Рейтинг
0.00
голосов:
0
avatar

NVIDIA deep learning  

Пройти курсы по глубокому обучению от NVIDIA на английском языке

Deep Learning Courses


Deep learning is a rapidly growing segment of artificial intelligence. It is increasingly used to deliver near-human level accuracy for image classification, voice recognition, natural language processing, sentiment analysis, recommendation engines, and more. Applications areas include facial recognition, scene detection, advanced medical and pharmaceutical research, and autonomous, self-driving vehicles.

Free Deep Learning Course
Join NVIDIA’s deep learning experts for a free online course. This introductory course is comprised of five instructor-led classes that include interactive lectures, hands-on exercises, and office hours with the instructors.

You’ll learn everything you need to design, train and integrate neural network-powered artificial intelligence into your applications with widely-used open source frameworks and NVIDIA software. During the hands-on exercises, you will use GPUs and deep learning software in the cloud.

Register: nvda.ly/PUVYV

NVIDIA удваивает скорость обучения глубоких нейронных сетей

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

Более точные нейронные сети благодаря ускоренному обучению моделей и их более сложной структуре позволят ученым и исследователям ускорить работу над проектами, связанными с глубоким обучением.

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.

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).

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.

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.

Подробнее

DIGITS DEVBOX: САМАЯ МОЩНАЯ В МИРЕ ПЕРСОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ

Созданная командой инженеров NVIDIA, система DIGITS DevBox является ядром комплексной платформы для ускорения исследований глубокого обучения. Каждый компонент DevBox, начиная с четырех карт GPU TITAN X и заканчивая памятью и интерфейсами, максимально оптимизирован, чтобы обеспечить наиболее эффективную работу для самых сложных задач глубокого обучения

Данная система поставляется с предустановленным программным обеспечением, которое необходимо ученым и исследователей для создания собственных глубоких нейронных сетей. В список приложений входят пакет программ DIGITS, самые популярные платформы глубокого обучения Caffe, Theano и Torch, а также cuDNN 2.0 – GPU-ускоренная библиотека для задач глубокого обучения от NVIDIA.

И все это заключено в экономичный, тихий, хорошо охлаждаемый корпус с красивым дизайном, который легко помещается под столом и питается от обычной розетки. Самые первые результаты такого многопроцессорного обучения показывают, что DIGITS DevBox обеспечивает производительность почти в четыре раза выше по сравнению с одним TITAN X в тестах глубокого обучения. С помощью DIGITS DevBox
натренировать сеть AlexNet можно всего за 13 часов, тогда как обычному ПК на базе самого быстрого GPU потребовалось бы более двух суток, а системе на базе CPU — больше месяца.

Подробнее о NVIDIA DIGITS DevBox

DIGITS: GPU СИСТЕМА ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Глубокое обучение (Deep learning) становится все более популярным разделом машинного обучения. Данный тип обучения использует сложные, многоуровневые нейронные сети Deep Neural Networks (DNNs) для создания систем, которые могут выявлять признаки из большого объема немаркированных данных. Специалисты по обработке и анализу данных как в промышленности, так и в научных кругах используют GPU для ускорения приложений, включая приложения компьютерного зрения, распознавания речи и понимания языка.

Успех применения DNN сопровождается ускорением на графических процессорах, которые стали частью системы, обучающей большие и сложные нейронные сети, при этом сокращается время обучения с месяцев до нескольких дней.

На конференции GPU Technology Conference была представлена DIGITS – первая интерактивная система на базе GPU для обучения глубоких нейронных сетей. Данный продукт имеет интуитивный и понятный web-интерфейс, что в свою очередь позволяет ученым и исследователям быстрее и проще создавать DNN-связи в реальном времени.

DIGITS – открытое программное обеспечение, размещенное на GitHub, что дает разработчикам возможность вносить свой вклад в проект.

Читать подробнее.
О машинном обучении.
Присоединиться к сообществу Deep Learning во вконтакте.