Специализированные ускорители Nvidia Tesla M4 и M40 призваны ускорить алгоритмы машинного обучения

Компания Nvidia представила масштабируемую платформу для вычислительных центров, которая позволит компаниям, предоставляющим web-сервисы, ускорить выполнение нагрузок, связанных с машинным обучением.

Платформа включает две модели специализированных ускорителей: Tesla M40 и Tesla M4. Первая представляет собой GPU высокопроизводительный ускоритель для глубокого обучения нейронных сетей, а вторая, более экономичная и компактная, предназначена для систем машинного обучения и обработки потокового видео и фотоизображений. В состав платформы также входят программные библиотеки, в которых задействуется ускорение.

«Машинное обучение — одна из важнейших вычислительных задач, стоящих перед нашим поколением, — считает Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang), соучредитель и генеральный директор Nvidia. – Мы создали линейку специализированных ускорителей Tesla, чтобы сообщить машинному обучению десятикратное ускорение. Экономия времени и затрат будет весомой».

По словам производителя, новые программно-аппаратные продукты «нацелены на поддержку новой волны web-приложений, которые стремятся обрасти возможностями искусственного интеллекта». Используя результаты машинного обучения, можно сделать приложения и сервисы умнее. Например, машинное обучение применяют, чтобы сделать более точным распознавание устной речи, объектов и сцен в видеозаписях и фотографиях. Оно также лежит в основе сервисов, которые могут составлять расписания и подбирать новости с учетом индивидуальных вкусов и интересов.

Основная трудность, с которой сталкиваются компании, предоставляющие такие сервисы, — потребность в значительных вычислительных ресурсах. Они необходимы для развития и обучения нейронных сетей, а также для мгновенной реакции на многочисленные запросы пользователей. Преодолеть эту трудность призваны специализированные ускорители Nvidia.

Ускоритель Tesla M40 и программный пакет Hyperscale появятся на рынке до конца этого года, а ускоритель Tesla M4 — в первом квартале будущего.

Источник: Nvidia

Теги:
Nvidia

Комментировать