Графические процессоры NVIDIA в развитии нейронных сетей

Компания NVIDIA объявила о том, что Facebook оснастит свою вычислительную систему нового поколения платформой ускоренных вычислений NVIDIA Tesla, которая позволит запускать широкий спектр приложений машинного обучения.

Обучение комплексных глубоких нейронных сетей даже на самых быстрых компьютерах может занять несколько дней, иногда недель, а платформа Tesla позволяет сократить это время в 10–20 раз. Тем самым разработчики смогут обучать более сложные сети и в итоге предоставлять пользователям более широкие возможности.

Facebook стала первой компанией, взявшей на вооружение NVIDIA Tesla M40 – специализированные графические ускорители для обучения нейронных сетей, представленные разработчиками в прошлом месяце. Они станут ключевым компонентом новой вычислительной платформы Big Sur, созданной командой Facebook AI Research (FAIR) специально для обучения нейронных сетей.

Big Sur – это первая вычислительная система, специально созданная для исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта; она имеет архитектуру с открытым кодом. Инженеры NVIDIA и Facebook оптимизировали дизайн системы, чтобы обеспечить ее максимальную производительность для задач машинного обучения, включая обучение больших нейронных сетей с помощью нескольких графических процессоров Tesla. Big Sur будет вдвое быстрей существующей системы Facebook, позволит компании обучать вдвое больше нейронных сетей, а также создавать сети вдвое болшего размера, а значит, более точные модели и новые классы приложений.

Нацеленная на открытую работу и сотрудничество с комьюнити в области искусственного интеллекта, компания Facebook планирует в сотрудничестве с партнерами открыть спецификации Big Sur в рамках проекта Open Compute Project. Такой подход позволит исследователям во всем мире обмениваться опытом и совершенствовать работу в области искусственного интеллекта, ускоряя прогресс в машинном обучении.