Ваш искусственный интеллект станет ещё умнее благодаря NVIDIA и OCS

Анастасия Бунчук 14 апреля 2017 18:55 21
Ни для кого уже не секрет, что сегодня искусственный интеллект активно используется в самых разных областях, будь то распознавание и синтез речи, распознавание и обработка изображений, создание роботизированных консультационных систем, фармацевтика, персонализированная медицина, разработка самопилотируемых автомобилей и так далее. И всё-таки систему пока сложно назвать совершенной.

Компания NVIDIA решила помочь ИИ и создала суперкомпьютер NVIDIA DGX-1, способный решать задачи глубокого обучения, а также обрабатывать и анализировать информацию в 100 раз быстрее по сравнению с традиционными вычислительными системами. По производительности его можно сравнить с 250 серверами x86 архитектуры.
За такую прыть можно сказать спасибо ускорителям Tesla P100, высокоскоростное соединение между которыми обеспечивает интерфейс NVIDIA NVLink, способный увеличить скорость обмена данными между GPU до 12 раз по сравнению с шиной PCI-E. Комплекс программного обеспечения системы выключает NVIDIA DIGITS GPU Training System, NVIDIA Deep Learning SDK (CuDNN, NCCL), NVIDIA Docker для быстрого создания и обучения глубоких нейронных сетей (DNN).

Помимо этого, NVIDIA DGX-1 включает оптимизированные версии широко используемых фреймворков глубокого обучения вроде Caffe, Theano и Torch. Плюс этот зверь имеет доступ к облачной системе управления, необходимой для создания и развёртывания контейнеров, системных обновлений и доступа в хранилище приложений.

Между прочим, NVIDIA DGX-1 можно приобрести и на территории Российской Федерации. Для этого необходимо обратиться в компанию OCS, которая предлагает полный ассортимент продукции NVIDIA, имея офисы и склады во всех регионах страны. Прочие подробности ищите здесь.

Другие новости

Комментарии

Какой майнкрафт? Самое главное чтоб крузис 3 шел на максималках
Так все же верно, когда системе нужно посчитать все правильно и быстро, она выключает бесполезную оверхайпнутую маркетинговую бесполезную железку и делает свое дело.
??????
PROFIT
This is StopGame soo relax.
Если я правильно понимаю, они зафигачили кластер на видеокартах и сравнивают его производительность с суперкомпьютерами на x86 напрямую, без учета принципиальной разницы архитектур?.. Ну молодцы! В принципе, для задач машинного обучения архитектура видеокарт с ее сверх-многопотоковостью вполне подходит, но как же это будет «весело» разрабатывать… Уже сочувствую программистам.
Извини, это было совершенно непонятно.
И судя по чьему-то минусу, не мне одному.
Все комментарии