С официальным анонсом графического монстра NVIDIA TITAN X стали известны его подробные технические характеристики, а в нашей лаборатории этот ускоритель даже успел пройти тщательное тестирование. В целом, что полезного может дать новинка компьютерному энтузиасту, примерно понятно. Но NVIDIA разрабатывала свой флагманский ускоритель не только с прицелом на любителей игр.
Одной из сфер применения TITAN X является так называемое глубокое (или глубинное) обучение, которое интенсивно используется в нейронных сетях и системах машинного обучения. Эта сфера предъявляет особые требования к вычислительным возможностям оборудования, и мощь TITAN X здесь как раз очень пригодится. Как отмечает NVIDIA, её новый ускоритель поможет продвинуться в передовых медицинских и фармацевтических исследованиях, а также в сфере создания полностью автономных самоуправляемых автомобилей.
В ходе мероприятия GPU Technology Conference руководитель компании Джен-Сан Хуанг выделил три технологии, которые помогут продвинуть глубокое обучение на новый уровень, — GTX TITAN X, обучающая система DIGITS Deep Learning GPU (приложение, которое облегчит исследователям процесс создания качественных нейронных сетей), DIGITS DevBox (самая быстрая, как утверждается, в мире настольная система для глубокого обучения, включающая четыре GPU TITAN X).
В модели промышленного стандарта AlexNet ускоритель TITAN X обеспечил её обучение с использованием базы с 1,2 млн изображений менее чем за три дня. Для сравнения, системе с 16-ядерным процессором Xeon для этого потребовалось более 40 дней. А вот DIGITS DevBox и вовсе справился с задачей всего за 13 часов!
Источник
|
