NVIDIA TITAN X, DIGITS и DevBox стимулируют развитие глубокого обучения

Глубокое обучение – быстро развивающийся сегмент области знания, связанной с искусственным интеллектом, - является катализатором развития самых разных отраслей, начиная от медицины и фармакологии и заканчивая автопилотируемыми автомобилями.

17 марта, во время выступления перед 4000 участников конференции по графическим технологиям (GTC) генеральный директор и соучредитель NVIDIA Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang) представил три новых технологии, которые станут мощнейшим стимулом развития области глубокого обучения:
• NVIDIA GeForce GTX TITAN X – самый мощный графический процессор из когда-либо созданных для быстрого обучения глубоких нейронных сетей;
• DIGITS Deep Learning GPU Training System– программное обеспечение, которое позволяет ученым и исследователям намного быстрее и легче создавать глубокие нейронные сети.
• DIGITS DevBox – самое быстрое в мире специализированное решение для работы с задачами глубокого обучения, построенное на базе четырех TITAN X GPU, поставляемое с предустановленной интуитивно понятной системой обучения DIGITS.

Чтобы научить компьютеры классифицировать и распознавать объекты с помощью глубоких нейронных сетей, требуется очень много времени. Программное обеспечение DIGITS Deep Learning GPU Training System решает эту проблему, предоставляя пользователям все, что нужно, для построения глубоких нейронных сетей.

TITAN X прекрасно подходит игры в самые продвинутые проекты уровня AAA в разрешении 4K. Так, в игре Middle-earth: Shadow of Mordor новый процессор обеспечивает 40 fps при высоких настройках графики с включенным FXAA (на представленном в сентябре GeForce GTX 980 мы можем добиться только 30 fps).

Построенный на графической архитектуре NVIDIA Maxwell, TITAN X обладает вдвое большей производительностью и энергоэффективностью по сравнению с предшественником. TITAN X – это 12ГБ памяти и 3072 ядра, которые обеспечивают 7 терафлопс в вычислениях одинарной точности.

Видео обзор NVIDIA GeForce GTX Titan X

МегаОбзор
ЭЛ № ФС 77 - 68301. Выходные данные СМИМегаОбзор
Яндекс.Метрика
2006-2022
© MegaObzor