Поделиться
Исследователь из Института Райса Аншумали Шривастава, вместе со спецами из Intel, разработал новейший метод для обучения искусственного ума (ИИ). С его помощью микропроцессоры (CPU) в 15 раз резвее совладали с данной задачей, чем платформы на базе графических адаптеров (GPU).
Источник: Unsplash
Стоимость обучения — животрепещущее бутылочное горлышко в сфере ИИ. Компании растрачивают миллионы баксов раз в неделю только для того, чтоб тренировать и верно настраивать рабочую нагрузку их искусственного ума. Аншумали Шривастава
Аншумали Шривастава
Свежайшая разработка спеца ориентирована на убыстрение обучения глубинных нейронных сетей (DNN). Обычно их тренируют через умножение матриц, что совершенно подступает для графических адаптеров.
Аншумали Шривастава / Источник: Jeff Fitlow/Rice University
Но заменив эту операцию на работу с хеш-таблицами, Шриваставе удалось убыстрить обучение нейросетей. Причём CPU с данной задачей совладали в 15 раз резвее, чем GPU. Окрестили новинку «разработка сублинейного глубочайшего обучения» (SLIDE).
Наиболее тщательно о ней скажут на данной недельке, в рамках конференции MLSys 2021.
Источник: TechXplore
Источник: