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IBM 深度学习模式效率惊人,一举超越 Facebook 和微软

发布日期:2019-06-20 08:41:30 | 编辑:it技术发展网| 阅读次数:

摘要:8月8日消息,一直以“深度学习”作为人工智能的一个重要组成部分,因为它的工作原理类似于人的大脑,是担心微软,脸谱,亚马逊和谷歌,一些科技巨头。IBM用于消化所需要的数据的时间深度学习系统已经从天减少到小时。IBM的研究员和系统内存主任加速和希拉里·亨特(HilleryHunter)表示,提高效率,将帮助放射科医生更快速准确定位病灶,并阅读了大量的医学图像。截至目前,学习的深度主要运行在一台服务器上,因为大量不同的计算机之间的过程数据的移动太复杂,

八月。8日消息,一直以“深度学习”作为人工智能的一个重要组成部分,因为它的工作原理类似于人的大脑,是担心微软,脸谱,亚马逊和谷歌,一些科技巨头。IBM用于消化所需要的数据的时间深度学习系统已经从天减少到小时。

IBM的研究员和系统内存主任加速和希拉里·亨特(Hillery亨特)表示,提高效率,将帮助放射科医生更快速准确定位病灶,并阅读了大量的医学图像。

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截至目前,学习的深度主要运行在一台服务器上,因为大量的不同的计算机程序之间的数据移动是太复杂,保持数据同步是许多不同的服务器和处理器之间的一大难点。

IBM今天宣布,它已经开发了一个软件,足以这些任务分配到64台服务器。据悉,这些服务器始终装有256个处理器,这意味着,要实现速度显著改善。值得一提的是,任何人只要有IBM Power Systems服务器,或者想测试等技术人员,有机会获得技术。

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IBM使用服务器64功率8显影,并使用NVLink连接到微处理器和帕特尔NVIDIA图形处理器,便于数据两个芯片之间的流。

关于建立更紧密亨特说,如果不适当的交通管理,一些处理器将处于空闲状态。每个处理器都有其自己的数据集,也可以从其它处理器的数据需要得到更大的图片。如果处理器是不同步的,他们没有学到什么东西。

亨利想法是提高深学习模式中的速度,以提高其效率。例如,从具有8至64扩展的服务器处理器学习的深度,每个服务器有八个处理器,性能可以增加50-60倍。

IBM还表示,系统,通过由加州大学伯克利分校创建了“咖啡因”深度学习框架,256之间的处理器实现了95%的延伸效率,89%,超出了人工智能研究公司的效率,扩大创建的Facebook。

在图像识别方面,IBM系统使用八种小时内,“咖啡因”的框架,以确定7.500万张的图片,准确率达到33.8%,高于微软29.8%的记录。

IBM表示,不仅是“咖啡因”的框架,谷歌的TensorFlow框架也可以在这个新技术运行。莫·海德说,这是值得注意的是,IBM在利用自己在高性能计算专业知识,同时也适用Tensorflow和“咖啡因”这一外部资源,这种做法有助于提高项目的能力深入研究。

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本文IBM深入的学习模式效率惊人,一举微软和Facebook提前到自动点科技。

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