Публикации
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
HPE: легкий путь в IIoT, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
FusionStorage 8.X: облачное хранилище для ЦОД нового поколения, статья
Микросхемы ускорения вычислений нейросетей, статья
Persistent Memory: новый уровень хранения данных, статья
Как строить озера данных? , статья
End-to-end NVMe AFA-массивы Huawei, статья
SweRV Core – первое RISC-V процессорное ядро Western Digital, статья
Преимущества использования SCM-кэша в составе внешних СХД HPE, статья
Технологии кэширования данных современных СХД, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Нейросети на Физтехе станут глубже с новым суперкомпьютером

2, сентябрь 2017  —  Глубже сети - выше интеллект. На Физтехе установили суперкомпьютер для исследований в области искусственного интеллекта

В основе суперкомпьютера DGX-1 от компании NVIDIA лежит новое поколение графических процессоров, которые обеспечивают скорость обработки данных в задачах искусственного интеллекта, сравнимую с 250 серверами x86 архитектуры. Это первый в мире суперкомпьютер, спроектированный специально для обучения искусственных нейронных сетей. NVIDIA DGX-1 оснащена всем необходимым аппаратным и программным обеспечением для задач глубокого обучения, набором инструментов разработки и поддерживает популярные аналитические приложения с поддержкой GPU.

« Вычислительная мощность принципиально важна для глубокого обучения. Чем более мощное железо есть в нашем распоряжении, тем с более сложными нейросетевыми архитектурами мы сможем работать. Сложность модели зачастую позволяет совершить революционный скачок в решении практических задач. Так, например, текущая революция в компьютерном зрении и распознавании речи связана, в том числе, с ростом вычислительных возможностей. Хорошее оборудование позволит решать практические задачи, за которые без него мы бы даже взяться не смогли », — рассказывает заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев .

Мощности суперкомпьютера будут в основном использованы в работе над проектом по созданию разговорного искусственного интеллекта iPavlov . Исследователи из МФТИ занимаются разработкой « разговорного » машинного интеллекта, который будет способен вести содержательный диалог с человеком. Алгоритм сможет не только отвечать на вопросы собеседника, но и запрашивать информацию, необходимую для того, чтобы решить поставленную в диалоге цель. Для этого нейронная сеть будет « обучаться » на больших массивах документов и текстовых записей диалогов между людьми.

« Nvidia DGX-1 - это очень мощная платформа. Его, например, использует одна из ведущих команд по искусственному интеллекту в мире - OpenAI. Мощностей системы достаточно для того, чтобы войти Топ-50 самых высокопроизводительных компьютеров России. Мы будем использовать DGX для экспериментов со сложными моделями диалоговых агентов », - добавляет Бурцев.

« В современном мире искусственный интеллект используется в самых разных областях, начиная от задач распознавания и синтеза речи и заканчивая созданием роботизированных систем, решениями для финансового сектора и здравоохранения. Значительно сокращая время на создание и обучение больших и сложных нейронный сетей, система DGX-1 позволяет исследователям с легкостью создавать новые классы умных приложений и машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек, — говорит Антон Джораев , ведущий специалист по решениям NVIDIA для систем ИИ. — Мы рады, что технологические инновации NVIDIA позволят исследователям Физтеха ускорить текущие проекты и начать работать с задачами, решение которых раньше считалось невозможным ».

Помимо лаборатории Михаила Бурцева на суперкомпьютерах смогут работать и другие научные коллективы института, которые также занимаются исследованиями, использующими искусственные нейронные сети для разработки новых лекарств.

Проект iPavlov реализуется в рамках дорожной карты Национальной технологической инициативы при поддержке Отраслевого союза « Нейронет ».

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости rusneuro.net

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.