 |
Новая технология глубинного обучения компании Fujitsu помогает решить практические задачи современного мира
Новости
- Центр передовых технологий Fujitsu Laboratories of Europe разработал экономически эффективную и масштабируемую технологию глубинного обучения для искусственного интеллекта, которая позволяет обойти ограничения по объему памяти графических процессоров
- Созданное в рамках инициативы Fujitsu Zinrai, решение позволяет существующим вычислительным инфраструктурам решить проблемы, связанные с масштабными вычислениями на основе искусственного интеллекта, без каких-либо дополнительных инвестиций
- В новой разработке используется механизм параллелизма моделей для автоматизации распределения памяти сетей Deep Neural Network, что дает возможность увеличить эффективность работы до 90%
- Новая технология позволяет использовать изображения большего разрешения для распознавания крошечных элементов, что улучшает классификацию и помогает решить практические задачи современного мира
Для сетей DNN, используемых в различных областях сферы искусственного интеллекта, включая распознавание и классификацию речи и объектов, требуется большой объем вычислительных ресурсов. Это создает большую нагрузку на существующие вычислительные инфраструктуры. В рамках нового решения от Fujitsu Laboratories of Europe для глубинного обучения модельный параллелизм используется в задачах автоматического распределения нагрузки на память сетей DNN. В результате, возможности существующих инфраструктур для обработки данных, обрабатываемых приложениями искусственного интеллекта, значительно расширяются без необходимости в дополнительных инвестициях.
Тсунео Наката (Tsuneo Nakata), главный исполнительный директор Fujitsu Laboratories of Europe, рассказывает о преимуществах новой технологии глубинного обучения: «За последние годы мы наблюдаем появление все новых и новых разработок, в которых используются аппаратные ускорители для поддержки большого объема вычислений сетей DNN. Постоянное увеличение расходов на вычисления в сетях DNN представляет собой серьезную проблему, особенно когда размер модели сети DNN увеличивается до такого размера, что она не может поместиться в памяти одного ускорителя. При решении проблем, связанных с искусственным интеллектом, требуются более широкие и глубокие нейронные сети, а также более точная классификация категорий. Наша разработка позволяет напрямую решить эту проблему, распределяя требования к памяти сетей DNN по нескольким вычислительным машинам. С помощью нашей технологии можно увеличить размер нейронных сетей до нескольких вычислительных машин для создания более точных и масштабных моделей сетей DNN».
Новое решение позволяет распределить память путем преобразования беспорядочно организованных нейронных сетей в эквивалентные сети, в которых отдельные или все уровни заменяются набором более мелких подуровней. Эти подуровни созданы таким образом, чтобы быть полным аналогом оригинальных уровней, но отличаются гораздо более высокой эффективностью вычислений. Важно отметить, что, т.к. оригинальные и новые уровни происходят из одного и того же профиля, процесс обучения новых распределенных сетей DNN конвергирует с оригинальной сетью DNN без каких-либо дополнительных расходов.
Fujitsu Laboratories of Europe провел тщательную проверку новой технологии, включая тестирование нового механизма Caffe. Это программная оболочка для глубинного обучения, построенная на основе открытого исходного кода и широко используемой во всем мире. Новое решение обеспечило эффективность распределения ресурсов памяти на уровне 90% при разделении полностью соединенных уровней AlexNet на нескольких графических процессорах NVIDIA. Новая технология является аппаратно-независимой, поэтому она способна использовать вычислительные ресурсы как традиционного оборудования, так и новых аппаратных ускорителей, включая графические процессоры NVIDIA, Intel Xeon Phi, FPGA, ASIC и другие альтернативные решения, предназначенные для глубинного обучения.
Новая разработка может использоваться для медицинской аналитики (например, для обнаружения диабетической ретинопатии); анализа и классификации спутниковых снимков; обработки естественного языка; обработки больших объемов данных на основе графов, включая устройства на основе Интернета вещей, финансовые транзакции, социальные сети и т.д.
Fujitsu Laboratories of Europe – это центр передовых технологий компании Fujitsu, занимающийся исследованиями в области машинного и глубинного обучения в рамках инициативы Zinrai компании Fujitsu. Центр активно сотрудничает с заказчиками Fujitsu и исследовательскими организациями в регионе EMEIA, включая больницу Сан-Карлос в Мадриде (в рамках решения HIKARI), Севильский университет (в рамках анализа данных для туристических приложений) и центр инноваций 5G Innovation Centre в Великобритании.
Ресурсы
- Блог Fujitsu: http://blog.ts.fujitsu.com
- Следуйте за Fujitsu на Твиттер: https://twitter.com/Fujitsu_RUS
- Найдите Fujitsu на Facebook: https://www.facebook.com/fujitsu.ru
- Медиасервер Fujitsu: http://mediaportal.ts.fujitsu.com/pages/portal.php
- Самые свежие новости Fujitsu: http://www.fujitsu.com/ru/about/info-center/press/index.html
Дополнительная информация:
Антон Щёгутов, агентство «Маркетинговый центр»
Тел.: +7 831 461-91-10
anton_shchyogutov@marketingcentre.ru
О компании Fujitsu
Компания Fujitsu – японская компания-лидер рынка информационных и коммуникационных технологий (ICT), предлагающая полный спектр технологических продуктов, решений и услуг. Около 155 000 сотрудников Fujitsu обслуживают заказчиков в более чем 100 странах мира. Наш опыт и мощь информационных и коммуникационных технологий помогают строить будущее общества вместе с нашими клиентами. Согласно опубликованным отчетам за финансовый год, завершившийся 31 марта 2017 года, совокупная выручка компании Fujitsu Limited (TSE:6702) составила 4,5 трлн. йен (40 млрд. долларов США). Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт http://www.fujitsu.ru
Fujitsu EMEIA
Fujitsu помогает заказчикам открыть для себя неограниченные возможности, которые дают современные цифровые технологии, находя баланс между использованием надежных ИТ-платформ и внедрением цифровых инноваций. Компания поставляет на рынок широкий спектр современных продуктов, решений и услуг, обеспечивающих конкурентные преимущества в эпоху цифровой трансформации. В Fujitsu EMEIA работают более 29 тыс. человек. Подразделение входит в глобальную группу Fujitsu Group. Для получения дополнительной информации посетите интернет-страницу http://www.fujitsu.com/fts/about
О Fujitsu Laboratories of Europe
Созданное в 2001 году при активном присутствии в Европе с 1990 года, подразделение Fujitsu Laboratories of Europe Limited представляет лаборатории Fujitsu в регионе EMEIA, ориентируясь на региональные инициативы, которые отражают смесь различных стран и идеологий. Fujitsu Laboratories of Europe занимается созданием передовых решений на благо общества, используя стратегию совместного создания и работы с заказчиками, сотрудничая с партнерами и обществом в целом, для разработки нового поколения ориентированных на пользователей приложений и сервисов. Подразделение работает по принципу открытых инноваций, уделяя особое внимание таким областям, как сети будущего и стандарты беспроводной передачи данных, искусственный интеллект, глубокий анализ данных, глубинное обучение, социальные инновации и суперкомпьютеры.. Дополнительная информация доступна по ссылке http://www.fujitsu.com/uk/fle/.
Названия других компаний и видов продуктов, упомянутые в настоящем документе, являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками своих законных владельцев. Данное информационное сообщение содержит сведения, которые действительны на момент публикации и могут быть изменены в любое время без какого-либо предупреждения.
Контактное лицо: Антон
Компания: Fujitsu
Добавлен: 08:27, 26.05.2017
Количество просмотров: 680
Страна: Россия
| IDX выступила партнером Scoring Day 2026, IDX (ООО "Системы управления идентификацией"), 22:42, 28.09.2026, Россия132 |
| В Москве состоялся 15-й ежегодный форум Scoring Day 2026 – ключевое отраслевое мероприятие, посвященное интеллектуальному скорингу, антифроду и применению искусственного интеллекта в финансовом секторе. |
|
|
