最速のスーパーコンピュータの世界最長記録の達人工知能
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にアメリカ西海岸に最も貴重な世界でもっと人工知能のスマートします。 GoogleやFacebookに自慢での実験億写真の高性能プロセッサです。 が、昨年末には、プロジェクトは、東テネシーを静かにを超えの規模の企業の人工知能研究室です。 たの管理下に米国政府ます。
政府のスパコンアブの記録
このプロジェクトは世界最高性能のスーパーコンピュータサミットに位置し、国立研究所のオークリッジがあります。 これを機に、クラウンは、昨年月、米国タイトル以下の場合には中国を中心とする. の枠組みのプロジェクト気候研究の巨大なコンピュータしないようにするには、機械学習では、流れるよりスピーディになりました。
サミットは、域テニスコートは、このプロジェクトに関わる以上27,000の高いグラフィックプロセッサです。 使用電力のための学習アルゴリズム深層学習は、同じ技術べき高度人工知能です。 の深い学習アルゴリズムの演習では、速度億円業務り知られているスーパーコンピューティング体としてのecaflipます。
"以前は、深層学習されているがこのレベルの性能です"とバヘッドの研究グループは国立科学のコンピューティングセンターのエネルギー研究の国立研究所を代表してローレンスバークレーです。 彼のグループとの共同研究者の本部の"サミット"は、国立研究所のオークリッジがあります。
しかも、愛する世界最強コンピュータの関心が集中し最大の問題は世界の気候変動します。 技術会社ではアルゴリズムの認識面道路標識と政府の科学者として認識し気象条件のようなサイクロンによる気候モデルを圧縮世紀の予測、地球大気に。 (があるのかどうかは不明であり、しかし、どのくらいのエネルギーを要求したプロジェクトのどの炭素の大気中に放出されるプロセス）です。
サミット実験事項は、今後の人工知能および気候です。 のプロジェクトの科学的可能性の適応についての深い学びのスーパーコンピュータ、従来のシミュレーの物理的-化学プロセスなどの核爆発は、ブラックホール、新しい材料です。 これにより機械学習が有効な計算力を見つけることができればこを突破す。
"わからないことをすることができこの規模できないのです"とラジャMonga、工学部長です。 彼はその他の"goglova"のプロジェクトに対応できるソフトウェアの機械学習TensorFlowオープンソース会社の大型サミットします。
のスケーリングの深い学習を行い、データセンターのインターネット企業にサーバーが互いに問題では、分離可能であり比較的コミュニケーションの接続されていない一つの巨大なコンピュータです。 同じスパコンのようにサミットにおいて異なるアーキテクチャを専門の高速接続を接続するには数千のプロセッサを単一のシステムでの操作とシングルユニットです。 最近までは比較的少しの作業に適応機械学習の仕事をこのようなハードウェアです。
Mongaと言えるのに適TensorFlowの範囲のサミットにも貢献の取り組みを拡大内人工知能システムです。 Nvidiaエンジニアもこのプロジェクトに参加したのだ何万人ものNvidiaはこの機械をスムーズに走行します。
外への使用により計算アルゴリズムは、深層学習は重要な役割を果たした現在の技術の開発です。 同じ技術を使用するシリーズのための音声認識及びWaymo車読み道路標識、利用、2012年の科学者が対応するNvidiaます。
の分析を、昨年の月には、科学者からのOpenAI、研究所サンフランシスコで開催されるElonスクは、推定量の計算能力の最大の公的実験と機械学習を兼ねほぼ毎月3.43 2012年からは、これまで11倍に増加します。 この進行したボットからアルファベットを優勝に複雑なボードゲームも大幅に増加の精度Google翻訳です。
Googleやその他の会社現在、新しい種類の回路に適応したAIを続けることもそれを後押ししている。 Googleでは、"ポッ"と密着した何千人ものチップの愛のテンソルを複製プロセッサー、TPU—提供できる100ペタフロップスの計算能力との十分の一の速度に達し、サミットします。
サミットプロジェクトへの貢献、科学の気候を示してどのようにAI、巨大な規模で理解を深め、将来の気候条件です。 の研究の百年を予測する気象に、読書を受領予測が難しいものです。"うで映画をYouTubeでは100歳ます。 を制限することはないと思うすべての犬や猫はこの映画、"バです。 通常の自動化がこのプロセス、ソフトウェアが用いられるが、万能ではありませんです。 その結果、"サミット"この機械学習というの予測の暴風雨の影響のような洪水にします。
によるマイケル-チャード教授は、カリフォルニア大学アーバイン校、深層学習スーパーコンピュータは比較的新しい発想で登場した時のための研究者の気候です。 減速の改善のCpuは、その技術者を始めました装備するスパコン化のグラフィックチップと生産性の上昇により着実にします。 "の時代できなくなり増加の計算能力通常の方法では、"チャードです。
このシフトは、伝統的なシミュレーションの停止いた適応します。 でも門戸を開くための力を発揮深層学習と自然に適したグラフィックチップします。 ∞Ps&l∞ps...お久しぶりです。を取得します明確になり、将来の地球の気候変動します。
どのようなスーパーコンピューターです。 教えてほしいものです。
以上
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