Участник:Mikethehuman/sandbox
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 5: | Строка 5: | ||
* 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. Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и возможности управления DIGITS обеспечивают подготовку обучающих наборов данных локально и из сети. | * 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]. | + | * 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. |
Версия 13:54, 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. 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 [6]. 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.
