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NVIDIA創(chuàng)下六項(xiàng)人工智能性能記錄

日期:2020-01-13   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:Tensor Core GPU在每一項(xiàng)MLPerf基準(zhǔn)測試結(jié)果中均實(shí)現(xiàn)最佳表現(xiàn);用戶可通過NGC使用加速堆棧。 在最新公布的業(yè)內(nèi)首套人工智能基準(zhǔn)測試中,NVIDIA創(chuàng)下6項(xiàng)人工智能性能記錄。 在谷歌、英特爾、百度、NVIDIA及其他數(shù)十家科技行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的支持下,新型基準(zhǔn)測試……

  Tensor Core GPU在每一項(xiàng)MLPerf基準(zhǔn)測試結(jié)果中均實(shí)現(xiàn)最佳表現(xiàn);用戶可通過NGC使用加速堆棧。
 

NVIDIA創(chuàng)下六項(xiàng)人工智能性能記錄


 

  在最新公布的業(yè)內(nèi)首套人工智能基準(zhǔn)測試中,NVIDIA創(chuàng)下6項(xiàng)人工智能性能記錄。

 

  在谷歌、英特爾、百度、NVIDIA及其他數(shù)十家科技行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的支持下,新型基準(zhǔn)測試套件MLPerf可測定一系列深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載。該套件涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺、語言翻譯、個(gè)性化推薦以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)等領(lǐng)域,旨在成為業(yè)內(nèi)首個(gè)客觀的人工智能基準(zhǔn)測試套件。

 

  最佳性能表現(xiàn)

 

  NVIDIA在其提交的 6個(gè) MLPerf 基準(zhǔn)測試結(jié)果中均取得了最佳表現(xiàn)。這些測試涵蓋了多種工作負(fù)載和基礎(chǔ)架構(gòu)規(guī)模 – 從單節(jié)點(diǎn)上的16顆GPU到跨80節(jié)點(diǎn)上的多達(dá)640顆GPU。

 

  這些測試分為6大類別,分別為圖像分類、對象實(shí)例分割、目標(biāo)檢測、臨時(shí)翻譯、復(fù)發(fā)性翻譯與推薦系統(tǒng)。NVIDIA并未提交第7類別,即強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基準(zhǔn)測試,原因是該類別尚未充分利用到GPU加速。

 

  NVIDIA在語言翻譯測試類別中表現(xiàn)突出

 

  NVIDIA在語言翻譯這一關(guān)鍵基準(zhǔn)測試類別中表現(xiàn)尤為出色,僅需 6.2 分鐘即完成了 Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。關(guān)于NVIDIA參與的6項(xiàng)基準(zhǔn)測試結(jié)果的更多信息,請?jiān)L問NVIDIA 開發(fā)者新聞中心 。

 

  NVIDIA工程師利用NVIDIA DGX系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了這些測試結(jié)果。該系統(tǒng)包括全球最強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)NVIDIA DGX-2,庫卡機(jī)器人,搭載了16顆完全連接的V100 Tensor Core GPU。

 

  唯一一家參與多達(dá)6項(xiàng)基準(zhǔn)測試的科技公司

 

  NVIDIA是唯一一家參與多達(dá)6項(xiàng)基準(zhǔn)測試的科技公司,充分展現(xiàn)出V100 Tensor Core GPU在部署人工智能工作負(fù)載方面的通用性。

 

  NVIDIA副總裁兼加速計(jì)算總經(jīng)理Ian Buck表示:“全新基準(zhǔn)MLPerf展示了NVIDIA Tensor Core GPU非凡的性能與通用性。我們的Tensor Core GPU擁有高性價(jià)比,且可通過各地的云服務(wù)提供商及電腦制造商實(shí)現(xiàn)供貨,進(jìn)而幫助世界各地的開發(fā)人員在開發(fā)過程中的每一個(gè)階段推進(jìn)人工智能的應(yīng)用。”

 

  一流的人工智能計(jì)算需要“全棧式”創(chuàng)新

 

  要想在復(fù)雜多樣的計(jì)算工作負(fù)載中實(shí)現(xiàn)優(yōu)異性能,不僅僅需要出色的芯片。加速計(jì)算也不單單與加速器有關(guān),還需要實(shí)現(xiàn)全堆棧創(chuàng)新。

 

  NVIDIA堆棧包括NVIDIA Tensor Cores、NVLink、NVSwitch、DGX系統(tǒng)、CUDA、cuDNN、NCCL、經(jīng)過優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架容器以及NVIDIA軟件開發(fā)套件。

 

  超高易用性

 

  NVIDIA的人工智能平臺是最便捷且高性價(jià)比的選擇。Tensor Core GPU可通過各地的云服務(wù)提供商及電腦制造商實(shí)現(xiàn)供貨。

 

  高性價(jià)比的選擇

 

  借助售價(jià)僅為2,500美元的超強(qiáng)桌面級GPU - NVIDIA TITAN RTX,用戶在桌面上也可實(shí)現(xiàn)相同的Tensor Core GPU強(qiáng)大功能。如果按照3年使用期來計(jì)算,該GPU每小時(shí)的費(fèi)用僅相當(dāng)于幾美分。

 

  通過NVIDIA GPU Cloud (NGC) 云容器注冊,用戶可持續(xù)更新這些軟件的加速堆棧。

 

  NVIDIA創(chuàng)紀(jì)錄的平臺現(xiàn)可通過NGC下載

 

  用于實(shí)現(xiàn)NVIDIA業(yè)界領(lǐng)先的MLPerf性能的軟件創(chuàng)新與優(yōu)化,現(xiàn)可通過我們最新的NGC深度學(xué)習(xí)容器免費(fèi)獲取。如需下載,請?jiān)L問NGC 容器注冊。

 

  此容器包含經(jīng)過NVIDIA優(yōu)化的完整軟件堆棧及頂級人工智能框架。18.11版本NGC深度學(xué)習(xí)容器包含了用于實(shí)現(xiàn)我們MLPerf基準(zhǔn)測試結(jié)果的詳細(xì)軟件。

 

  開發(fā)人員可將這些軟件用于任意地點(diǎn)以及各大開發(fā)階段:

 

  ·                    對于桌面數(shù)據(jù)科學(xué)家:此容器支持利用NVIDIA TITAN RTX GPU開展前沿研究。

 

  ·                    對于工作組:此容器同樣可運(yùn)行于NVIDIA DGX Station。

 

  ·                    對于企業(yè):利用來自阿里云、AWS、百度云、谷歌云、IBM云、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure以及騰訊云的NVIDIA GPU加速實(shí)例,此容器可加快將人工智能用于其云端數(shù)據(jù)。

 

  ·                    對于正在構(gòu)建內(nèi)部人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)的各組織:來自Atos、思科、Cray、Dell EMC、HP、HPE、浪潮、聯(lián)想、中科曙光以及Supermicro的NVIDIA DGX系統(tǒng)與NGC-Ready系統(tǒng)可讓人工智能投入使用。

 

  如果您計(jì)劃開展自己的人工智能項(xiàng)目,或者參與MLPerf基準(zhǔn)測試,請通過NGC 容器注冊下載容器。

 

  關(guān)于NVIDIA

 

  NVIDIA(納斯達(dá)克股票代碼:NVDA)在1999年發(fā)明的GPU激發(fā)了PC游戲市場的增長,重新定義了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)顯卡,并且對并行計(jì)算進(jìn)行了革新。最近,通過將GPU作為可以感知和理解世界的計(jì)算機(jī)、機(jī)器人乃至自動(dòng)駕駛汽車的大腦,機(jī)器人維修,GPU深度學(xué)習(xí)再度點(diǎn)燃了全新的計(jì)算時(shí)代——現(xiàn)代人工智能。

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