Израильский ИИ-стартап Deci объявил о достижении «прорывной производительности глубокого обучения» с использованием центральных процессоров (CPU).
По словам представителей компании, модель классификации изображений DeciNets оптимизирована для использования на процессорах Intel Cascade Lake. Она использует запатентованную Deci технологию Automated Neural Architecture Construction (AutoNAC) и работает на CPU более чем в два раза быстрее и точнее, чем EfficientNets от Google на аналогичном оборудовании.
Сравнение скорости обучения моделей на разном оборудовании. Данные: Deci.
Соучредитель и генеральный директор Deci Йонатан Гейфман заявил, что их цель разрабатывать не только более точные модели, но и ресурсоэффективные.
В компании также сообщили, что уже почти год работают с Intel над оптимизацией глубокого обучения на процессорах корпорации. Несколько клиентов Deci уже внедрили его технологию AutoNAC в производственных отраслях, добавили они.
Классификация изображений и распознавание объектов входят в число основных задач, для которых применяются алгоритмы глубокого обучения. По словам экспертов, сокращение разрыва производительности между GPU и CPU поможет не только удешевить разработку современных ИИ-алгоритмов, но и снизить нагрузку на рынок видеоускорителей.
Напомним, в апреле 2021 года ученые из Университета Райса разработали новый механизм глубокого обучения, который тренирует нейронные сети на центральном процессоре в 4—15 раз быстрее, чем на GPU.
В мае ученые с помощью ИИ ускорили моделирование Вселенной в 1000 раз.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
Источник _Биткоин, блокчейн, криптовалюты, финтех - ForkLog
