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深度自学试图在软件中复制这种方法|凤凰体育


本文摘要:大部分深度自学习框架反对跨多台服务器扩展大规模模型的能力,现在也有很多人反对GPU,但是实时收集和分析结果的方式远远不够,IBM研究部主任HilleryHunter回应。记录性能在一次内部测试中,IBM在一个拥有数百个GPU的集群上部署了DDL,并专注于发送和处理来自一个热门研究数据的750万幅图像,并将它们分成22000个类别中的一个或多个。

近年来,处理器技术发生了很大的变化,一个像u盘一样大的设备现在可以用作神经网络来获取能量。然而,由于在实现大规模人工智能的过程中没有明显的挑战,企业通常很难充分发挥其计算能力。这个问题和可扩展性有关。

自学

周二,IBM宣布了一个名为分布式电子学习(DDL)的软件库来解决这个问题。深度自学是机器学习的一个子集,旨在教会计算机以与人类完全相同的方式进行自学。例如,人们可以通过描述它有四条腿、一个鼻子和一条尾巴来判断这种生物是狗。

一旦人们告诉狗它们长什么样,它们就不会永远与猫区分开来。深度自学试图在软件中复制这种方法。

大部分深度自学习框架反对跨多台服务器扩展大规模模型的能力,现在也有很多人反对GPU,但是实时收集和分析结果的方式远远不够,IBM研究部主任HilleryHunter回应。实时工作流深度自学习模式在计算机集群上运行,并通过GPU扩展得到增强。

GPU芯片有数百万个分布且相互关联的处置元件,类似于人脑中的神经元。这些人工神经元一起处理信息,就像人的部分一样,每个神经元处理一小部分数据。当节点完成计算后,结果将实时在其他神经网络上协助协商。在IBM,这显然是瓶颈。

人工神经元在GPU上部署和操作的越好,完成计算的速度越快,意味着实时结果越频繁。由于AI集群的构建模式,如果减少环境中的芯片数量,在一定程度上是有限制的。

但是深度自学习框架不能频繁获取实时数据。因此,GPU之间的数据传输允许处理速度。

DDL使用所谓的多层通信算法来转换这种平衡。这个软件库改变了发送信息的网络路径,在延迟和比特率之间建立了一个“线性规划”的平衡,因此通信仍然是主要的瓶颈。

记录性能在一次内部测试中,IBM在一个拥有数百个GPU的集群上部署了DDL,并专注于发送和处理来自一个热门研究数据的750万幅图像,并将它们分成22000个类别中的一个或多个。经过7个小时的训练,该模型能够准确识别33.8%的对象,覆盖了之前微软经过10天训练刷新的29.8%的记录。如果说4%的提升不足为奇,整体成功率还是比较低的话,这是因为这个模型远比现实中遇到的那个简单,人工智能副总裁苏米特古普塔(SumitGupta)回应了IBM的高性能计算。

所以改善是循序渐进的,他认为微软之前的记录只比上一次好0.8%。这个基准测试的目的是特别强调深度自主学习软件,从而证明研究人员确实构建了更好的模型。DDL在训练人工智能研发过程中特别简单,是整个项目生命周期中最长的闲置时间之一。有时,模型需要几周甚至几个月的时间来处理样本数据,以便在生产中准确使用。

IBM表示,在某些情况下,IBM的软件库可以将这个过程延长到几个小时。“如果你要训练一个模特16天来识别一张新的信用卡,那么这16天你就是在赔钱。”深入自学在医学场景中也很简单,比如组织分析,关于生死的长期训练。

此外,还有其他好处。如果一个深度的自学习模型可以在几个小时而不是几周内训练出来,那么企业的人工智能基础设施就可以释放出来,让其他项目和其他工作更慢地完成。IBM还展示了如何使用DDL来构建95%的扩展效率,而Facebook在以前的测试中记录了89%。两种测试都用于相同的样本数据。

IBM回应称,DDL帮助公司培训他们的模型,并建立由于时间原因而无法建立的速度和范围。它将DDL软件库与所有主流深度自学框架连接起来,包括TensorFlow、Caffee、Chainer、Torch和Anano,所有这些都在一个开源许可下。IBM也把这个软件库带入了自己的PowerAI深度自学Total Suite平台,有免费版和付费企业版两个版本,也在MinbixMinskyPowerCloud上。

训练

古普塔回应道:“我们会通过PowerAI带给大家。


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本文来源:凤凰体育-www.indoralmag.com

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