03.10.2016 Новости, Искусственный интеллектFujitsu объявила о разработке технологии, которая оптимизирует использование внутренней памяти графических процессоров (GPU) с целью поддержать увеличивающиеся масштабы нейронных сетей, используемых для повышения точности машинного обучения. Новая разработка до двух раз увеличивает масштаб нейронных сетей по сравнению с технологиями, которые были доступны ранее. На протяжении последних лет технология глубинного обучения все активнее используется специалистами в качестве метода машинного обучения, который имитирует структуру человеческого мозга. Чем больше слоев имеет нейронная сеть, тем точнее она обрабатывает рабочие задачи, например, задачи по распознаванию и систематизации. Для повышения точности масштаб сетей увеличивался, но время обучения также возрастало. Поэтому специалисты обратили свое внимание на графические процессоры, которые выполняют вычисления больших объемов данных, и на технологию, ускоряющую процесс обработки данных, используя параллельно несколько графических процессоров, как это происходит в суперкомпьютерах. Одним из методов увеличения масштаба глубинного обучения является распределение одной модели нейронной сети на нескольких компьютерах и выполнение вычислений параллельно. Но большой объем данных, который должен передаваться между компьютерами, создает «пробки», значительно снижая скорость выполнения задач. Для того чтобы воспользоваться всеми возможностями графических процессоров для высокоскоростных вычислений, данные должны храниться во внутренней ...
читать далее.
