Центральный процессор в несколько раз обошёл по производительности связку сразу из восьми графических процессоров при глубоком обучении нейросетей. Звучит как что-то из научной фантастики, не так ли? Но исследователи из Университета Райса (Rice University) с помощью Intel Xeon доказали, что это реально.
Графические процессоры всегда намного лучше подходили для глубокого обучения нейросетей, нежели центральные процессоры. Это связано с архитектурой GPU, которые состоят из множества мелких ядер, которые способны параллельно выполнять очень много небольших задач, что как раз и требуется для тренировки нейросетей. Но оказалось, что и центральные процессоры при должном подходе могут быть очень эффективны в глубоком обучении.
Сообщается, что при использовании алгоритма глубокого обучения SLIDE процессор Intel Xeon с 44 ядрами оказался в 3,5 раза производительнее, нежели связка из восьми ускорителей вычислений NVIDIA Tesla V100. Пожалуй, это первый раз, когда CPU не только сравнялся с GPU в подобном сценарии, но и превзошёл их, причём очень заметно.
В выпущенном университетом пресс-релизе говорится, что алгоритм SLIDE не нуждается в графических процессорах, так как использует совершенно иной подход. Обычно при обучении нейросетей используется методика обратного распространения ошибки обучения, которая использует перемножение матриц, которое является идеальной нагрузкой для GPU. В свою очередь SLIDE превращает обучение в проблему поиска, которая решается с помощью хеш-таблиц.
Информация сайта - «scanpin.ru»
По словам исследователей, это значительно снижает вычислительные затраты на обучение нейросетей. Для того, чтобы получить точку отсчёта, исследователи использовали имеющуюся в лаборатории Университета Райса систему с восемью ускорителями Tesla V100 для обучения нейросети с использованием библиотеки Google TensorFlow. Процесс занял 3,5 часа. После, аналогичная нейросеть была обучена с помощью алгоритма SLIDE на системе с одним 44-ядерным процессором Xeon, и это заняло всего лишь 1 час.
Тут стоит отметить, что в ассортименте Intel сейчас нет 44-ядерных моделей процессоров. Возможно, исследователи использовали какой-то кастомный или ещё не вышедший чип, но это маловероятно. Куда более вероятно, что здесь была использована система с двумя 22-ядерными Intel Xeon, или просто в пресс-релизе допущена ошибка, и речь идёт о 44 потоках, которые обеспечил один 22-ядерный процессор. Но в любом случае это не умаляет самого достижения.
Конечно, алгоритму SLIDE ещё предстоит пройти множество проверок и доказать свою эффективность, а также отсутствие каких-либо особенностей и подводных камней. Однако то, что мы видим сейчас, очень впечатляет и действительно может сильно повлиять на развитие индустрии.
Центральный процессор в несколько раз обошёл по производительности связку сразу из восьми графических процессоров при глубоком обучении нейросетей. Звучит как что-то из научной фантастики, не так ли? Но исследователи из Университета Райса (Rice University) с помощью Intel Xeon доказали, что это реально. Графические процессоры всегда намного лучше подходили для глубокого обучения нейросетей, нежели центральные процессоры. Это связано с архитектурой GPU, которые состоят из множества мелких ядер, которые способны параллельно выполнять очень много небольших задач, что как раз и требуется для тренировки нейросетей. Но оказалось, что и центральные процессоры при должном подходе могут быть очень эффективны в глубоком обучении. Сообщается, что при использовании алгоритма глубокого обучения SLIDE процессор Intel Xeon с 44 ядрами оказался в 3,5 раза производительнее, нежели связка из восьми ускорителей вычислений NVIDIA Tesla V100. Пожалуй, это первый раз, когда CPU не только сравнялся с GPU в подобном сценарии, но и превзошёл их, причём очень заметно. В выпущенном университетом пресс-релизе говорится, что алгоритм SLIDE не нуждается в графических процессорах, так как использует совершенно иной подход. Обычно при обучении нейросетей используется методика обратного распространения ошибки обучения, которая использует перемножение матриц, которое является идеальной нагрузкой для GPU. В свою очередь SLIDE превращает обучение в проблему поиска, которая решается с помощью хеш-таблиц. Информация сайта - «scanpin.ru» По словам исследователей, это значительно снижает вычислительные затраты на обучение нейросетей. Для того, чтобы получить точку отсчёта, исследователи использовали имеющуюся в лаборатории Университета Райса систему с восемью ускорителями Tesla V100 для обучения нейросети с использованием библиотеки Google TensorFlow. Процесс занял 3,5 часа. После, аналогичная нейросеть была обучена с помощью алгоритма SLIDE на системе с одним 44-ядерным процессором Xeon, и это заняло всего лишь 1 час. Тут стоит отметить, что в ассортименте Intel сейчас нет 44-ядерных моделей процессоров. Возможно, исследователи использовали какой-то кастомный или ещё не вышедший чип, но это маловероятно. Куда более вероятно, что здесь была использована система с двумя 22-ядерными Intel Xeon, или просто в пресс-релизе допущена ошибка, и речь идёт о 44 потоках, которые обеспечил один 22-ядерный процессор. Но в любом случае это не умаляет самого достижения. Конечно, алгоритму SLIDE ещё предстоит пройти множество проверок и доказать свою эффективность, а также отсутствие каких-либо особенностей и подводных камней. Однако то, что мы видим сейчас, очень впечатляет и действительно может сильно повлиять на развитие индустрии.
Новости / Преимущества стилей / Текст / Заработок / Отступы и поля / Интернет и связь / Добавления стилей / Ссылки / Самоучитель CSS / Вёрстка / Видео уроки
Apple проведёт сегодня, 9 сентября, ключевое осеннее мероприятие Surprise and shine, где впервые представит складной смартфон iPhone Ultra. Вместе с ним ожидаются...
Независимая кинокомпания Neon опубликовала первый трейлер картины «Искусственный» (Artificial), режиссёром которой выступил Лука Гуаданьино (Luca Guadagnino). Лента,...
На портале Exophase, каталогизирующем достижения игр, без предупреждения появились списки трофеев десятков готовящихся к релизу в Steam проектов, включая крупные и...
Apple, Garmin и Huawei противостояли общерыночному снижению поставок смарт-часов во втором квартале 2026 года. При этом доля поставок устройств Huawei на глобальный...
Комментарии (0)