Tesla

  • CUDA VE GPU HESAPLAMA
  • GPU UYGULAMALARI
  • SUNUCULAR VE İŞ İSTASYONLARI İÇİN GPU’LAR
GPU Uygulamaları
Divider

MAKİNEYLE ÖĞRENME

Endüstri ve akademik çevrelerdeki veri bilimciler görüntü sınıflandırma, video analizi, konuuşma tanıma ve doğal dil öğrenme süreci dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda çığır aşan gelişmeler elde etmek üzere makineyle öğrenmede GPU'ları kullanmaktadır. Özellikle, büyük miktarlarda etiketlenmemiş eğitim verilerinden özellik saptama yapabilen sistemler oluşturmak için ileri teknoloji, çok seviyeli “derin” nöral ağların kullanılması olan Derin Öğrenme, önemli derecede yatırım ve araştırmanın yapıldığı bir alandır.

Makineyle öğrenme yıllardır kullanılan bir yöntem olmasına rağmen, iki yeni yeni trend makineyle öğrenmenin yaygın bir şekilde kullanılmasına yol açmıştır: çok büyük miktarlarda eğitim verisi ile GPU hesaplama ile elde edilen güçlü ve verimli paralel hesaplama. GPU'lar, çok daha büyük eğitim setleri kullanarak bu derin nöral ağları çok daha kısa sürelerde ve çok daha az veri merkezi altyapısı kullanarak eğitmek için kullanılmaktadır. GPU'lar aynı zamanda, çok daha fazla veri hacmi ve daha az güç ve altyapı destekleyerek, bulut içinde sınıflandırma ve tahmin yapmak için bu eğitilmiş makineyle öğrenme modellerini çalıştırmak için kullanılmaktadır.

Makineyle öğrenme için GPU'ları kullanmaya ilk başlayanlar arasında en büyük web ve sosyal medya şirketlerinin yanı sıra, veri bilimi ve makineyle öğrenme alanında çalışan üst düzey araştırma kuruluşları bulunmaktadır. Binlerce hesaplama çekirdeği ve tek başına çalıştırılan CPU'lar ile karşılaştırıldığında 10 ile 100 kat uygulama performansı sunan GPU'lar, veri bilimcilerin büyük verilerin işlenmesinde tercih ettikleri işlemci olmuştur.

 

MAKİNEYLE ÖĞRENME UYGULAMALARI İÇİN DEĞERLENDİRMELER

SGEMM Performance

GPU'lar ile önceden kaydedilen konuşmalar veya multimedya içerikleri çok daha hızlı bir şekilde yazıya geçirilebilir. CPU uygulaması ile karşılaştırıldığında, 33 kata kadar daha hızlı tanıma yapabiliyoruz.

 

- Profesör Ian Lane, Carnegie Mellon Üniversitesi

 

Diğer veri bilimcilerin makineyle öğrenme alanındaki çalışmalarını nasıl geliştirdiklerine bakın ve başlamanız için size yardımcı olacak araçlar, yazılım yapıları ve hesaplama konfigürasyonları hakkında bilgi alın.

 
 
MAKİNEYLE ÖĞRENME ARAÇLARI
  • Caffe: Framework for convolutional neural network algorithms
  • cuda-convnet: High performance C++/CUDA implementation of convolutional neural networks
  • Theano: Python library to define, optimize, and evaluate mathematical expressions
  • Torch7: Scientific computing framework for machine learning algorithms 
  • cuBLAS: GPU-accelerated version of the complete standard BLAS library
  • MATLAB: Easy-to-use HPC language integrating computation, visualization, and programming
  • cxxnet: Neural network toolkit
 
 
 
MAKİNEYLE ÖĞRENME İLE İLGİLİ TEKNİK KONUŞMALAR
 
MAKİNEYLE ÖĞRENME İLE İLGİLİ TEKNİK YAZILAR
 
MAKİNEYLE ÖĞRENME İÇİN GPU'LARI KULLANAN ŞİRKETLER VE ARAŞTIRMA KURUMLARI
Adobe Baidu Facebook Flickr
IBM Microsoft Netflix Nuance
Yandex      
 
ÖNERİLEN SİSTEM KONFİGÜRASYONLARI
Geliştirme İş İstasyonu Eğitim Dizisi

2x NVIDIA Tesla K40 GPU Hızlandırıcı

2x Intel Xeon CPU (8 çekirdek veya üzeri)

64 GB Sistem Belleği

8x NVIDIA Tesla K40 GPU Hızlandırıcı

2x Intel Xeon CPU (8 çekirdek veya üzeri)

256 GB Sistem Belleği

 

KONFİGÜRASYON SEÇENEKLERİ

KONFİGÜRASYON SEÇENEKLERİ

 

GPU hızlandırıcıları nasıl alacağınız hakkında bilgi almak için Tesla Nereden Alınır sayfasını ziyaret edin.

 
 
 
 
 
 
CUDA ve GPU Hesaplama

GPU Hesaplama Nedir?
GPU Hesaplama
Hakkında Gerçekler

GPU Programlama
Kepler GPU Mimarisi
GPU Bulut Hesaplama
İletişim

CUDA Nedir?
CUDA Tanıtımı
CUDA Eğitimi
CUDA Araştırma Merkezleri
CUDA Eğitim Merkezleri

GPU Uygulamaları

Tesla GPU Uygulamaları
Tesla Başarı Öyküleri
OpenACC Direktifleri
Tesla GPU Test Sürüşü

Sunucular ve İş İstasyonları
için Tesla GPU’lar

Neden Tesla
Tesla Sunucu Çözümleri
Tesla İş İstasyonu Çözümleri
Tümleşik Geliştirme Platformu
Tesla GPU Satın Al

Tesla Haberleri ve Bilgileri

Tesla Ürün Bilgi Kaynakları
NVIDIA Araştırma
Tesla Uyarıları

Bize Çevrimiçi Ulaşın

NVIDIA Blog NVIDIA Blogu
Facebook Facebook
YouTube YouTube