Просмотр по

Скорость обучения глубоких нейронных сетей удваивается при GPU-ускорении

Скорость обучения глубоких нейронных сетей удваивается при GPU-ускорении

Компания NVIDIA объявила об обновлении библиотек с алгоритмами глубокого обучения (deep learning) с поддержкой GPU-ускорения. Новая версия ПО, по оценкам NVIDIA, позволяет удвоить скорость обучения нейронных сетей.

Система глубокого обучения NVIDIA DIGITS Deep Learning GPU Training System версии 2 (DIGITS 2) и библиотека NVIDIA CUDA Deep Neural Network library версии 3 (cuDNN 3) обеспечивают значительно более высокую производительность и предоставляют новые возможности для исследователей. Так DIGITS 2 теперь позволяет автоматически масштабировать обучение нейронных сетей на несколько высокопроизводительных графических процессоров. Для задач классификации изображений это позволит сократить время обучения сети вдвое (по сравнению с системой на базе одного GPU).

Сообщается, что DIGITS 2 является первой полнофункциональной системой с графическим интерфейсом, которая помогает пользователям проектировать, обучать и тестировать сети глубокого обучения в задачах классификации изображений. С помощью DIGITS 2, на системе на базе четырех GPU на базе архитектуры NVIDIA Maxwell, инженеры NVIDIA обучили широко известную нейронную сеть AlexNet в два раза быстрее, чем на системе на базе одного GPU.

А библиотека cuDNN 3 позволяет оптимизировать хранение данных в памяти GPU при обучении более сложных нейронных сетей. cuDNN 3 также обеспечивает прирост производительности по сравнению с версией cuDNN 2, позволяя исследователям обучать нейронные сети до двух раз быстрее, чем на системах с одним GPU. Так, с новой версией инженеры NVIDIA смогли обучить сеть AlexNet в два раза быстрее на системе на базе одного GPU NVIDIA GeForce GTX TITAN X.2.

В cuDNN 3 добавлена поддержка хранения 16-битных данных с плавающей точкой в памяти GPU, что удваивает объем хранимой информации и оптимизирует использование пропускной способности памяти. Благодаря этому исследователи могут обучать более сложные нейронные сети.

Ожидается, что новая библиотека cuDNN 3 будет интегрирована в новые версии фреймворков глубокого обучения Caffe, Minerva, Theano и Torch, которые широко применяются для обучения глубоких нейронных сетей.

Предфинальная версия DIGITS 2 уже доступна для бесплатного скачивания для зарегистрированных разработчиков NVIDIA, тогда как cuDNN 3 появится в крупных инфраструктурах глубокого обучения в ближайшие месяцы.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *