A Fujitsu új AI-alapú mélytanulási technológiája új megvilágításba helyezi a társadalom valós problémáit
A Fujitsu frissen bemutatott áttörő jelentőségű mélytanulási fejlesztése rendkívül hatékony, új memóriaelosztási mechanizmust alkalmaz a mély neurális hálózatoknál (Deep Neural Network, DNN).
A beszéd- és objektumfelismerést és kategorizálást végző AI-alkalmazásoknál széles körben használt neurális hálózatok működése rengeteg számítási erőforrást igényel, így komoly követelményeket támaszt a meglévő számítási infrastruktúrával szemben. A Fujitsu Laboratories of Europe új mélytanulási megoldása, a modellpárhuzamosítás képes arra, hogy automatizált, átlátható és könnyen kezelhető módon elossza a DNN memóriaigényét. Így további beruházások nélkül is jelentősen bővíthető a meglévő infrastruktúra nagyszabású AI-alkalmazásokhoz használható kapacitása.
„Az utóbbi években számos olyan új technológiai fejlesztés jelent meg, amely hardveres gyorsítással biztosítja az AI-alkalmazások mély neurális hálózatainak (DNN) kiépítéséhez szükséges óriási számítási kapacitást. A DNN számítási költségeinek folyamatos növekedése komoly kihívás, különösen, amikor a modellméret eléri azt a pontot, ahol már nem fér el egyetlen gyorsító memóriájában. Szélesebb és mélyebb neurális hálózatokra és finomabb kategorizálásra van szükség az AI új kihívásainak kezeléséhez. A megoldásaink erre a problémára közvetlenül reagálva, több gép között osztják el a DNN memóriaigényét. Technológiánkkal így kiterjeszthető a neurális hálózatok mérete, ami pontosabb és nagyobb DNN-modellek kidolgozását teszi lehetővé” – nyilatkozta Dr. Tsuneo Nakata, a Fujitsu Laboratories of Europe vezérigazgatója az új mélytanulási technológia előnyeiről.
A memória elosztásához az új technológia ekvivalens hálózatokra bontja az önkényesen felépülő neurális hálózatok egyes rétegeit, és a rétegek egy részét vagy egészét több kisebb alréteggel helyettesíti. Az alrétegek úgy vannak kialakítva, hogy funkcionálisan ekvivalensek legyenek az eredeti rétegekkel, de számítási szempontból sokkal hatékonyabban lehessen végrehajtani őket. Mivel az eredeti és az új rétegek is ugyanabból a profilból származnak, az átalakított és elosztott új DNN tanulási folyamata megegyezik az eredeti DNN-ével, így nem okoz többletköltséget.
A Fujitsu Laboratories of Europe behatóan tesztelte az új technológiát. Az új mechanizmust alkalmazta például a globális K+F közösség által széles körben használt Caffee nyílt forráskódú mélytanulási keretrendszerre. A megoldás több mint 90 százalékkal javította a memóriaeloszlást azzal, hogy az AlexNet teljes körűen csatlakoztatott rétegeit több NVIDIA GPU-vá alakította át. Hardverfüggetlen technológia lévén a megoldás képes arra, hogy egyszerre hasznosítsa a hagyományos processzorok és a jelenlegi illetve jövőbeni új hardvergyorsítók – pl. NVIDIA GPU-k, Intel Xeno Phi, FPGA-k, ASIC-ok és bármely egyéb, kifejezetten a mélytanulás számítási hatékonyságának növelésére fejlesztett alternatív hardverlapka – számítási teljesítményét.
Ábra: A modellpárhuzamosítás segítségével automatikus, átlátható és könnyen kezelhető módon csökken és oszlik el a DNN memóriaigénye
Az új megoldás alkalmazási területei lehetnek pl.: egészségügyi elemzések (pl. a cukorbetegség okozta ideghártyabántalom észlelése); műholdképek kategorizálása és elemzése; IoT-eszközök kiterjedt grafikonadatai; pénzügyi tranzakciók; közösségi hálózati szolgáltatások; természetes nyelv feldolgozása (amelynél nagyméretű mélytanulási modellekre van szükség az emberi nyelv teljes komplexitásának modellezéséhez és megismeréséhez); stb.
Kapcsolódó cikkek
- A legújabb PRIMEFLEX a kulcs a jövőbiztos IT-infrastruktúra gyors bevezetéséhez
- A Fujitsu ügyfeleit már robotok szolgálják ki
- A digitális átalakulás nyugtalanítja a pénzügyi szektor vezetőit
- A Fujitsu továbbfejlesztett belépő szintű tárolókkal támogatja a középvállalatok növekedését
- A Fujitsu felméréséből kiderül, hogy a digitális átalakulás ösztönzi az üzleti növekedést
- A Fujitsu szerint a digitális átalakulás főszereplői az emberek
- A gyártószektor optimista a digitális átalakulást illetően
- Megérkezett minden idők legkisebb Fujitsu PRIMERGY szervere
- Az elavult technológia fogja vissza az európai állami szektor digitalizációját
- A Fujitsu virtuális valóságra felkészített CELSIUS munkaállomásaival élmény dolgozni
Megoldás ROVAT TOVÁBBI HÍREI
Megjelent a NEXT 3D konferencia programja
Megjelent a NEXT 3D additív gyártás és digitalizálás konferencia programja. Nem kevesebb, mint 15 hazai mérnök és vezető szakember fogja megosztani 3D technológiai sikereit és tapasztalatait a résztvevőkkel. A konferenciaprogram alapján a NEXT 3D látogatói felbecsülhetetlen értékű tudással bővíthetik 3D nyomtatási és 3D szkennelési ismereteiket.
Ezek az idei kulcstémák a webes és marketing stratégiák terén
Mások mellett Balogh Levente, a Szentkirályi ásványvíz alapítója, Wolf Gábor kisvállalati marketing szakértő, Sárospataki Albert, a Billingo vezérigazgatója és Huszár Viktor, a Teqball társalapítója is előadást tart az idei Maximum Web és Marketing Konferencián, ahol a résztvevő vállalkozók elsősorban a sikeres cégvezetés és online működés megvalósításához gyűjthetnek hasznos tudást a leghitelesebb példaképektől.
A BASF a sikeres Ethernet-APL kísérletet követően az ABB-t választotta zöldmezős projektjeihez
A BASF első európai zöldmezős Ethernet Advanced Physical Layer (Ethernet-APL) projektjének részeként az ABB-t választotta az elosztott vezérlőrendszerekhez (DCS).