Процессоры оказались в 15 раз успешнее в обучении искусственного интеллекта, чем видеокарты

Исследователь из Университета Райса Аншумали Шривастава, совместно со специалистами из Intel, разработал новый алгоритм для обучения искусственного интеллекта (ИИ). С его помощью процессоры (CPU) в 15 раз быстрее справились с этой задачей, чем платформы на базе видеокарт (GPU).

Источник: Unsplash

Цена обучения — актуальное бутылочное горлышко в сфере ИИ. Компании тратят миллионы долларов еженедельно лишь для того, чтобы тренировать и правильно настраивать рабочую нагрузку их искусственного интеллекта. Аншумали Шривастава

Аншумали Шривастава

Свежая разработка специалиста направлена на ускорение обучения глубинных нейронных сетей (DNN). Обычно их тренируют через умножение матриц, что идеально подходит для видеокарт.

Аншумали Шривастава / Источник: Jeff Fitlow/Rice University

Но заменив эту операцию на работу с хеш-таблицами, Шриваставе удалось ускорить обучение нейросетей. Причём CPU с этой задачей справились в 15 раз быстрее, чем GPU. Назвали новинку «технология сублинейного глубокого обучения» (SLIDE).

Более подробно о ней расскажут на этой неделе, в рамках конференции MLSys 2021.

Источник: TechXplore

Источник: tproger.ru