Реклама в Telegram-каналах DzikPic и dev.by теперь дешевле. Узнать подробности 👨🏻‍💻
Support us

Новый чип от Nvidia поможет в развитии искусственного интеллекта

Оставить комментарий
Новый чип от Nvidia поможет в развитии искусственного интеллекта

Nvidia представила новый амбициозный процессор для работы с искусственным интеллектом — Tesla V100, сообщает VentureBeat.

Читать далее...

СЕО Nvidia демонстрирует новый чип. Фото: Dean Takahashi

Новинка, которую называют также Volta, в 10 раз мощнее и примерно в 3 раза производительнее представленного в прошлом году Pascal с 15 миллиардами транзисторов. Tesla V100 может обрабатывать данные со скоростью 300 гигабит в секунду, в 20 раз быстрее любого другого процессора. В рамках глубинного обучения Tesla V100 способен обрабатывать до 120 терафлопс (триллионов операций с плавающей запятой в секунду).

Всё это позволит «железу» не отставать от потребностей всё более эффективных алгоритмов машинного обучения.

Так, в 2015 году Microsoft создала программу глубинного обучения ResNet — настолько комплексную, что ей требовалась производительность в 7 экзафлопс (квинтиллионов операций с плавающей запятой). Годом позже Deep Speech 2 от Baidu нуждалась уже в 20 экзафлопс, а NMT от Google, созданная в текущем году, имеет потребность уже в 105 экзафлопс вычислительной мощности.

Прежде чем рассказать о новом чипе, CEO Nvidia Жень-Сунь Хуан совершил экскурс в историю искусственного интеллекта.

Он отметил, что первые заметные результаты разработок в области глубокого машинного обучения и нейронных сетей появились около пяти лет назад, когда исследователи начали использовать графические процессоры для параллельной обработки данных. С этого момента начался взлёт Nvidia, основатель которой всегда верил в перспективность видеочипов для искусственного интеллекта, а технологии стали постоянно совершенствоваться.

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.