NVIDIA и Microsoft совместно развивают искусственный интеллект

Благодаря первому специализированному фреймворку для задач ИИ, работающему на базе GPU NVIDIA Tesla в Microsoft Azure или локально, компаниям теперь доступна платформа для задач искусственного интеллекта как в рамках собственной ИТ-инфраструктуры, так и в облаке Microsoft. Совместно оптимизированная платформа позволяет запускать (в настоящий момент в предрелизном режиме) новый набор инструментов Microsoft Cognitive (ранее известный как CNTK) на графических процессорах NVIDIA, включая суперкомпьютер NVIDIA DGX-1 на базе архитектуры Pascal с технологией NVLink и виртуальные машины Azure N-Series. Такое сочетание обеспечивает беспрецедентную производительность и отличается простотой использования при использовании данных для глубокого обучения. В результате, благодаря возможностям ИИ, компании могут принимать решения лучше, быстрее создавать новые продукты и услуги и предоставлять потребителям более качественные возможности. Это подразумевает внедрение ИИ во все области промышленности. Всего за два года число компаний, с которыми NVIDIA работает по технологиям глубокого обучения, возросло в 194 раза — до 19 000. Такие индустрии, как здравоохранение, биология, энергетика, финансы, автомобилестроение и производство, уже выиграли от «более глубокого» взгляда на огромные массивы данных. Набор инструментов MicrosoftCognitiveвнедряет и анализирует алгоритмы глубокого обучения быстрее, чем другие доступные инструменты, эффективно масштабируя нагрузку в ряде окружений – с центральных процессоров на графические или даже на множество машин, при этом без потери точности данных. В результате тесного сотрудничества NVIDIAи Microsoftускорили Cognitiveна GPU-системах и в облакеMicrosoftAzure, предлагая следующие преимущества стартапам и компаниям: · Более широкая функциональность: набор инструментов Cognitiveпозволяет клиентам тренировать модели с помощью одного фреймворка самостоятельно на суперкомпьютере NVIDIADGX-1или системах на базе GPUNVIDIAи затем запускать эти модели в облаке на Azure. Такой масштабируемый, гибридный подход позволяет компаниям быстро прототипировать и внедрять новые интеллектуальные возможности. · Выше производительность: В случае работы на GPU, в отличие от CPU, Cognitiveвыполняет обучение глубоких сетей и инференс намного быстрее на графических процессорах NVIDIA, доступных на серверах AzureN-Seriesи в рамках локальной ИТ-инфраструктуры.Так, для инструментов Cognitiveсуперкомпьютер NVIDIADGX-1 с архитектурой Pascalи технологией NVLinkв170 раз быстрее CPU-серверов. СОТОВИК Ссылка на источник