GTC 2017 : NVIDIA VOLTA GPU Demonstrating Kingsglaive: Final Fantasy XV |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-05-11 18:27 алгоритмы машинного обучения, реализация нейронной сети, искусственный интеллект На этой неделе в Сан-Хосе проходит ежегодная конференция NVIDIA по GPU-технологиям, которая включает в себя 7000 участников, 600 технических сессий, 150 стендов, 310 сессий по искусственному интеллекту и 67 лабораторий по технологиям глубокого обучения (Deep Learning). Сегодня, в рамках выступления CEO NVIDIA Дженсена Хуанга, были представлены новая архитектура графических процессоров NVIDIA Volta и серия аппаратно-программных решений, призванных ускорить и упростить работу с искусственным интеллектом. Архитектура NVIDIA Volta — как сказано в пресс-релизе, это самая мощная в мире архитектура GPU, призванная стать катализатором новой волны достижений в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Первый процессор на базе Volta — это GPU для дата-центров Tesla V100, который обеспечивает сверхвысокую скорость и масштабируемость обучения и инференса глубоких нейронных сетей, а также ускоряет высокопроизводительные и графические вычисления. В основе Volta, седьмого поколения графических архитектур NVIDIA, находится 21 млрд транзисторов, обеспечивающих производительность задачах в глубокого обучения, эквивалентную 100 CPU. Пиковая производительность Volta в 5 раз выше архитектуры Pascal — текущей графической архитектуры NVIDIA, и в 15 раз выше Maxwell, представленной два года назад. Эта цифра вчетверо больше того, что предсказывал закон Мура. NVIDIA считает, что Volta станет новым стандартом высокопроизводительных вычислений. Благодаря объединению ядер CUDA и нового ядра Volta Tensor в унифицированной архитектуре, один сервер на базе GPU Tesla V100 сможет заменить сотни центральных процессоров в высокопроизводительных вычислениях. Подробнее об архитектуре можно узнать здесь. Кроме этого, была анонсирована новая линейка суперкомпьютеров с искусственным интеллектом NVIDIA DGX AI с исключительными вычислительными возможностями. Системы построены на GPU NVIDIA Tesla V100 на базе новой архитектуры Volta и используют полностью оптимизированное для задач ИИ программное обеспечение. Производительность такой системы втрое выше, чем у предыдущего поколения DGX, и соответствует мощности примерно 800 CPU в рамках всего одной системы. Компания также представила облачную платформу NVIDIA GPU Cloud, которая предоставляет разработчикам удобный доступ — с помощью ПК, системы DGX или облака — к полноценному программному набору инструментов внедрения ИИ. Благодаря NGC разработчики смогут легче получать доступ к новейшим оптимизированным фреймворкам и передовым ускорителям. Было объявлено и о сотрудничестве с Toyota — японский автомобильный гигант начнет внедрение автомобильной вычислительной платформы с поддержкой искусственного интеллекта NVIDIA DRIVE PX в системы автономного вождения, запланированные к выводу на рынок в течение ближайших лет. Команды инженеров обеих компаний уже работают над созданием программного обеспечения на высокопроизводительной ИИ-платформе NVIDIA, которое позволит лучше понимать огромные объемы данных, получаемых с автомобильных датчиков, и автономно справляться с широким спектром ситуаций на дороге. В пресс-релизе отдельно отмечается, что для того, чтобы справляться с задачами подобного уровня вычислительной сложности, в прототипах автомобилей зачастую используют мощные компьютеры, которые занимают весь багажник. Платформа NVIDIA DRIVE PX на базе процессора нового поколения Xavier легко помещается в руке, обеспечивая при этом 30 млрд операций глубокого обучения в секунду. Еще NVIDIA объявила о проекте SAP Brand Impact, основанном на базе собственных решений для глубокого обучения и измеряющего атрибуты бренда (например, логотипы) практически в реальном времени. Эффективный анализ видеосодержимого стал возможен благодаря использованию для анализа глубоких нейросетей, обученных на NVIDIA DGX-1 и TensorRT. Источник: www.zoneofgames.ru Комментарии: |
|