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Slide, der neue Deep-Learning-Algorithmus, der von Intel entwickelt wurde

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Anonim

Vor einigen Tagen haben Intel Labs und die Rice University SLIDE angekündigt, einen innovativen Deep-Learning-Algorithmus, der die heutige Hardware viel effizienter nutzt.

SLIDE, Der neue Deep-Learning-Algorithmus, der von Intel entwickelt wurde

Mit SLIDE wird die CPU-Effizienz für das Deep-Learning-Training traditioneller KI-Modelle erheblich verbessert. Die Forschungsarbeit zeigte beispielhaft, dass eine Reihe von Plattformen mit 44 Xeon-Kernen und eine Reihe von Plattformen im Wert von 100.000 USD, die von 8 NVIDIA Volta V100-Beschleunigungskarten unterstützt werden, dieselbe Trainingsaufgabe in 3, 5-mal kürzerer Zeit als mit jedem anderen Algorithmus ausführten.

SLIDE benötigt keine GPU, da es einen grundlegend anderen Ansatz für Deep Learning hat. Die Standard-Trainingstechnik "Back Propagation" für tiefe neuronale Netze erfordert eine Matrixmultiplikation, eine ideale Arbeitslast für GPUs. Mit SLIDE verwandelten Shrivastava, Chen und Medini das Training neuronaler Netze in ein Suchproblem, das mit Hash-Tabellen gelöst werden konnte.

Dies reduziert die Arbeitsbelastung von SLIDE im Vergleich zum Backpropagation-Training radikal. Eine High-End-GPU-Plattform, wie sie von Amazon, Google und anderen für Cloud-basierte Deep-Learning-Dienste angeboten wird, verfügt über acht Tesla V100 und kostet laut Shrivastava rund 100.000 US-Dollar.

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Interessanterweise gab Intel auch an, dass seine Plattform nicht vollständig optimiert wurde, da DLBoost nicht aktiviert war. Das genaue Modell der Xeon-CPUs zur Vervollständigung der 44 Kerne wurde jedoch nicht bekannt gegeben. Spekulativ könnten es sich um zwei Xeon Platinum 6238 22-Core- und 44-Thread-Modelle handeln, obwohl es sich auch um unveröffentlichte Modelle handeln könnte, die nicht angekündigt wurden.

Es scheint, dass die Zukunft des Rechnens durch KI und Deep Learning geht, ein Segment, das von Intel und Nvidia gut genutzt wird. Wir werden Sie auf dem Laufenden halten.

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