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GPU加速器驱动深度学习研究和应用热潮

天极网服务器频道 2015. 11. 10 作者:李祥敬 责编:李祥敬
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  【天极网服务器频道】深度学习如今成为HPC行业中一个爆发式增长的应用方向,大数据、算法的进步、强大的GPU加速,共同驱动了深度学习研究和应用热潮。诸如Adobe、百度、谷歌、Facebook、IBM等企业已成为深度学习领域的探索者和领导者,并在包括图像识别、人脸识别、语音识别、视频分析、语音识别和翻译、自然语言处理等方面促成了大量革命性的进展和创新,这些创新已被广泛应用于社交网络、安防和能源领域。

  在图像识别领域,以ImageNet大规模视觉识别挑战赛为例,GPU在2012年被首次应用即取得了突破性成绩,它帮助多伦多大学大幅提升了识别精度,将错误率从之前两年的28%和26%直接降低到了16%,也由此掀起了GPU加速深度学习的热潮。

  作为深度学习研究技术平台领导厂商,NVIDIA先后推出了多项创新产品和技术,助力国内外各大企业实现创新应用,NVIDIA GPU也成为深度学习研究首选平台。

  在硬件方面,得益于统一的GPU架构,从嵌入式到桌面再到HPC和云服务,NVIDIA可为不同的硬件平台均提供深度学习研究的支持。其中,Tesla K80即有针对深度学习任务的优化,在深度学习框架Caffe中,Tesla K80的速度更可以比CPU快上近24倍。

  在软件方面,NVIDIA推出了DIGITS深度学习训练系统,它是首个专门用于图像分类的全功能图像系统,可用于设计、训练和验证深度神经网络,目前已推出最新的DIGITS 2可以充分利用多GPU扩展实现性能翻倍。NVIDIA还推出了cuDNN(CUDA深度神经网络库),让开发者可以将其集成到更高级的机器学习框架如Caffe、Torch、Theano中,这些框架均可充分利用GPU加速,帮助研究人员高效地训练更大、更复杂的神经网络。

  NVIDIA还联合曙光浪潮等HPC领域的众多合作伙伴,推动中国深度学习生态链的构建,助力中国企业在深度学习领域的创新。例如此次NVIDIA 展台展示的曙光XSystem深度学习产品,可为用户提供完整的软硬件一体化深度学习解决方案;NVIDIA与曙光、中科院计算技术研究所共建的深度学习与高性能计算联合实验室,将联合开展深度学习软硬件产品的开发和推广工作。

  目前,基于NVIDIA GPU的深度学习平台已帮助谷歌、Facebook、阿里巴巴、百度、腾讯、京东、网易、科大讯飞、搜狗、爱奇艺等国内外知名企业实现创新研究和应用。例如,谷歌研究院利用GPU,在自动驾驶、智能交通领域关键技术行人检测方面实现了的性能与精度的双重飞跃;阿里云推出的中国第一个基于GPU计算的HPC云服务为诸多从事深度学习创新企业提供加速支持;百度研发的计算机视觉系统Deep Image和深度语音识别系统Deep Speech均在GPU的加持下实现了识别速度和精度的显著提高。

  深度学习还促成了新一轮创业热潮,包括格林深瞳、旷视科技、图普科技、Linkface、轻搜、元趣、小猿搜题等新兴企业依托于NVIDIA GPU已开发出了大量的创新产品。

作者:李祥敬责任编辑:李祥敬)
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