强大的硬件需要有超棒的软件相互搭配。NVIDIA19日在国际超级计算机大会 ISC16 上宣布为 NVIDIA 深度学习软件平台推出三项新功能,以协助资料科学家和开发人员妥善掌握深度学习领域无穷的发展机会。

NVIDIA DIGITS 4、CUDA 深度神经网络函式库(cuDNN)5.1 与全新的 GPU 推论引擎(GIE)这三项强大的工具,让研究和开发人员更轻松便能在我们的平台上建立解决方案。

NVIDIA DIGITS

NVIDIA DIGITS 4 推出全新的物体侦测工作流程,让资料科学家能训练深度神经网络在海量影像中找出脸孔、行人、交通号志、车辆及其它物体。这项工作流程有助于打造更先进的深度学习解决方案,象是从卫星影像中追踪物体、保全监视系统、先进的行车辅助系统和医疗鉴别诊断。

研究人员在训练深度神经网络之际,必须不断调整各种参数,好让受训练的模型达到最高的精准度。DIGITS 4 可自动调整多项参数来训练神经网络,大幅省下达到最佳精准度所需的训练时间。

NVIDIA 开发者计划会员本周起可免费下载 DIGITS 4 发行候选版本。在 DIGITS 网站提供了更多相关信息。

cuDNN

NVIDIA cuDNN 提供各种顶尖深度学习架构所采用的深度学习高性能构建模块。5.1 版则是加快了训练牛津大学的 VGG 及荣获 2016 ImageNet 大赛冠军的 Microsoft ResNet 等深度神经网络的时间。

每个新版本的 cuDNN皆比前一版在效能方面有着长足进展,加快深度学习神经网络与机器学习算法向前发展的脚步。

NVIDIA 开发者计划会员今日起可免费下载 cuDNN 5.1 发行候选版本。在 cuDNN 网站提供了更多信息与下载服务。

GIE

GPU 推论引擎是一项用于正式生产环境的高性能深度学习推论解决方案。相较于目前普遍用于推论、仅采用 CPU 的系统,GIE 优化经训练后的深度神经网络,执行时有着高效率的表现,在 NVIDIA Tesla M4 GPU 上将每瓦效能提高16倍。

用于完成推论作业所需的时间和电力,是在部署深度学习应用程序时的两大考量重点,决定了使用者体验的质量和部署成本。

云端服务提供商在运用 GIE 后,便能提高生产力,更有效率地在其 hyperscale 级资料中心正式生产环境中处理影像、影片及其它资料,而车厂和嵌入式解决方案提供商可在其低功率平台部署强大的高性能神经网络模型。 

在 NVIDIA GIE 网站提供更多相关信息。

NVIDIA SDK

NVIDIA 深度学习平台是内容更广泛之 NVIDIA SDK 的部分项目,而 NVIDIA SDK 则是将人工智能、虚拟实境和平行运算等当前计算机运算领域最重要的技术纳入单一程序项目中。

目前最热门的游戏引擎、数百款游戏大作和 GPU 加速应用程序;在 Amazon AWS、IBM Softlayer 与 Microsoft Azure 等云端平台上运行的应用程序和服务,以及在美国与全球各地最强大的超级计算机,皆有采用这些软件函式库、APIs 跟工具。

NVIDIA SDK 内的工具和函式库依应用领域加以整理,开发人员便能在需要时快速取得。