Новини першого дня GPU Technology Conference 2015 – частина 2 з 3


 
Продовжуємо розповідь про те , як пройшов перший день GPU Technology Conference 2015
У ході свого ключового виступу глава Nvidia представив DIGITS і DIGITS DevBox – нові можливості для простого і швидкого побудови глибоких нейросетей , які пропонує компанія .
Використання нейромереж при тренуванні машинних алгоритмів для самостійного навчання , класифікації та розпізнавання об’єктів є непростим і вимагає серйозної роботи завданням . Ця тема зараз є однією з найбільш обговорюваних , і прискорення deep learning за допомогою GPU використовується в роботі безлічі компаній:
 
 
Представлена ​​на конференції система тренування глибокого навчання DIGITS , що використовує графічні процесори Nvidia , дає користувачам все необхідне для того, щоб побудувати глибокі нейромережі максимально простим і швидким способом.
Це програмне засіб доступно для скачування з сайту компанії Nvidia . Як стверджується , це перша подібна комплексна система для розробки , глибокого навчання та використання нейромереж , призначених для класифікації зображень .
 
Система DIGITS дає користувачеві прості можливості для установки, конфігурації і тренування нейромереж , максимально полегшуючи роботу дослідників і прискорюючи отримання результатів . Підготовка та тренування DIGITS проста і має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс і можливості по управлінню . Вона підтримує GPU- прискорену версію Caffe – популярного фреймворку , використовуваного багатьма вченими і дослідниками при споруді нейросетей .
Більше того , чисто програмними засобами справа не обмежується. Глава Nvidia представив на GTC і спеціальний високопродуктивний апаратний комплекс для спільного використання з DIGITS – DIGITS DevBox . Це спеціалізована платформа для прискорення дослідження задач deep learning . DIGITS DevBox містить максимально оптимізоване апаратне забезпечення, що дає високу продуктивність і ефективність в задачах глибокого навчання, починаючи з чотирьох графічних процесорів Titan X і закінчуючи підсистемами пам’яті і введення-виведення даних. Кожен з чотирьох GPU Titan X забезпечує продуктивність 7 TFPOLS на обчисленнях з одинарною точністю і має 12 ГБ пам’яті з пропускною здатністю 336,5 ГБ / с. Основою системи служить плата Asus X99 з вісьмома слотами PCIe і високопродуктивним процесором Intel Core i7. Конфігурація може включати до 64 ГБ пам’яті типу DDR4 , до трьох жорстких дисків об’ємом 3 ТБ в масиві RAID 5 і SSD. Програмне забезпечення Nvidia DIGITS включає операційну систему Ubuntu 14.04 , популярні фреймворки deep learning ( Caffe , Torch , Theano ) , cuDNN 2.0 (прискорена на GPU бібліотека deep learning ) і CUDA 7.0 . Загалом, все необхідне для роботи дослідників і вчених в області deep learning встановлено в системі і готове до роботи .
Потужність підсистеми живлення не перевищує 1500 Вт , тобто з цієї точки зору DIGITS DevBox можна вважати звичайним настільним рішенням, що підключається до електромережі. А от вартість його дещо вище звичних настільних систем і становить $ 15000 . Вже перші оцінки застосування DIGITS DevBox показують майже чотирикратне збільшення продуктивності в порівнянні з одиночним графічним адаптером Titan X в ключових тестах deep learning . Так , тренування AlexNet може бути закінчена всього лише за 13 годин за допомогою DIGITS DevBox , у порівнянні з більш ніж двома днями на кращому з GPU, не кажучи вже про півтора місцях розрахунків при системі, де є тільки CPU .
Далі буде … Джерело: Власний кореспондент iXBT на GPU Technology Conference 2015
����������� ������������� iXBT �� GPU Technology Conference 2015

Оставить комментарий

Ваш email не будет опубликован. Обязательные поля отмечены *

Вы можете использовать это HTMLтеги и атрибуты: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>