La empresa hace mejoras a su software acelerado por GPU y presenta la segunda versión, Digits 2, así como la tercera versión, cuDNN 3, de la red neuronal profunda, las cuales brindarán mejoras de rendimiento a los proyectos de investigación y científicos.
El nuevo software, explica el fabricante, permitirá que los investigadores y científicos de datos impulsen el potencial de sus proyectos de aprendizaje profundo, y el trabajo de desarrollo de productos mediante la creación de redes neuronales más precisas.
Digits 2, destinada a científicos de datos, ofrece escala automática de capacitación de redes neuronales a través de múltiples GPU de alto rendimiento. Esto duplica la velocidad de la capacitación de redes neuronales profundas para la clasificación de imágenes en comparación con una sola GPU.
Se trata de un sistema gráfico todo-en-uno que guía a los usuarios a través del proceso de diseño, capacitación y validación de las redes neuronales profundas para la clasificación de imágenes.
Mientras, para los expertos de aprendizaje profundo, cuDNN 3 ofrece funciones optimizadas de almacenamiento de datos en la memoria de la GPU para la capacitación de redes neuronales más grandes y sofisticadas.
La librería acelerada por GPU de rutinas matemáticas para redes neuronales profundas, especializada para estructuras de aprendizaje de máquinas de nivel superior, añade soporte para almacenamiento de datos de punto flotante de 16 bits en la memoria de la GPU. De esta manera, se duplica la cantidad de datos que se pueden almacenar y se optimiza el ancho de banda de la memoria.
Se espera que la nueva librería cuDNN 3 se integre en las próximas versiones de las estructuras de aprendizaje profundo Caffe, Minerva, Theano y Torch. Por su parte, los desarrolladores registrados con la marca tendrán acceso a una demostración gratuita de la nueva versión de Digits 2
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| Sobre la nueva librería cuDNN 3 |
| Demostración gratuita de la nueva versión de Digits 2 |
