Fuj
itsu Laboratories a dezvoltat tehnologia pentru a îmbunătăți viteza software-ului de deep learning, care a atins cea mai mare viteză la nivel mondial atunci când timpul necesar pentru machine learning a fost măsurat utilizând sistemul AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI), dezvoltat de Fujitsu Limited pentru Institutul Național de Științe și Tehnologie Industrială Avansată (AIST).
Odată cu răspândirea deep learning în ultimii ani, a existat o cerere de algoritmi care să poată executa prelucrarea proceselor de învățare la viteze mari, iar ca răspuns, viteza învățării profunde s-a accelerat de 30 de ori în ultimii doi ani. Resnet-50, o rețea neuronală profundă pentru recunoașterea imaginilor, este folosită în general ca punct de referință pentru a măsura viteza de procesare a deep learning, comparând orele de testare folosind datele de imagine din Challenge Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012).
Pe baza tehnologiei pe care Fujitsu Laboratories o construiește pentru dezvoltarea HPC, compania a dezvoltat acum o tehnologie pentru a extinde volumul de calcul pe GPU fără a compromite acuratețea instruirii. Procesarea paralelă distribuită cu eficiență ridicată poate fi asigurată prin ajustarea corespunzătoare a ratei de învățare în funcție de gradul progresului în procesul de formare profundă a învățării. Atunci când această tehnologie recent dezvoltată a fost aplicată software-ului de deep learning cu sursă deschisă, utilizând 2048 GPU-uri în sistemul ABCI și măsurat pentru acest punct de referință, Fujitsu Laboratories a confirmat că depășește viteza precedentă cu mai mult de 30 de secunde secunde, atingând cea mai mare viteză din lume.
Fujitsu Laboratories se va strădui să crească în continuare viteza deep learning, urmărind implementarea aplicațiilor practice ale acestei tehnologii nou dezvoltate pentru serverele și supercomputerele Fujitsu.
