IBM使用GPU将机器学习效率提升十倍

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在初步测试时代，IBM 应用了配有 8GB GDDR5 内存的 NVIDIA Quadro M4000 显卡。在这种价格适中的专业图形卡上 IBM 证实，与标准的次序操作办法比拟，应用 DuHL 体系可以将支撑向量机练习速度进步 10 倍以上。

IBM 与 EPFL 的研究人员合作，创造了一种用于处理大年夜型数据集以练习机械进修算法的新办法。这种被称为 Duality-gap based Heterogeneous Learning（DuHL）的新算法可以或许每 60 秒推送 30GB 的数据，比以前的办法进步了 10 倍。

平日，须要 TB 的内存才能模仿某些机械进修模型。所需的硬件相当昂贵，甚至一旦建立操作，计算才能仍然是研究人员的一个问题。运行一个测试几天甚至几个礼拜，使灯揭捉?究人员难以按小时租用硬件进行机械进修。

应用 GPU 进行并行计算已经有很多多少年了，但今朝的显卡还没有达到 IBM 研究所需的太字节内存需求。今朝针对 GPU，有不合节点瓜分枷⒚痂求的办法，但不是所有的义务都合适分派。对此，IBM 如今许可其机械进修对象跟着算法的进展而改变对单个数据片段的调用。简而言之，以前的成就将贯穿全部验证阶段，以便为体系供给反馈，使体系比以前更快地指向精确的偏向。

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【义务编辑：张燕妮 TEL：（010）68476606】

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