是 Watson 的重要组成部分。
去年年底，IBM 宣布其 Watson 认知计算平台添加了 NVIDIA Tesla K80 GPU 加速器。作为此平台的一部分，GPU 可增强 Watson 的自然语言处理能力和其他重要应用。（IBM 和 NVIDIA 都是 OpenPOWER 基金会的会员。使用开放式许可证的 POWER 架构是支持 Watson 的 CPU。）
GPU 可同时快速处理大量任务，这称为并行计算。这使它们非常适合支撑认知计算的许多深奥的数学任务，例如稀疏和稠密矩阵数学、图形分析和傅立叶变换。
NVIDIA GPU 已证明它们能够使用所有这些技术，加快从 PC 到超级计算机的所有设备上的应用程序的运行速度。将 GPU 的并行计算功能引入这些计算密集型任务使我们能够使用更复杂的模型，并以足够快的速度使用它们以支持能够响应人类输入的系统。
理解语言
GPU 为 Watson 带来的功能是理解人们每天创建的大量数据的关键，这也是 High 和他在 IBM 的团队着手利用 Watson 解决的问题。
结构化数据只占全球总数据的 20%，而传统计算机在处理其余 80% 的非结构化数据方面困难重重。这意味着许多组织都无法从非结构化文本、视频和音频中收集能够为他们带来竞争优势的数据。
Watson 等认知系统旨在通过侧重于理解语言来改变这一状况，因为语言是人类认知的起点。IBM 的工程师设计出 Watson 来处理人类系统的概率特性。
在 NVIDIA GPU 技术大会上了解更多信息
NVIDIA 年度 GPU 技术大会是深入了解 Watson 和其他前沿技术（例如自动驾驶汽车、人工智能、深度学习和虚拟现实）的最佳场合之一。
要报名参加此次大会，请访问 GTC 注册页面。