Nvidia создала новый программно-аппаратный комплекс, который обеспечивает беспрецедентную скорость, легкость и вычислительную мощь для задачу глубокого обучения.

Глубокое обучение (deep learning) – быстро развивающийся сегмент области знания, связанной с искусственным интеллектом, — является катализатором развития самых разных отраслей, начиная от медицины и фармакологии и заканчивая автопилотируемыми автомобилями.

17 марта, во время выступления перед 4000 участников конференции по графическим технологиям (GTC) генеральный директор и соучредитель NVIDIA Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang) представил три новых технологии, которые станут мощнейшим стимулом развития области глубокого обучения:

NVIDIA GeForce GTX TITAN X – самый мощный графический процессор из когда-либо созданных для быстрого обучения глубоких нейронных сетей. Благодаря полосе пропускания памяти 336.5 ГБ/с, новое решение легко справляется с обработкой миллионов данных, используемых для обучения глубоких нейронных сетей. Так, TITAN X понадобилось менее трех дней для обучения сетиAlexNet с помощью набора из 1.2 миллиона изображений ImageNet, тогда как 16-ядерный CPU справляется с этой задачей за 40 дней.

DIGITS Deep Learning GPU Training System– программное обеспечение, которое позволяет ученым и исследователям намного быстрее и легче создавать глубокие нейронные сети. DIGITS берет на себя тяжелые задачи, помогая пользователям настроить, сконфигурировать и обучить глубокие нейронные сети, чтобы ученые могли сосредоточиться непосредственно на исследованиях и результатах.

DIGITS DevBox – самое быстрое в мире специализированное решение для работы с задачами глубокого обучения, построенное на базе четырех TITAN X GPU, поставляемое с предустановленной интуитивно понятной системой обучения DIGITS. Данная система поставляется с предустановленным программным обеспечением, которое необходимо ученым и исследователей для создания собственных глубоких нейронных сетей.

Самые первые результаты такого многопроцессорного обучения показывают, что DIGITS DevBox обеспечивает производительность почти в четыре раза выше по сравнению с одним TITAN X в тестах глубокого обучения. С помощью DIGITSDevBox натренировать сеть AlexNet можно всего за 13 часов, тогда как обычному ПК на базе самого быстрого GPUпотребовалось бы более двух суток, а системе на базе CPU — больше месяца.

Читайте также