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六分鐘完成ImageNet培訓,Nvidia設置了六個新的人工智能性能記錄!

時間:2019-04-04來源:廣州樂行機器視覺設備技術有限公司瀏覽次數:

     自從阿爾法戈爆發了人工智能的浪潮以來,機器學習這一最熱門的話題,不僅突破了計算機視覺和語音處理領域的技術瓶頸,而且開始迅速蔓延到安全、金融、醫療等許多傳統行業。誠支付個性化推薦,機器學習影響了人們生活的方方面面。
    
     眾所周知,統一和標準化的行業標準有助于促進健康競爭,從而促進基礎技術的升級和行業發展,但在機器學習領域長期缺乏統一的標準。
    
     直到去年,以圖靈獎得主為代表的硅谷半數的人工智能芯片和學術咖啡館通過推出世界上第一個測量和改進機器學習硬件和軟件性能的國際基準MLPERF共同解決了這個問題。MLPERF提供了神經網絡經常執行的七項任務。在谷歌、英特爾和英偉達參與的首批測試結果中,英偉達超過六項測試。
    
     在本期中,我們將通過Nvidia打破的六項人工智能性能記錄,解讀Nvidia開發的加速人工智能計算的創新技術和各種解決方案,以滿足不同的深度學習需求。如果您想了解更多有關MLperf評估結果的信息,可以直接點擊公共號碼的左下角,重新獲取刊登原文。如果您想與Tesla V100 GPU一起查閱Nvidia DGX-1系統架構白皮書
    
     近年來,由于計算能力的提高,機器學習得到了迅速發展,訓練和推理作為機器學習的兩個重要組成部分,對計算能力提出了不同的要求,在訓練領域,GPU是最主要的。在推理領域,百花齊放,各顯神通。
    
     為了了解學習的比較評價,谷歌、百度、英特爾、英偉達、斯坦福等數十個行業和學術巨頭共同創建了一套新的高端基準套件MLPERF Benchmark,這是世界上第一個客觀的機器學習績效評價標準,涵蓋了七種最常見的類型。機器學習任務,如對象識別、語言翻譯等。
    
     基準為不同的任務設置不同的基準,并遵循哈佛法森和斯坦福道恩的一些評估理念。最后,以達到目標質量的平均培訓時間為最終評價標準,同時保證充分的代表性和公平性。
    
     第一輪主流機器學習硬件平臺競爭的結果已經在MLPERF官方網站上公布,NVIDIA不僅是唯一一家參與了六項基準測試的公司,而且在六項基準測試中獲得了第一名。
    
     Nvidia的硬件產品不僅在上面的測試列表中表現出色,而且與上一代產品相比也取得了快速的進步。例如,在圖像分類項目中,Nvidia的Tesla K80需要25天才能完成任務。在短短的三年時間里,DGX集群將時間縮短到了6.3分鐘,大大提高了性能。

廣州樂行機器視覺設備技術有限公司專業從事自動化檢測設備,視覺傳感器研究與開發,提供各種行業的解決方案,作為專注于機器視覺應用的公司,我們在視覺、機械、電氣方面的整合能力達到了較高水平。能在短期內根據客戶的需求研發、設計、生產出較高水平的非標設備、檢測系統。

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