NVIDIA удваивает скорость обучения глубоких нейронных сетей
Компания NVIDIA объявила об обновлении библиотек с алгоритмами глубокого обучения (deep learning) с поддержкой GPU-ускорения. Как обещает компания, новая версия ПО позволяет удвоить скорость обучения нейронных сетей. Ожидается, что более точные нейронные сети благодаря ускоренному обучению моделей и их более сложной структуре позволят ученым и исследователям ускорить работу над проектами, связанными с глубоким обучением.
Система глубокого обучения NVIDIA DIGITS Deep Learning GPU Training System версии 2 (DIGITS 2) и библиотека NVIDIA CUDA Deep Neural Network library версии 3 (cuDNN 3) обеспечивают более высокую производительность и предоставляют новые возможности для исследователей.
DIGITS 2 теперь позволяет автоматически масштабировать обучение нейронных сетей на несколько высокопроизводительных графических процессоров. Для задач классификации изображений это позволит сократить время обучения сети вдвое (по сравнению с системой на базе одного GPU).
cuDNN 3 позволяет оптимизировать хранение данных в памяти GPU при обучении более сложных нейронных сетей. cuDNN 3 также обеспечивает прирост производительности по сравнению с версией cuDNN 2, позволяя исследователям обучать нейронные сети до двух раз быстрее, чем на системах с одним GPU. Ожидается, что новая библиотека cuDNN 3 будет интегрирована в новые версии фреймворков глубокого обучения Caffe, Minerva, Theano и Torch, которые широко применяются для обучения глубоких нейронных сетей.
© Ferra.ru
