• Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoff Hinton提出了一种新的卷积神经网络变体AlexNet。在2012年ImageNet挑战赛中取得了轰动一时的成绩。
• 有趣的是，在网络的最底层，模型学习到了一些类似于传统滤波器的特征抽取器。
• AlexNet的更高层建立在这些底层表示的基础上，以表示更大的特征，如眼睛、鼻子、草叶等等。而更高的层可以检测整个物体，如人、飞机、狗或飞盘。最终的隐藏神经元可以学习图像的综合表示，从而使属于不同类别的数据易于区分。尽管一直有一群执着的研究者不断钻研，试图学习视觉数据的逐级表征，然而很长一段时间里这些尝试都未有突破。深度卷积神经网络的突破出现在2012年。突破可归因于两个关键因素。
  

1.1 缺少的成分：数据

• 包含许多特征的深度模型需要大量的有标签数据，才能显著优于基于凸优化的传统方法（如线性方法和核方法）
• 2009年，ImageNet数据集发布，并发起ImageNet挑战赛：要求研究人员从100万个样本中训练模型，以区分1000个不同类别的对象。
• 这种规模是前所未有的。这项被称为ImageNet的挑战赛推动了计算机视觉和机器学习研究的发展，挑战研究人员确定哪些模型能够在更大的数据规模下表现最好。

1.2 缺少的成分：硬件

• 深度学习对计算资源要求很高，训练可能需要数百个迭代轮数，每次迭代都需要通过代价高昂的许多线性代数层传递数据。这也是为什么在20世纪90年代至21世纪初，优化凸目标的简单算法是研究人员的首选。
• 那么GPU比CPU强在哪里呢？
• 首先，我们深度理解一下*处理器（Central Processing Unit，CPU）的核心。 CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。 它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。 然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。 它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻辑、高速互连等等），而且它们在任何单个任务上的性能都相对较差。 现代笔记本电脑最多有4核，即使是高端服务器也很少超过64核，因为它们的性价比不高。
• 相比于CPU，GPU由100-1000个小的处理单元组成（NVIDIA、ATI、ARM和其他芯片供应商之间的细节稍有不同），通常被分成更大的组（NVIDIA称之为warps）。 虽然每个GPU核心都相对较弱，有时甚至以低于1GHz的时钟频率运行，但庞大的核心数量使GPU比CPU快几个数量级。 例如，NVIDIA最近一代的Ampere GPU架构为每个芯片提供了高达312 TFlops的浮点性能，而CPU的浮点性能到目前为止还没有超过1 TFlops。 之所以有如此大的差距，原因其实很简单：首先，功耗往往会随时钟频率呈二次方增长。 对于一个CPU核心，假设它的运行速度比GPU快4倍，但可以使用16个GPU核代替，那么GPU的综合性能就是CPU的$16\times 1/4=4$倍。 其次，GPU内核要简单得多，这使得它们更节能。 此外，深度学习中的许多操作需要相对较高的内存带宽，而GPU拥有10倍于CPU的带宽。
• 回到2012年的重大突破，当Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever实现了可以在GPU硬件上运行的深度卷积神经网络时，一个重大突破出现了。他们意识到卷积神经网络中的计算瓶颈：卷积和矩阵乘法，都是可以在硬件上并行化的操作。 于是，他们使用两个显存为3GB的NVIDIA GTX580 GPU实现了快速卷积运算。他们的创新cuda-convnet几年来它一直是行业标准，并推动了深度学习热潮。

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