Глубже сети - выше интеллект. На Физтехе установили суперкомпьютер для исследований в области искусственного интеллекта

В основе суперкомпьютера DGX -1 от компании NVIDIA лежит новое поколение графических процессоров, которые обеспечивают скорость обработки данных в задачах искусственного интеллекта, сравнимую с 250 серверами x86 архитектуры. Это первый в мире суперкомпьютер, спроектированный специально для обучения искусственных нейронных сетей. Платформа NVIDIA DGX-1 оснащена всем необходимым аппаратным и программным обеспечением для задач глубокого обучения, набором инструментов разработки и поддерживает популярные аналитические приложения с поддержкой GPU.

Последние моменты установки вычислительного узла DGX-1 в серверную стойку

Последние моменты установки вычислительного узла DGX-1 в серверную стойку

«Вычислительная мощность принципиально важна для глубокого обучения. Чем более мощное железо есть в нашем распоряжении, тем с более сложными нейросетевыми архитектурами мы сможем работать. Сложность модели зачастую позволяет совершить революционный скачок в решении практических задач. Так, например, текущая революция в компьютерном зрении и распознавании речи связана, в том числе, с ростом вычислительных возможностей. Хорошее оборудование позволит решать практические задачи, за которые без него мы бы даже взяться не смогли», — рассказывает заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев.

Мощности суперкомпьютера будут в основном использованы в работе над проектом по созданию разговорного искусственного интеллекта iPavlov, который лаборатория реализует в рамках Национальной технологической инициативы совместно со Сбербанком. Исследователи из МФТИ занимаются разработкой «разговорного» машинного интеллекта, который будет способен вести содержательный диалог с человеком. Алгоритм сможет не только отвечать на вопросы собеседника, но и запрашивать информацию, необходимую для того, чтобы решить поставленную в диалоге цель. Для этого этого нейронная сеть будет «обучаться» на больших массивах документов и текстовых записей диалогов между людьми.

«Nvidia DGX-1 - это очень мощная платформа. Его, например, использует одна из ведущих команд по искусственному интеллекту в мире - OpenAI. Мощностей системы достаточно для того, чтобы войти Топ-50 самых высокопроизводительных компьютеров России. Мы будем использовать DGX для экспериментов со сложными моделями диалоговых агентов», - добавляет Бурцев.

«В современном мире искусственный интеллект используется в самых разных областях, начиная от задач распознавания и синтеза речи и заканчивая созданием роботизированных систем, решениями для финансового сектора и здравоохранения. Значительно сокращая время на создание и обучение больших и сложных нейронный сетей, система DGX-1 позволяет исследователям с легкостью создавать новые классы умных приложений и машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек, — говорит Антон Джораев, ведущий специалист по решениям NVIDIA для систем ИИ. — Мы рады, что технологические инновации NVIDIA позволят исследователям Физтеха ускорить текущие проекты и начать работать с задачами, решение которых раньше считалось невозможным».

Помимо лаборатории Михаила Бурцева на суперкомпьютерах смогут работать и другие научные коллективы института, которые также занимаются исследованиями, использующими искусственные нейронные сети для разработки новых лекарств.

Популярные статьи

Будущее CAM-систем

Статья знакомит с современным состоянием функционала CAM-систем, делает своеобразный экскурс в прошлое программного обеспечения для станков с ЧПУ, дает прогноз развития технологий, рынка и возможностей CAM-систем к 2020 году

Новая линейка профессиональной графики NVIDIA Quadro — в центре визуальных вычислений

Компания NVIDIA обновила линейку своих профессиональных графических карт Quadro. Новая архитектура Maxwell и увеличенный объем памяти позволяют продуктивно работать с более сложными моделями в самых высоких разрешениях. Производительность приложений и скорость обработки данных стали вдвое выше по сравнению с предыдущими решениями Quadro

OrCAD Capture. Методы создания библиотек и символов электронных компонентов

В этой статье описаны различные приемы и способы создания компонентов в OrCAD Capture, которые помогут как опытному, так и начинающему пользователю значительно сократить время на разработку библиотек компонентов и повысить их качество