Графические процессоры NVIDIA в основе новой машины глубокого обучения Facebook

Обучение комплексных глубоких нейронных сетей может занять несколько дней, а иногда и недель даже на самых быстрых компьютерах. Платформа Tesla позволяет сократить это время в 10-20 раз. В результате, разработчики смогут обучать более сложные сети, что, в свою очередь, позволит предоставлять пользователям более широкие возможности.

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

«Направление глубокого обучения (Deep Learning) положило начало новой эре вычислений, — говорит Ян Бак (Ian Buck), вице-президент по ускоренным вычислениям в NVIDIA. — Используя большие массивы данных (Big Data) и мощные графические процессоры, алгоритмы глубокого обучения способны решать задачи, решение которых раньше представлялось невозможным. Сегодня мы находимся на пороге революции в широком спектре областей промышленности — от вэб-услуг и розницы до здравоохранения и автоиндустрии. Мы рады, что графические процессоры NVIDIA становятся драйвером развития экосистемы Deep Learning. Наша цель — предоставить исследователям и компаниям самую продуктивную платформу, которая позволит ускорить их замечательные проекты».

Помимо сокращения времени на обучение нейронных сетей, графические процессоры обладают рядом других преимуществ. Архитектурная совместимость между поколениями позволит в будущем легко модернизировать графическую систему для увеличения ее производительности. А растущий парк систем на базе платформы Tesla открывает двери для сотрудничества исследователям из разных стран мира, запуская новую волну открытий и инноваций в мире машинного обучения.

Система Big Sur оптимизирована для машинного обучения

«Ключ к знаниям, которые необходимы для создания более умных машин, находится в возможностях наших вычислительных систем, — говорит Серкан Пиантино (Serkan Piantino), технический директор FAIR. — Прогресс в области машинного обучения и искусственного интеллекта за последние несколько лет был достигнут, в первую очередь, благодаря использованию мощных графических процессоров и больших массивов данных при создании и обучении передовых моделей».

Применение графических процессоров Tesla M40 поможет Facebook добиться новых успехов в области машинного обучения и позволит командам в рамках этой организации применять глубокие нейронные сети для различных продуктов и услуг.

Первая вычислительная архитектура с открытым кодом для создания систем с искусственным интеллектом

Нацеленная на открытую работу и сотрудничество с комьюнити в области искусственного интеллекта, компания Facebook планирует в сотрудничестве со своими 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 благодаря мощным ускоренным вычислениям.

Следите за новостями NVIDIA:

О компании NVIDIA

Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о применении компанией Facebook платформы ускоренных вычислений NVIDIA; влиянии и преимуществах GPU NVIDIA Tesla M40 и вычислительной платформы Big Sur, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 25 октября 2015 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

© 2015 NVIDIA Corporation. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA и Tesla являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.