Nueva plataforma de computación diseñada para el desarrollo de redes neuronales profundas

[adsenseyu1]

México, D.F. Diciembre de 2015. NVIDIA ha anunciado hoy que Facebook alimentará su sistema de computación de la próxima generación, con la plataforma de computación acelerada NVIDIA® Tesla®. Esto le permitirá manejar una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje de máquinas.

Mientas que la capacitación de las complejas redes neuronales profundas, orientan el aprendizaje de máquinas en varios días o semanas, e incluso en las computadoras más rápidas, la plataforma Tesla puede reducir ese periodo de 10 a 20 veces. Como resultado, los desarrolladores pueden innovar con más rapidez y capacitar las redes más sofisticadas, lo que permite entregar recursos mejorados a los consumidores.

Facebook es la primera compañía en adoptar los aceleradores de la GPU NVIDIA Tesla M40, presentados hace un mes, para capacitar redes neuronales profundas. Éstos desempeñarán un papel clave en la nueva plataforma de computación “Big Sur”, el cual es un sistema para fines específicos de Facebook AI Research (FAIR), diseñado específicamente para la capacitación de redes neuronales.

“El aprendizaje profundo ha iniciado una nueva era en la computación”, afirmó Ian Buck, vicepresidente de computación acelerada de NVIDIA. “Habilitados por el big data y las GPUs poderosas, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden resolver problemas que nunca antes se habían podido enfrentar. Grandes sectores, desde los servicios web y la venta minorista, hasta la medicina y la fabricación de autos, experimentarán una revolución. Estamos muy entusiasmados de que las GPU de NVIDIA hayan sido adoptadas como el motor del aprendizaje profundo. Nuestra meta es brindar a los investigadores y a las compañías, la plataforma más productiva para hacer avanzar este fascinante trabajo”.

Big Sur optimizado para el aprendizaje de máquinas

NVIDIA trabajó con los ingenieros de Facebook en el diseño de Big Sur, optimizándolo para ofrecer el máximo rendimiento para las cargas de trabajo del aprendizaje de máquinas, incluida la capacitación de grandes redes neuronales en varias GPUs Tesla. Big Sur es el doble de rápido que el sistema existente de Facebook y permitirá que la compañía capacite el doble de redes neuronales (y que cree redes neuronales con el doble del tamaño), lo que ayudará a desarrollar modelos más precisos y nuevas clases de aplicaciones avanzadas.

“La clave para liberar el conocimiento necesario para desarrollar máquinas más inteligentes reside en la capacidad de nuestros sistemas de computación”, comentó Serkan Piantino, Director de ingeniería de FAIR. “La mayoría de los avances más importantes en el aprendizaje de máquinas y de la inteligencia artificial en los últimos años, han estado supeditados al aprovechamiento de poderosas GPU y grandes conjuntos de datos para construir y capacitar modelos avanzados”.

La adición de las GPU Tesla M40 ayudará a Facebook a hacer nuevos avances en la investigación del aprendizaje de máquinas y a habilitar a los equipos de toda la organización para usar redes neuronales profundas en diversos productos y servicios.

Primera arquitectura de computación de IA de código abierto

Big Sur representa la primera vez en el que un sistema de computación diseñado específicamente para la investigación del aprendizaje de máquinas y la inteligencia artificial (IA) se lance como solución de código abierto.

Con el compromiso de hacer que su trabajo de IA funcione de forma abierta y de compartir sus descubrimientos con la comunidad, Facebook pretende trabajar con sus socios en las especificaciones de código abierto de Big Sur mediante el Open Compute Project. Este enfoque único facilitará que los investigadores de IA de todo el mundo compartan y mejoren las técnicas, posibilitando la innovación futura en el aprendizaje de máquinas al aprovechar la potencia de la computación acelerada de la GPU.