31.03.2016 Новости, Искусственный интеллект
Один RPU-чип позволит сократить до нескольких часов обучение нейронных сетей, на которое сейчас уходит несколько дней работы дата-центра
На протяжении последних нескольких десятилетий достигнут внушительный прогресс в скорости машинного обучения. Это стало возможным благодаря использованию графических процессоров, массивов программируемой логики FPGA и специализированных микросхем (ASIC). Но для того, чтобы обеспечить дальнейшее ощутимое ускорение процесса обучения, требуются новые разработки. Одной из них может стать технология, разработанная сотрудниками Исследовательского центра Уотсона компании IBM. Учёными был создан новый чип Resistive Processing Unit (RPU), способный обеспечить существенное ускорение процесса глубокого обучения нейросетей (Deep Neural Networks, GNN) в сравнении с существующими процессорами при сравнительно меньшем энергопотреблении. В основе новой разработки — комбинация технологий энергонезависимой памяти следующего ...
читать далее.
