Neuronové sítě pro umělou inteligenci budou výkonnější, Fujitsu má nové řešení, jak výkon rozdělit na více počítačů

  • Hluboké neuronové sítě nachází stále nová uplatnění
  • Rostou požadavky na výkon. Ten však není závislý čistě jen na hardwaru
  • Fujitsu našlo řešení efektivního rozdělení výkonu na více strojů
Neuronové sítě pro umělou inteligenci budou výkonnější, Fujitsu má nové řešení, jak výkon rozdělit na více počítačů

Systémy umělé inteligence a strojového učení pracující na principu hlubokých neuronových sítí (Deep Neural Networks, DNN) se hojně rozšiřují a nachází využití v dalších a dalších oborech. Rostou proto požadavky na jejich výkon a co nejefektivnější využití stávajícího hardwaru. S celkem přelomovou inovací teď přišlo japonské Fujitsu, které vyvinulo nový mechanismus distribuce paměti pro hluboké neuronové sítě.

Více výkonu pro umělou inteligenci

Fujitsu se zaměřilo na možnost efektivního rozdělení výkonu na více strojů. To u běžných výpočtů není žádný problém, ale u hlubokých neuronových sítí je řízení paralelní distribuce náročnější úloha, která doposud nebyla zcela uspokojivě vyřešena. Nové řešení je hardwarové nezávislé a dokáže přitom pro jednu úlohu DNN využít více hardwarových akcelerátorů.

„S naší technologií je možné rozšířit velikost neuronových sítí, které se mohou učit na více strojích, což umožňuje rozvíjet přesnější, velké modely DNN,“ řekl k novince Dr. Tsuneo Nakata, výkonný ředitel Evropských laboratoří Fujitsu.

Klepněte pro větší obrázek
Paměť jednotlivých grafických akcelerátorů už mnohdy nestačí na načtení dílčí úlohy, je proto potřeba všechny dostupné paměťové prostředky efektivně distribuovat

Nové řešení dosahuje tohoto nového procesu distribuce paměti transformací vrstev libovolně navržených neuronových sítí do ekvivalentních sítí, v nichž některé nebo všechny vrstvy jsou nahrazeny několika menšími podřízenými vrstvami. Tyto podřízené vrstvy jsou uzpůsobeny tak, aby funkčně odpovídaly původním vrstvám, ale při spuštění jsou výpočetně mnohem efektivnější.

Při testech na open source technologii pro strojové učení Caffe, které je hojně využíváno různými vědeckými institucemi, dosáhlo nové řešení více než 90% efektivity v distribuci paměti při transformaci plně propojených vrstev sítě AlexNet do několika grafických procesorů od Nvidie. Využívat se přitom mohou jakékoli jiné akcelerátory, třeba Xeon Phi od Intelu, FPGA, ASIC atp.

Co to bude znamenat pro vývoj a výzkum? Že na stávající hardwarové struktuře poběží daleko rozsáhlejší a výkonnější DNN. To umožní nasazení náročnějších aplikací využívající strojové učení a umělou inteligenci, ať už se jedná o různé diagnostické analýzy ve zdravotní vědě, modelování lidské řeči nebo třeba rozpoznávání objektů, klasifikace satelitních snímků, analýzy finančních trhů, meteorologických modelů atp. Možností využití stále přibývá.

Co všechno dokáže strojové učení a umělá inteligence ukazuje? Podívejte se na video s různými aplikacemi:

Váš názor Další článek: Lidé budou multiplanetární rasou. Elon Musk má plán, jak toho dosáhnout

Témata článku: Umělá inteligence, Strojové učení, Fujitsu, Profesionální grafické karty, Vrstva, Načtení, Neural networks, Nové řešení, Infarkt, ASIC, Více, Instituce, Inteligence, Mechanismus, FPGA, Atp, Japonské fujitsu, Meteorologický model, Podřízený, Nový mechanismus, Řešení, DNN, Finanční trh, Grafický procesor, Obří čip


Určitě si přečtěte

Jak a proč používat alternativní DNS: Zrychlí internet a odblokuje weby

Jak a proč používat alternativní DNS: Zrychlí internet a odblokuje weby

** Alternativní DNS servery mohou zpříjemnit surfování na internetu ** Existuje několik ověřených alternativ, nejen známé DNS od Googlu ** Alternativní DNS však mají i své nevýhody, pozor na ně

Petr Březina | 33

Modelářský zázrak: Maketa raketoplánu Columbia, která létá jako skutečná raketa

Modelářský zázrak: Maketa raketoplánu Columbia, která létá jako skutečná raketa

** Model raketoplánu Columbia od českého konstruktéra umí i létat ** Obdivuhodný model si vzal 1600 hodin práce ** Podívejte se na fotografie ze stavby a prvního letu

Karel Jeřábek | 20

Přichází revoluce v oblasti deodorantů!

Přichází revoluce v oblasti deodorantů!

** Britští vědci odhalili uzlový bod procesů, kterými vzniká nejpronikavější složka lidského tělesného pachu ** Nové generaci deodorantů by mohl dodat na síle cílený zásah do života malé skupinky kožních bakterií ** Podle některých vědců by to ale znamenalo zpřetrhat pouta mezi člověkem a mikrobem

Jaroslav Petr | 34

Osudová havárie Concordu: Před 18 lety přišel konec nadzvukových dopravních letadel

Osudová havárie Concordu: Před 18 lety přišel konec nadzvukových dopravních letadel

** Concorde byl nejrychlejším dopravním letadlem ** Atlantik dokázal přeletět za cca 3 až 3,5 hodiny ** Před osmnácti lety tragická havárie provoz těchto letadel prakticky ukončila

David Polesný, Jiří Černý | 37

Američtí mariňáci si tisknou kasárna z betonu na 3D tiskárně

Američtí mariňáci si tisknou kasárna z betonu na 3D tiskárně

** Americká námořní pěchota nedávno představila 3D tištěná kasárna pro vojáky ** Ty jim tiskne velká 3D tiskárna na beton ** Výsledkem je solidní obytný prostor, který je slušně chráněný před nepřátelskou palbou

Stanislav Mihulka | 18


Aktuální číslo časopisu Computer

Megatest: 13 grafických karet

Srovnání 7 dokovacích stanic s USB-C

Jak na perfektní noční fotografie

Kvalitní zdroje informací pro sebevzdělávání