Tehnologiile de învățare în mașină și inteligență artificială bazate pe rețele neuronale sunt acum pe scară largă în cerere, sunt plasate în speranțe mari într-o mare varietate de domenii industriale și științifice. Este, de asemenea, evident că tendința de paralelizare a algoritmilor software nu se gândește să scadă, dar nu toate software-urile se măsoară și numărul de unități computerizate crește. IBM înțelege bine acest lucru - lucrează activ la optimizarea software-ului rețelelor neuronale. Doar în ziua următoare, dezvoltatorii "gigantului albastru" au demonstrat un software nou, care accelerează simultan formarea rețelelor neuronale și îmbunătățește acuratețea instruirii în sine.
Acest lucru a fost realizat prin optimizarea software-ului de scalare cu o creștere a numărului de acceleratoare grafice din sistem. Echipa de cercetare, condusă de Hillery Hunter (Hillery Hunter), și-a concentrat eforturile asupra reducerii timpului de instruire a rețelelor neuronale pe volume mari de date. În astfel de sarcini, este posibil să așteptăm ca rezultatul să fie obținut de ore și chiar de zile, iar sarcina cercetătorilor a fost de a reduce acest interval de timp până la minute sau chiar secunde, menținând sau îmbunătățind acuratețea. Pentru a face acest lucru, a trebuit să optimizăm în mod activ software-ul propriu IBM pentru o funcționare eficientă în sisteme cu un număr mare de acceleratoare GPU.
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: