NVIDIA impulsiona aprendizado profundo com TITAN X, novo sistema de treinamento DIGITS e DevBox

Resolvendo um dos desafios de tecnologia mais sofisticados de hoje, acabamos de lançar novo hardware e software que conferem velocidade, facilidade e poder sem igual à pesquisa de aprendizado profundo.

Aprendizado profundo – segmento de inteligência artificial que cresce rapidamente – é um mecanismo de inovação de computação para áreas diversas, como pesquisa médica e farmacêutica avançada e carros completamente autônomos, de condução automática.

Jen-Hsun Huang, CEO e cofundador da NVIDIA, apresentou três novas tecnologias que vão impulsionar o aprendizado profundo durante sua apresentação de abertura para 4.000 participantes na Conferência de Tecnologia de GPUs:

  • NVIDIA GeForce GTX TITAN X – o processador mais poderoso já criado para treinamento de redes neurais profundas.
  • Sistema de treinamento de GPUs para aprendizado profundo DIGITS – um aplicativo de software que torna muito fácil para cientistas e pesquisadores criar rapidamente redes neurais profundas de alta qualidade.
  • DIGITS DevBox – o dispositivo deskside de aprendizado profundo mais rápido do mundo – criado especificamente para a tarefa, equipado com quatro GPUs TITAN X e carregado com o sistema de treinamento de uso intuitivo DIGITS.

Outro lado de TITAN X

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Vida dupla: Titan X pode revolucionar mundos virtuais elaborados ou detonar ciência robusta.

TITAN X é nossa nova GPU GeForce topo de linha para jogos, mas também é adequada especificamente para aprendizado profundo.

Demos uma espiada em TITAN X duas semanas atrás na Conferência de Desenvolvedores de Jogos, em São Francisco, onde ela conduziu uma impressionante experiência de realidade virtual chamada “Thief in the Shadows”, baseada no dragão Smaug, de “O Hobbit”.

Os últimos títulos AAA são sensacionais na TITAN X em 4k. Middle-earth: Shadow of Mordor, por exemplo, é executado a 40 quadros por segundo em configurações altas com FXAA habilitado, comparado a 30fps na GeForce GTX 980, lançada em setembro.

Com base na arquitetura de GPUs NVIDIA Maxwell, TITAN X apresenta duas vezes a performance e o dobro da eficiência de energia de seu predecessor, combinando 3.072 núcleos de processamento para 7 teraflops de pico de performance de precisão simples com 12 GB de memória integrada.

Com esta capacidade de processamento e 336,5 GB/s de largura de banda de memória, ela pode processar milhões de dados usados para treinar redes neurais profundas. Em AlexNet, um modelo padrão do setor, por exemplo, TITAN X levou menos de três dias para treinar o modelo usando o conjunto de dados ImageNet, com 1,2 milhões de imagens, comparado a mais de 40 dias para uma CPU de 16 núcleos.

Disponível hoje, TITAN X está sendo vendida por apenas US$ 999,00.

DIGITS: Caminho rápido e fácil para a melhor rede neural profunda

Usar redes neurais profundas para treinar computadores a ensinarem a si próprios como classificar e reconhecer objetos pode ser uma tarefa longa e onerosa.

O software do sistema de treinamento de GPUs para aprendizado profundo DIGITS muda isso, dando aos usuários o que eles precisam do início ao fim para criar as melhores redes neurais profundas possíveis.

Disponível para download em http://developer.nvidia.com/digits, este é o primeiro sistema gráfico multifuncional para desenvolver, treinar e validar redes neurais profundas para classificação de imagem.

Titan X para aprendizado profundo
DIGITS orienta usuários através do processo de instalação, configuração e treinamento de redes neurais profundas, fazendo o trabalho pesado para que cientistas possam manter o foco em pesquisa e resultados.

Preparar e carregar conjuntos de dados de treinamento com DIGITS – seja em um sistema local ou a partir da Web – é simples, graças à interface de usuário intuitiva e aos recursos de gerenciamento de cargas de trabalho.

É o primeiro sistema de sua categoria a fornecer monitoramento e visualização em tempo real para que usuários possam ajustar seu trabalho. E suporta a versão acelerada por GPU de Caffe, a estrutura popular usada por muitos pesquisadores e cientistas de dados atualmente para criar redes neurais (consulte “DIGITs: Sistema de treinamento de aprendizado profundo” no blog Parallel Forall para obter mais detalhes).

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DIGITS orienta usuários através do processo de instalação, configuração e treinamento de redes
neurais profundas, fazendo o trabalho pesado para que cientistas possam manter o foco em pesquisa e resultados.

DIGITS DevBox: Máquina deskside de aprendizado profundo mais rápida do mundo

Criada pela equipe de engenharia de aprendizado profundo da NVIDIA para seu próprio trabalho de pesquisa e desenvolvimento, DIGITS DevBox é uma plataforma multifuncional potente que acelera a pesquisa de aprendizado profundo.

Começando pelas quatro GPUs TITAN X, cada componente de DevBox – da memória à E/S e energia – foi otimizado para oferecer performance altamente eficiente para a pesquisa de aprendizado profundo mais difícil.

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Construída para ir fundo: Cada componente de DIGIT DevBox foi otimizado para pesquisa de aprendizado profundo.

Pré-instalada com todos os softwares que pesquisadores e cientistas de dados precisam para desenvolver suas próprias redes neurais profundas. Inclui o pacote de software DIGITS, as estruturas de aprendizado profundo mais populares – Caffe, Theano e Torch – e cuDNN 2.0, a robusta biblioteca de aprendizado profundo acelerada por GPU da NVIDIA..

Tudo embalado em um pacote com eficiência de energia, silencioso, de ótima execução – e excelente aparência – que cabe embaixo de uma mesa e conecta-se a uma tomada comum. Estamos vendendo esta fonte importante de pesquisa por US$ 15.000,00.

Os resultados iniciais de treinamento com várias GPUs demonstram que DIGITS DevBox oferece performance quase 4x maior que uma única TITAN X em benchmarks importantes de aprendizado profundo. O treinamento de AlexNet pode ser concluído em apenas 13 horas com DIGITS DevBox, em comparação a mais de 2 dias com o melhor PC com uma única GPU, ou mais de um mês com um sistema apenas com CPU.

Saiba mais sobre o NVIDIA DIGITS DevBox.

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