Fujitsu удалось установить рекорд скорости глубокого обучения |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-04-02 10:07 Компания Fujitsu Laboratories объявила, что разработала технологию повышения скорости работы программного обеспечения для глубокого обучения, которая позволила установить мировой рекорд в этой области. ![]() Тестируя разработку с помощью системы AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) с 2048 GPU, развернутой Fujitsu в Национальном институте передовых промышленных наук и технологий (AIST), и программного обеспечения для глубокого обучения с открытым исходным кодом ResNet-50 — нейронной сети для распознавания изображений, обычно используемой в качестве эталона для измерения скорости, а также эталонного набора изображений ImageNet Large Scale 2012 (ILSVRC2012), специалисты Fujitsu получили результат 74,7 с. Он на 30 с превосходит предыдущий рекорд Разработчики отмечают, что повышение скорости достигнуто за счет высокоэффективной распределенной параллельной обработки, без ущерба для точности обучения. Предполагается, что разработка найдет практическое применение в серверах и суперкомпьютерах Fujitsu. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: gadget-portal.ru Комментарии: |
|