Han pasado algunos años desde que los fabricantes de hardware encontraron moda para vender computadoras directamente al promotor. Estaciones de trabajo eran dispositivos pilar para los desarrolladores en los años 1980 y 1990, pero el cambio de milenio trajo consigo una preferencia hacia PCs genéricos para máquinas de desarrollo.NVIDIA espera cambiar esto con los dígitos DevBox, una máquina de 4-GPU que se dirige a la analítica, el aprendizaje profundo y los investigadores de IA.
En GPU Tech Con en San José hoy, NVIDIA hizo algunos gráficos relacionados con el procesador anuncios, incluyendo el lanzamiento de la GPU de juego Titan X. Aunque gran parte de las noticias en torno a Titan X se centra en la forma en que prevé capacidades más rápidas y mejores gráficos para juegos de PC, NVIDIA también ha pedido que el procesador más potente jamás construido para el entrenamiento de las redes neuronales profundas.
El TITAN X no puede aprender por sí mismo, sin embargo. Esta es la razón por NVIDIA también ha anunciado el sistema de NVIDIA GPU profundo aprendizaje Formación, también conocido como Los dígitos.
La aplicación Web de dígitos puede ser utilizado por los científicos de datos para apuntar y hacer clic su camino a través del proceso de capacitación a veces doloroso para aplicaciones de aprendizaje. Núcleos de procesamiento de 3.000 + El Titan X también harán que el proceso más rápido, reclamado NVIDIA.
El resto de la pila para estas aplicaciones profundas de aprendizaje está poblada por una de tres marcos: Caffe, Teano o antorcha. Este enfoque mixto permite a los desarrolladores de profundidad-learning para seguir con el marco que pueden ya estar usando. Página propia de NVIDIA discutir aprendizaje profundo se refiere a Andrej Karpathy "Guía del Hacker de Redes Neuronales."
Cualquiera de estos marcos se puede acoplar con cuDNN 2.0, aprendizaje profundo biblioteca acelerado por GPU de NVIDIA, que proporciona las primitivas desarrolladores necesitan para construir aplicaciones.
Los dígitos DevBox, dirigido a los usuarios de energía de estas herramientas de aprendizaje profundo, incluye cuatro Titan X GPUs. Gran parte de esta potencia está siendo entrenado en las tareas alrededor de reconocimiento de imágenes, y por lo tanto se está referenciado en AlexNet, una red neuronal convolucional que fue noticia en 2012.
Todas estas herramientas se combinan en el hardware DevBox, y vienen pre-instalados para desarrolladores dispuestos a pagar el precio de US $ 15.000
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