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推动"深度学习" 英伟达北京媒体分享会

    在一年一度的图形技术盛宴GTC大会闭幕之后,英伟达中国于2014年4月15日在北京召开了国内媒体GTC内容分享会。在这次媒体分享会上,NVIDIA与广大媒体一起回顾了GTC大会上的重点内容,并分享了NVIDIA在视觉计算领域内取得的成绩和最新的研究成果。

    毫无疑问的说,“深度学习”是这一次国内媒体GTC内容分享会的核心内容,这次会议中的四大主要部分“一款全新的GPU”、“一款超快的迷你超级计算机”、“GPU发展路线图公布”和“自动驾驶汽车”都与“深度学习”有着千丝万缕的联系,并紧密联系在一起。

    下面,我们就一起来分享一下这次国内媒体GTC分享会的主要内容都是什么吧。

    全球最强显卡:NVIDIA GeForce GTX TITAN X

    在目前的显卡市场中,来自NVIDIA的GeForce GTX Titan X是当之无愧的“地球最强显卡”,它不仅可以提供目前最强的游戏性能,同时也非常适合用于“深度学习”。

    在游戏性能方面,GeForce GTX Titan X能够在4K分辨率下及超高画质并开启FXAA抗锯齿的情况下,以每秒40帧(40fps)运行《中土世界:暗影魔多》游戏,而在九月发行的 GeForce GTX 980 上则是以30fps来运行,其性能提升的幅度可以说相当明显。得益于规格强大的GM200核心,GeForce GTX Titan X还可以提供强大的计算能力,其中GeForce GTX Titan X的单精度性能已经高达7TFLOPS。

    另外,凭借强大的处理能力和336.5GB/s的带宽,GeForce GTX Titan X能处理用于训练深度神经网络的数百万的数据。例如,GeForce GTX Titan X在工业标准模型AlexNet上,花了不到三天的时间、使用 120万个ImageNet图像数据集去训练模型,而使用16核心的 CPU 得花上四十多天。

        DIGITS深度学习GPU训练系统:

   使用NVIDIA DIGITS DEVBOX可让数据科学家与研究人员能利用这套软件便捷地开发处高品质深度神经网络,这套系统采用了全球最快的GPU(TITAN X),集成化的深度学习框架DIGITS,并且拥有更易用的图形化界面。

    DIGITS DEVBOX是同类系统收个提供实时监控和可视化功能的系统,用户可以对工作进行微调,它还支持GPU加速版本Caffee,目前,这一框架在中国数据科学家和研究人员中都得到了广泛使用。

GPU发展路线图公布:Pascal GPU架构比现在快10倍

    Pascal架构GPU的三大设计特色将大幅提升训练速度,精准的训练更丰富的深度神经网络,犹如人类大脑皮层的资料结构将成为深度学习研究的基础。

    使用32GB显存,Pascal架构可进行混合精度的计算任务,将配备3D堆叠显存,提升深度学习应用成的的速度多达5倍。另外搭配NVIDIA的高速互联技术NVLink来连接两个以上的GPU,Pascal架构可将深度学习的速度提升达10倍!

智能驾驶系统:DRIVE CX/PX

    智能驾驶系统是NVIDIA基于Tegra X1处理器上心的发展方向,结合最新的CX和PX平台,可以让汽车在仪表显示和自动驾驶方面得到质的飞跃。

    目前NVIDIA已经和大众、宝马、奥迪、特斯拉等汽车厂商进行合作,全球已经有450万辆采用NVIDIA核心的智能汽车行驶在路上,未来这一市场还会继续扩大。■

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