Umělá inteligence | Strojové učení | Fujitsu

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, Síť, Fujitsu, Profesionální grafické karty, Hardwarový akcelerátor, Atp, Řešení, ASIC, Japonské fujitsu, Vrstva, Více, Instituce, Neural networks, Nové řešení, Obří čip, Inteligence, Podřízený, Mechanismus, DNN, Načtení, Grafický procesor, Finanční trh, Meteorologický model, Infarkt


Určitě si přečtěte

Podívejte se, jak umírá váš laptop. Desítky na to mají mocný nástroj powercfg

Podívejte se, jak umírá váš laptop. Desítky na to mají mocný nástroj powercfg

** Hardware současných laptopů už tak rychle nestárne ** Tedy až na baterie – ty umírají děsivou rychlostí ** Ve Windows to můžete sledovat skoro v přímém přenosu

Jakub Čížek | 72

Jak funguje kontroverzní program, který ženám krade plavky. Mají se čeho bát?

Jak funguje kontroverzní program, který ženám krade plavky. Mají se čeho bát?

** Strojové učení ještě nepřitáhlo takový zájem jako na začátku prázdnin ** Ne, umělá inteligence nenašla lék na rakovinu ** Naučila se svlékat ženy nejen z plavek

Jakub Čížek | 35

10 skrytých nastavení prohlížeče Google Chrome, která se můžou hodit

10 skrytých nastavení prohlížeče Google Chrome, která se můžou hodit

** Prohlížeč Google Chrome ukrývá mnoho zajímavých možností ** Našli jsme deset nejzajímavějších skrytých nastavení ** Můžete si například výrazně vylepšit práci s kartami

Karel Kilián | 18

Proč teď nedává smysl kupovat notebook a kdy přijde ten správný čas

Proč teď nedává smysl kupovat notebook a kdy přijde ten správný čas

** Během pár týdnů přijdou na trh výkonnější notebooky ** Čím dražší notebook vybíráte, tím víc se vám změní nabídka ** Také lehké notebooky budou téměř herní

Tomáš Holčík | 52

Nejlepší příslušenství k počítači. Tipy na osvědčené klávesnice, tiskárny, routery…

Nejlepší příslušenství k počítači. Tipy na osvědčené klávesnice, tiskárny, routery…

** Tipy na klávesnice, myši, routery, tiskárny, sluchátka a další věci k počítačům ** Poradíme, s jakými produkty neuděláte chybu ** Vybíráme jak příslušenství na běžnou práci, tak na hraní her

David Polesný | 22



Aktuální číslo časopisu Computer

Megatest 12 bezdrátových sluchátek

Vyplatí se Apple z bazaru?

Test batohů pro notebooky

Vybíráme nejlepší sportovní hodinky