Участник:Mikethehuman/sandbox

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 4: Строка 4:
* 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.
* 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.
+
* 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.
* 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.

Версия 13:49, 21 апреля 2015

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" [1] 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 [2] – 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 [3] 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 [4] – 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 [5] – специализированная рабочая станция для работы с задачами глубокого обучения, построенная на базе четырех TITAN X GPU, поставляемое с предустановленной системой обучения DIGITS.
Личные инструменты