< Участник:Mikethehuman(Различия между версиями)
|
|
| (34 промежуточные версии не показаны) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| - | Глубокое обучение – быстро развивающийся сегмент области знания, связанной с искусственным интеллектом, - является катализатором развития самых разных отраслей, начиная от медицины и фармакологии и заканчивая автопилотируемыми автомобилями. Глубокое обучение (глубокое структурное обучение, или иерархическое обучение) -- это область машинного обучения, заключающаяся в построении нелинейной модели распознавания, каждый элемент которой описывает соответствующий уровень признакового агрегирования данных.
| |
| | | | |
| - | На конференции "GPU Technology Conference" [http://www.gputechconf.com/] в 2015 г. генеральным директором NVIDIA Дженсоном Хуангом было представлено три новые технологии, которые используются для развития области глубокого обучения:
| |
| - |
| |
| - | * NVIDIA GeForce GTX TITAN X [http://www.nvidia.ru/object/geforce-gtx-titan-x-ru.html] – графический процессор для быстрого обучения глубоких нейронных сетей. Построенный на графической архитектуре NVIDIA Maxwell, TITAN X обладает вдвое большей производительностью и энергоэффективностью по сравнению с предшественником. TITAN X – это 12ГБ памяти и 3072 ядра, которые обеспечивают 7 терафлопс в вычислениях одинарной точности. Благодаря производительности и полосе пропускания памяти 336.5 ГБ/с, ускоритель рекомендуется использовать для построения сетей глубокого обучения с числом параметров до сотен миллионов. В частности, для обучения сети AlexNet [http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf] с помощью набора из 1.2 миллиона изображений ImageNet TITAN X понадобилось менее трех дней, тогда как 16-ядерный CPU справляется с этой задачей за 40 дней.
| |
| - | * DIGITS Deep Learning GPU Training System [https://developer.nvidia.com/digits] – программное обеспечение, предназначенное для выполнения исследовательских работ по построению и конфигурации глубоких нейронных сетей. Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и возможности управления DIGITS обеспечивают подготовку обучающих наборов данных локально и из сети.
| |
| - | * DIGITS DevBox [https://developer.nvidia.com/devbox] – специализированная рабочая станция для работы с задачами глубокого обучения, построенная на базе четырех TITAN X GPU, поставляемое с предустановленной системой обучения DIGITS. Система DIGITS DevBox является ядром комплексной платформы для ускорения исследований глубокого обучения. DevBox состоит из четырех карт GPU TITAN X, памяти и интерфейсов. Система поставляется с предустановленным программным обеспечением, которое необходимо ученым и исследователей для создания собственных глубоких нейронных сетей. В список приложений входят пакет программ DIGITS, самые популярные платформы глубокого обучения Caffe, Theano и Torch, а также cuDNN 2.0 – GPU-ускоренная библиотека для задач глубокого обучения от NVIDIA [https://developer.nvidia.com/cuDNN]. Первые результаты 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 DIGITS DevBox обучить сеть AlexNet можно всего за 13 часов, тогда как обычному ПК на базе самого быстрого GPU потребовалось бы более двух суток, а системе на базе CPU - больше месяца.
| |
| - |
| |
| - | == DIGITS DevBox ==
| |
| - | NVIDIA built deskside deep learning machine—DIGITS DevBox (см. картинку)
| |
| - |
| |
| - | The DIGITS DevBox combines the world’s best hardware, software, and systems engineering:
| |
| - | * Four TITAN X GPUs with 7 TFlops of single precision, 336.5 GB/s of memory bandwidth, and 12 GB of memory per board. В комплект DIGITS DevBox входят до четырех GPUs, до 64 GB DDR4, материнская плата ASUS X99 (8 PCIe slots) + Core i7, 2 x 48 port gen3 PCIe (PEX8748) + CPU for PCIe, накопитель, до 3x3 TB RAID 5 + M2 SATA + SSD, блок питания 1500W, операционная система Ubuntu 14.04, драйвера, NVIDIA® CUDA® Toolkit 7.0, RAID setup with SSD/M.2 caching.
| |
| - | * NVIDIA DIGITS software providing powerful design, training, and visualization of deep neural networks for image classification
| |
| - | * Pre-installed standard Ubuntu 14.04 w/ Caffe, Torch, Theano, BIDMach, cuDNN v2, and CUDA 7.0
| |
| - | * A single deskside machine that plugs into standard wall plug, with superior PCIe topology
| |
