пресс-центр

Новые специализированные ускорители NVIDIA ускоряют машинное обучение для дата-центров Интернет-компаний

С помощью искусственного интеллекта ведущие разработчики веб-сервисов делают приложения умнее, тем самым серьезно увеличивая нагрузку для систем машинного обучения

За дополнительной информацией обращайтесь:
Ирина Шеховцова
NVIDIA Corporation
Тел.: +7 (495) 981 03 00 доб. 10777
E-mail: irinas@nvidia.com

 
Tesla M40 GPU accelerator

САНТА-КЛАРА, Калифорния—10 ноября, 2015—NVIDIA сегодня представила комплексную гипермасштабируемую платформу для дата-центров, которая позволяет компаниям, занимающимся web-сервисами, ускорять анализ данных в области машинного обучения.

Линейка специализированных ускорителей NVIDIA включает два решения. Одно позволяет исследователям быстрее продвигаться в своей работе, создавая новые сети глубокого обучения (deep learning) для каждого приложения, которое они хотят оснастить искусственным интеллектом. Вторым решением является экономичный ускоритель, предназначенный для развертывания таких сетей в дата-центрах. В состав представленных решений также входит набор GPU-ускоряемых библиотек.

Вместе они позволяют разработчикам использовать ускоренную вычислительную платформу Tesla для ускорения машинного обучения в гипермасштабируемых дата-центрах и создавать не имеющие аналогов приложения на базе искусственного интеллекта.

«Гонка за искусственный интеллект уже началась, - говорит Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang), соучредитель и генеральный директор NVIDIA. – Сегодня машинное обучение, несомненно, является одной из важнейших областей развития вычислений, о чем бы ни шла речь – о ПК, интернете или облаках. Революционные изменения уже коснулись ряда облачных сервисов, автомобильной отрасли и здравоохранения».

«Машинное обучение – это одна из важнейших вычислительных задач, стоящая перед нашим поколением. Мы создали линейку специализированных ускорителей Tesla, чтобы сообщить машинному обучению десятикратное ускорение. Экономия времени и затрат будет весомой», - добавляет г-н Хуанг.

Новые программно-аппаратные продукты нацелены на поддержку новой волны веб-приложений, которые стремятся обрасти возможностями искусственного интеллекта. Достигнутые результаты в области машинного обучения позволяют с помощью искусственного интеллекта сделать приложения и сервисы умнее.

Машинное обучение применяют, чтобы сделать распознавание более точным распознавание звучащей речи. Оно позволяет добавлять метки при распознавании объектов и сцен в видеозаписях и фотографиях для дальнейшего поиска. Оно позволяет распознавать лица в видеозаписях и фотографиях даже при неотчетливом изображении. Оно также лежит в основе сервисов, которые могут составлять расписания и подбирать новости с учетом индивидуальных вкусов и интересов, а также точно реагировать на голосовые команды, сделанные в разговорной манере.

Все это - машинное обучение. Сегодня основная трудность для компаний, предоставляющих web-сервисы, заключается в том, чтобы обеспечить огромную вычислительную мощь, необходимую для развития и обучения растущего числа глубоких нейронных сетей, а также для обработки данных, чтобы мгновенно реагировать на миллиарды запросов пользователей данных сервисов. Линейка специализированных ускорителей NVIDIA создана специально, чтобы ускорить этот процесс и значительно повысить пропускную способность дата-центров.

Новые решения в рамках семейства NVIDIA Tesla включают:

  • NVIDIA® Tesla® M40 GPU – самый мощный ускоритель, созданный для обучения глубоких нейронных сетей;
  • NVIDIA Tesla M4 GPU – экономичный компактный ускоритель, предназначенный для систем машинного обучения и обработки потокового видео и фотоизображений;
  • NVIDIA Hyperscale Suite – набор программных инструментов, оптимизированный для машинного обучения и обработки видеоданных.

Графический ускоритель NVIDIA Tesla M40

Специализированный ускоритель NVIDIA Tesla M40 призван сэкономить дни и даже недели при обучении глубоких нейронных сетей и работе с огромными объемами данных повышенной точности. Ключевые особенности:

  • оптимизация для машинного обучения – время на обучение меньше до 8 раз по сравнению с системами на базе CPU (1.2 дня против 10 дней при стандартном обучении AlexNet);
  • надежность 24/7 – проведены испытания на высокую стабильность работы в дата-центрах;
  • масштабируемость – поддержка NVIDIA GPUDirect обеспечивает быстрое обучение многоузловых нейронных сетей.

Графический ускоритель NVIDIA Tesla M4
NVIDIA Tesla M4 – это экономичный ускоритель, предназначенный для гипермасштабируемых окружений и оптимизированный для требовательных быстрорастущих приложений веб-сервисов, включая перекодировку видео, обработку видео и изображений, применение машинного обучения. Ключевые особенности:

  • повышенная пропускная способность – кодирует, улучшает и анализирует в пять раз больше видеопотоков одновременно по сравнению с CPU;
  • низкое энергопотребление – обладая нескольким режимами питания, Tesla M4 потребляет 50-75 Вт и является до 10 раз экономичнее, чем CPU, при обработке видео и работе с алгоритмами машинного обучения;
  • малый форм-фактор – экономичное компактное PCIe решение, подходящее для систем, используемых в масштабируемых дата-центрах.

Пакет NVIDIA Hyperscale

Пакет NVIDIA Hyperscale включает инструменты для разработчиков и администраторов дата-центров, предназначенные для веб-сервисов, включая следующие:

  • cuDNN – самый популярный в индустрии алгоритм для обработки глубоких сверточных нейронных сетей, используемых для приложений, использующих искусственный интеллект;
  • GPU-ускоряемое мультимедийное ПО FFmpeg – широко используемое программное обеспечение FFmpeg для ускорения перекодировки и обработки видео;
  • NVIDIA GPU REST Engine – позволяет легко и быстро создавать и развертывать ускоренные веб-сервисы высокой пропускной способности и низкой латентности, включающие изменение размеров изображений, ускорение поиска, классификацию изображений и др.;
  • NVIDIA Image Compute Engine – GPU-ускоряемый сервис с API REST, который позволяет изменять размер изображения в 5 раз быстрее, чем CPU.

Поддержка Mesosphere
Mesosphere уже объявила о сотрудничестве с NVIDIA и добавлении поддержки GPU в Apache Mesos и операционную систему Mesosphere Datacenter (DCOS). Этот шаг позволит разработчикам веб-сервисов быстрее создавать и разворачивать ускоренные дата-центры для приложений нового поколения.

Доступность
Ускоритель M40 GPU и пакет Hyperscale появятся на рынке к концу года. Ускоритель Tesla M4 будет доступен в первом квартале 2016 года. Подробнее смотрите на странице NVIDIA Tesla.

Следите за новостями NVIDIA:
Подпишитесь на блог NVIDIA, следите за новостями в Facebook, Google+, Twitter, LinkedIn и Instagram, а также смотрите нас на YouTube и Flickr.

О компании NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) находится на вершине искусства и науки визуальных вычислений с 1993 года. Технологии компании превращают мир изображений в мир интерактивных открытий для самых разных пользователей — геймеров и ученых, пользователей мобильных устройств, офисных работников и не только. Подробнее смотрите на сайтах http://www.nvidia.ru, http://www.nvidia.ru/page/press_room.html и http://blogs.nvidia.com.


Отдельные заявления данного пресс-релиза, включая, но не ограничиваясь ими, упоминающие о характеристиках, преимуществах, влиянии и доступности линейки гипермасштабируемых ускорителей NVIDIA, включая NVIDIA Tesla M40 и NVIDIA Tesla M4, а также пакет NVIDIA Hyperscale; машинное обучение как одну из важнейших областей вычислительной промышленности; преимущества и влияние машинного обучения, приводятся с расчетом на будущее и могут изменяться в результате обстоятельств и рисков, приводящих к результатам, материально отличным от ожидаемых. Такие обстоятельства и риски включают разработку более быстрой или эффективной технологии, использование CPU для параллельных вычислений, конструкторские, производственные или программные ошибки, влияние технологического развития и конкуренции, изменения в предпочтениях и требованиях покупателей, выбор других стандартов или продуктов конкурентов покупателями, изменения в стандартах отрасли и интерфейсах, неожиданное снижение производительности наших продуктов или технологий при интеграции в системы, а также другие риски, указываемые время от времени в отчетах, которые NVIDIA отсылает в Комиссию по ценным бумагам и биржевым операциям, включая отчет по форме 10-Q за финансовый период, закончившийся 26 июля 2015 года. Копии отчетов для SEC опубликованы на нашем сайте и доступны у NVIDIA бесплатно. Данные, относящиеся к будущему заявлению, не относятся к будущей производительности, а только к текущему моменту, и, кроме случаев, установленных законом, NVIDIA не несет ответственность за обновление таких заявлений, чтобы отразить будущие события или обстоятельства.

###

© 2015 NVIDIA Corporation. Все права защищены. NVIDIA, логотип NVIDIA и Tesla являются товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками компании NVIDIA в США и/или других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Функции, цены, наличие и спецификации могут быть изменены без предупреждения.