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英偉達(dá)和ARM希望將深度學(xué)習(xí)引入物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目

2020-04-16 17:03:18 編輯: 來源:
導(dǎo)讀 NVIDIA宣布與物聯(lián)網(wǎng)芯片設(shè)計師ARM建立合作關(guān)系,旨在通過使物聯(lián)網(wǎng)芯片公司將人工智能(AI)集成到他們的設(shè)計中變得簡單,從而推動推理加速。 在周二在圣何塞的NVIDIAGTC的主旨演講中,公司首席執(zhí)行官和創(chuàng)始人黃延森解釋說,合作伙伴將看到開源NVIDIA深度學(xué)習(xí)加速器(NVDLA)體系結(jié)構(gòu)集成到ARM的項(xiàng)目Trillium中,用于機(jī)器學(xué)習(xí)。 NVDLA基于NVIDIA Xavier,被GP

NVIDIA宣布與物聯(lián)網(wǎng)芯片設(shè)計師ARM建立合作關(guān)系,旨在通過使物聯(lián)網(wǎng)芯片公司將人工智能(AI)集成到他們的設(shè)計中變得簡單,從而推動推理加速。

在周二在圣何塞的NVIDIAGTC的主旨演講中,公司首席執(zhí)行官和創(chuàng)始人黃延森解釋說,合作伙伴將看到開源NVIDIA深度學(xué)習(xí)加速器(NVDLA)體系結(jié)構(gòu)集成到ARM的項(xiàng)目Trillium中,用于機(jī)器學(xué)習(xí)。

NVDLA基于NVIDIA Xavier,被GPU巨頭吹捧為“芯片上強(qiáng)大的自主機(jī)器系統(tǒng)”。 據(jù)黃說,這將提供一個自由,開放的架構(gòu),以促進(jìn)一種標(biāo)準(zhǔn)的方式設(shè)計深度學(xué)習(xí)推斷..

NVIDIA自動機(jī)器副總裁兼總經(jīng)理Deepu Talla在一次新聞發(fā)布會上說:“未來,Inference將成為每個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的核心能力?!?/p>

SEE:IT領(lǐng)導(dǎo)者深度學(xué)習(xí)指南(技術(shù)專業(yè)研究)

塔拉補(bǔ)充道:“我們與ARM的合作將使數(shù)百家芯片公司很容易融入深度學(xué)習(xí)技術(shù),從而推動這一潮流的采用?!?/p>

日本企業(yè)集團(tuán)軟銀(Softbank)于2016年以243億£的價格收購了ARM,它的愿景是連接一萬億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,預(yù)計到2035年將有這么多設(shè)備存在。

與上一代相比,GTC周二還宣布,該公司最新的深度學(xué)習(xí)計算平臺將提高8倍的性能。

這些進(jìn)步已經(jīng)被主要的云廠商采用,包括對NVIDIA特斯拉V100數(shù)據(jù)中心GPU的雙重內(nèi)存提升;一種新的GPU互連結(jié)構(gòu)NVIDIANVS witch,它使多達(dá)16個特斯拉V100GPU以每秒2.4TB的速度同時通信;以及一個更新的軟件堆棧。

特斯拉V100產(chǎn)品現(xiàn)在將擁有32GB的內(nèi)存,立即生效,Cray、HPE、IBM、聯(lián)想、Supermicro和Tyan宣布第二季度推出V10032GB,OracleCloud基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)計將在2018年下半年在云中提供V10032GB。

黃說:“我們都在進(jìn)行深度學(xué)習(xí),這就是結(jié)果。我們只是在增加動力?!?/p>

黃還詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)計算的突破,與NVIDIA DGX-2。

一個單一的服務(wù)器,DGX-2能夠提供2個Petaflops的計算能力,并擁有300臺服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)處理能力。 它還獲得了32GB的升級。

他說:“深度學(xué)習(xí)的非凡進(jìn)步只是暗示了未來的發(fā)展。” “許多這些進(jìn)步都站在NVIDIA的深度學(xué)習(xí)平臺上,該平臺已迅速成為世界標(biāo)準(zhǔn)。”

這位首席執(zhí)行官說,他的公司正在以超越摩爾定律的速度提升其深度學(xué)習(xí)平臺的性能,使“突破將有助于革命性的醫(yī)療、交通、科學(xué)探索和無數(shù)其他領(lǐng)域”。

隨著黃指出GPU加速深度學(xué)習(xí)推理正在獲得牽引力,NVIDIA還推出了一系列新技術(shù)和合作伙伴關(guān)系,以擴(kuò)大其超尺度數(shù)據(jù)中心的推理能力,為語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)和圖像識別等能力提供支持。

該公告包括將TensorR T(一種高性能的深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化器和運(yùn)行時,為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序提供低延遲、高通量推理)集成到谷歌的TensorFlow1.7框架中。

這大大改善了在TensorFlow中的引用,就像以前的TensorFlow1.6一樣,單個V100每秒可以處理大約300幅圖像;移動到1.7將允許每秒處理超過2,600幅圖像。

據(jù)傳,最新一代黃光裕周二公布的TensorRT4與CPU相比,提供了多達(dá)190X更快的深度學(xué)習(xí)推理,用于計算機(jī)視覺、神經(jīng)機(jī)器翻譯、自動語音識別和語音合成等常見應(yīng)用。

NVIDIA還宣布,其Kaldi語音識別框架已為GPU優(yōu)化,允許為消費(fèi)者提供“更有用”的虛擬助理,并降低數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商的部署成本。


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