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Las GPU promueven el aprendizaje profundo

Hola, un placer verte por aquí. Te escribe Simón Sánchez y esta vez te voy a hablar sobre Las GPU promueven el aprendizaje profundo

Durante la última década, las técnicas de aceleración de GPU se han infiltrado en el extremo superior de la supercomputación, pero también se está produciendo una mayor adopción de GPU en otras disciplinas basadas en la computación, como el aprendizaje profundo, uno de los segmentos de más rápido crecimiento en el campo. del aprendizaje automático.

La tendencia hacia el procesamiento acelerado alcanzó un nuevo récord durante el desafío de reconocimiento visual a gran escala ImageNet de la semana pasada. El evento, que implica la evaluación de algoritmos de clasificación de imágenes y detección de objetos a gran escala, fue el tema de una publicación reciente en un blog de NVIDIA.

«Cuando el número de usuarios de su producto pasa de cero a casi el 100%, no necesita un doctorado para darse cuenta de que se ha formado una tendencia», Estados Stephen Jones de NVIDIA.

“En el evento de la semana pasada, más del 95% de los equipos aprovecharon las GPU para sus contribuciones innovadoras. Esto se compara con solo el 10% hace dos años (y el 0% hace tres años), lo que subraya cómo la computación acelerada se ha vuelto crítica para este campo de rápido crecimiento «, continuó.

La estrategia también redujo las tasas de error del equipo de casi el 30% en 2010 a menos del 10% en esta última competencia.

Los equipos ganadores, revelados en la Conferencia Europea de Visión por Computador (ECCV), incluyeron la Universidad Nacional de Singapur, la Universidad de Oxford, Google, el Centro de Investigación sobre Percepción y Computación Inteligentes y Adobe / Universidad de Illinois en Urbana-Champaign.

El evento ECCV también sirvió como trampolín para una nueva biblioteca de programación basada en CUDA, llamada cuDNN, que ayuda a los desarrolladores a aprovechar la aceleración de la GPU. Los investigadores de UC Berkeley integraron cuDNN en el popular marco de aprendizaje profundo de Caffe.

En el video a continuación, Evan Shelhamer, un estudiante de doctorado en la Universidad de Berkeley, explica cómo el nuevo software de aprendizaje profundo de NVIDIA mejora el comportamiento de Caffe.

“En Caffe, en realidad podemos reconocer el contenido de una sola imagen en tan solo 2,5 milisegundos, lo que nos permite procesar más de 40 millones de imágenes por día en un solo dispositivo… incluso en enormes escalas de Internet”, dice Shelhamer.

“Con la nueva biblioteca cuDNN desarrollada por NVIDIA, ha acelerado aún más las rutinas clave de los modelos profundos, de modo que ahora podemos inferir de manera efectiva el contenido de una imagen en poco más de un milisegundo.

«Estos modelos pueden aprender a hacer todo tipo de tareas visuales, incluso reconocer el estilo de una foto o pintura, para que puedan ver una imagen y saber que es una foto vintage o una escena romántica o que esta es una pintura hecha en estilo impresionista «.

El gráfico siguiente muestra la línea de base de Caffe frente a Caffe acelerada por cuDNN en K40. La CPU utilizada es una CPU Intel E5-2679v2 de 24 núcleos a 2,4 GHz con Caffe con Intel MKL 11.1.3.

Más información está disponible aquí.

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