Nvidia upraszcza proces głębokiego uczenia maszynowego

Łatwa we wdrożeniu biblioteka cuDNN pozwala szybko zoptymalizować nowe modele nauczania.

Nvidia zaprezentowała łatwe we wdrożeniu oprogramowanie, dzięki któremu programiści mogą z łatwością wykorzystać moc procesorów graficznych do akcelerowania aplikacji wykorzystywanych do głębokiego uczenia (ang. deep learning), w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazów, analiza materiałów

wideo, rozpoznawanie mowy czy przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language).

Biblioteka programistyczna Nvidia cuDNN, oparta na modelu programowania równoległego CUDA, akceleruje procesy głębokiego uczenia wykorzystując procesory graficzne, dzięki czemu są one nawet dziesięciokrotnie szybsze w porównaniu z metodami opartymi wyłącznie na procesorach centralnych.

Naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley zintegrowali bibliotekę cuDNN w rozwiązaniu Caffe, jednej z najpopularniejszej platform do tworzenia aplikacji głębokiego uczenia. Ponadto, ponad 90 procent uczestniczących w tym roku zespołów oraz trzech z czwórki zwycięzców prestiżowego konkursu ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge wykorzystało procesory graficzne do realizacji swoich projektów głębokiego uczenia.

Więcej informacji na temat integrowania najnowszej struktury oprogramowania Caffee z biblioteką cuDNN można znaleźć w witrynie internetowej cuDNN.

Chcesz być na bieżąco z CHIP? Obserwuj nas w Google News