Графические процессоры NVIDIA в основе новой машины глубокого обучения Facebook

Обучение комплексных глубоких нейронных сетей может занять несколько дней, а иногда и недель даже на самых быстрых компьютерах. Платформа Tesla позволяет сократить это время в 10-20 раз. В результате, разработчики смогут обучать более сложные сети, что, в свою очередь, позволит предоставлять пользователям более широкие возможности.

Facebook стала первой компанией, взявшей на вооружение графические ускорители NVIDIA Tesla M40 , специализированные ускорители для обучения нейронных сетей, представленные NVIDIA в прошлом месяце. Они станут ключевым компонентом новой вычислительной платформы Big Sur, созданной командой Facebook AI Research (FAIR) специально для обучения нейронных сетей.

«Направление глубокого обучения (Deep Learning) положило начало новой эре вычислений, - говорит Ян Бак (Ian Buck), вице-президент по ускоренным вычислениям в NVIDIA. – Используя большие массивы данных (Big Data) и мощные графические процессоры, алгоритмы глубокого обучения способны решать задачи, решение которых раньше представлялось невозможным. Сегодня мы находимся на пороге революции в широком спектре областей промышленности – от вэб-услуг и розницы до здравоохранения и автоиндустрии. Мы рады, что графические процессоры NVIDIA становятся драйвером развития экосистемы Deep Learning. Наша цель – предоставить исследователям и компаниям самую продуктивную платформу, которая позволит ускорить их замечательные проекты».

Помимо сокращения времени на обучение нейронных сетей, графические процессоры обладают рядом других преимуществ. Архитектурная совместимость между поколениями позволит в будущем легко модернизировать графическую систему для увеличения ее производительности. А растущий парк систем на базе платформы Tesla открывает двери для сотрудничества исследователям из разных стран мира, запуская новую волну открытий и инноваций в мире машинного обучения.

Система Big Sur оптимизирована для машинного обучения

Инженеры NVIDIA и Facebook оптимизировали дизайн системы Big Sur, чтобы обеспечить максимальную производительность системы для задач машинного обучения, включая обучение больших нейронных сетей с помощью нескольких графических процессоров Tesla. Big Sur, ставшая вдвое быстрей существующей системы Facebook, позволит компании обучать вдвое больше нейронных сетей, а также создавать вдвое бОльшие нейронные сети, что, в свою очередь, позволит создавать более точные модели и новые классы передовых приложений.

«Ключ к знаниям, которые необходимы для создания более умных машин, находится в возможностях наших вычислительных систем, - говорит Серкан Пиантино (Serkan Piantino), технический директор FAIR. - Прогресс в области машинного обучения и искусственного интеллекта за последние несколько лет был достигнут, в первую очередь, благодаря использованию мощных графических процессоров и больших массивов данных при создании и обучении передовых моделей».

Применение графических процессоров Tesla M40 поможет Facebook добиться новых успехов в области машинного обучения и позволит командам в рамках этой организации применять глубокие нейронные сети для различных продуктов и услуг.

Первая вычислительная архитектура с открытым кодом для создания систем с искусственным интеллектом
Big Sur – это первая вычислительная система, специально созданная для исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которая обладает архитектурой с открытым кодом.

Нацеленная на открытую работу и сотрудничество с комьюнити в области искусственного интеллекта, компания Facebook планирует в сотрудничестве со своими партнерами открыть спецификации Big Sur в рамках проекта Open Compute Project. Такой подход позволит исследователям во всем мире обмениваться опытом и совершенствовать работу в области искусственного интеллекта, ускоряя прогресс в машинном обучении благодаря мощным ускоренным вычислениям.