Продолжая работать над одной из самых сложных технологических задач современности, в NVIDIA создали новый программно-аппаратный комплекс, который обеспечивает беспрецедентную скорость, легкость и вычислительную мощь для задач глубокого обучения (deep learning). Напомним, что глубокое обучение – это быстроразвивающийся сегмент области знания, связанной с искусственным интеллектом, — является катализатором развития самых разных отраслей, начиная от медицины и фармакологии и заканчивая автопилотируемыми автомобилями.
17 марта, во время выступления перед 4000 участников конференции по графическим технологиям (GTC) генеральный директор и соучредитель NVIDIA Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang) представил три новых технологии, которые станут мощнейшим стимулом развития области глубокого обучения. Это NVIDIA GeForce GTX TITAN X – самый мощный графический процессор из когда-либо созданных для быстрого обучения глубоких нейронных сетей; DIGITS Deep Learning GPU Training System – программное обеспечение, которое позволяет ученым и исследователям намного быстрее и легче создавать глубокие нейронные сети и DIGITS DevBox – самое быстрое в мире специализированное решение для работы с задачами глубокого обучения, построенное на базе четырех TITAN X GPU, поставляемое с предустановленной интуитивно понятной системой обучения DIGITS.
На конференции GDC (Game Developer Conference) графические процессоры TITAN X использовались для создания виртуальной реальности в демонстрации “Воры в тени” (“Thief in the Shadows”). TITAN X прекрасно подходит для игры в самые продвинутые проекты уровня AAA в разрешении 4K. Так, в игре Middle-earth: Shadow of Mordor новый процессор обеспечивает 40 fps при высоких настройках графики с включенным FXAA (на представленном в сентябре GeForce GTX 980 мы можем добиться только 30 fps).
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 этой мощи и полосе пропускания памяти 336.5 ГБ/с, новое решение легко справляется с обработкой миллионов данных, используемых для обучения глубоких нейронных сетей. Так, TITAN X понадобилось менее трех дней для обучения сети AlexNet с помощью набора из 1.2 миллиона изображений ImageNet, тогда как 16-ядерный CPU справляется с этой задачей за 40 дней.
Чтобы научить компьютеры классифицировать и распознавать объекты с помощью глубоких нейронных сетей, требуется очень много времени. Программное обеспечение DIGITS Deep Learning GPU Training System решает эту проблему, предоставляя пользователям все, что нужно, для построения глубоких нейронных сетей. Первая комплексная графическая система для создания, обучения и валидации глубоких нейронных сетей, предназначенных для классификации изображений, доступна для загрузки по ссылке: http://developer.nvidia.com/digits.
DIGITS берет на себя тяжелые задачи, помогая пользователям настроить, сконфигурировать и обучить глубокие нейронные сети, чтобы ученые могли сосредоточиться непосредственно на исследованиях и результатах. Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и возможности управления DIGITS обеспечивают простоту подготовки и скармливания тренировочных наборов данных, как на локальной системе, так и из сети. Это первая система в своем роде с поддержкой мониторинга и визуализации в реальном времени, позволяющей пользователям тонко настроить свою работу. Она также поддерживает ускоренную на GPU версию Caffe, популярного пакета программ, который широко применяется сегодня учеными и исследователями для создания нейронных сетей.
Созданная командой инженеров NVIDIA, система DIGITS DevBox является ядром комплексной платформы для ускорения исследований глубокого обучения. Каждый компонент DevBox, начиная с четырех карт GPU TITAN X и заканчивая памятью и интерфейсами, максимально оптимизирован, чтобы обеспечить наиболее эффективную работу для самых сложных задач глубокого обучения.
Данная 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. И все это заключено в экономичный, тихий, хорошо охлаждаемый корпус с красивым дизайном, который легко помещается под столом и питается от обычной розетки. Такая система доступна по цене 15000 долларов.
Самые первые результаты такого 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 натренировать 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.
Источник: NVIDIA