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 Microsoft Cognitive внедряет 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 NVIDIA и Microsoft ускорили Cognitive на GPU-системах и в облакеMicrosoft Azure, предлагая следующие преимущества стартапам и компаниям:

· Более широкая функциональность: набор инструментов Cognitive позволяет клиентам тренировать модели с помощью одного фреймворка самостоятельно на суперкомпьютере NVIDIADGX-1 или системах на базе GPU NVIDIA и 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, Cognitive выполняет обучение глубоких сетей и инференс намного быстрее на графических процессорах NVIDIA, доступных на серверах Azure N-Series и в рамках локальной ИТ-инфраструктуры. Так, для инструментов Cognitive суперкомпьютер NVIDIA DGX-1 с архитектурой Pascal и технологией NVLink в170 раз быстрее CPU-серверов.

· Шире доступность: В настоящий момент виртуальные машины Azure N-Series на базе GPUNVIDIA доступны для тестирования только для пользователей Azure. В ближайшее время они станут доступны для всех пользователей. GPU в машинах Azure могут использоваться как для ускорения обучения, так и для ускорения оценки моделей. Учитывая огромное количество клиентов, тестирующих систему в данный момент, GPU Tesla в виртуальных машинах Azure N-Seriesполучают нагрузку от компаний самого разного уровня и масштаба бизнеса.

NVIDIA и Microsoft планируют продолжать сотрудничество с целью оптимизации пакета Cognitive для графических процессоров NVIDIA в облаке Azure и как части гибридной облачной платформы для ИИ при подключении к системам NVIDIA DGX-1 на местах.

© СОТОВИК