Nvidiа и Нью-Йоркский институт сделают способы синтетического ума для GPU

Регулярно развивающаяся вычисляемая производительность графических микропроцессоров часто находит свое применение далеко вне развлекательной индустрии, доказательством чему — большое количество программ, реализующих их потенциал в дополнениях совместного предназначения. Организация Nvidiа, как создатель, не остаётся в стороне от этого процесса, с привлекательной регулярностью представляя аудитории всё новые инициативы.

На этот раз внимания заслужили изучения Нью-Йоркского института в сфере синтетического ума, которому Nvidiа собирается помогать в оптимизации алгоритмов глубокого учебы. Компании сообщили о партнерстве, задачей которого будет общая разработка дополнений, способных качественно осуществляться крупномасштабными технологиями на базе GPU.

Вероятная область использования подобных решений необыкновенно широкая и простирается от пасмурных хранилищ фотографий до домашней техники и авто. В собственном сайте эксперты компании подчёркивают, что механизмы глубокого учебы регулярно улучшаются, устанавливая собственной задачей вознести синтетический разум на 1 уровень с нашими перспективами, или затмить их.

Особенности архитектуры графических микропроцессоров дают возможность ученым уменьшить время симуляции работы нейронных сетей на дни и порой месяцы, но до сих пор возможности прогнозирования были урезаны неимением расположения вычислений на несколько GPU. Осознавая это, исследователи спроектировали свежую масштабируемую технологию глубокого учебы ScaLeNet и определили её на состоящий из 8 участков кластер, полученный на базе двухпроцессорных графических адаптеров Nvidiа Тесла K80.

Новая система позволит ученым заняться симулированием нашей модификации действия во время выяснения разного рода задач, что в итоге должно привести к прогрессу в подобных областях, как автомобильный перевод речи в режиме настоящего времени, независимое автотранспортное перемещение, тест лечебных фотоснимков и прочее. А специально разработанные для этих задач специальные библиотеки CUDA Deep Neural Network (cuDNN) призваны снабдить предельную результативность исследовательских работ.

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий