Исследователи Apple представили новейший алгоритм глубокого обучения DeepPCR, который параллелизирует обычно последовательные операции для ускорения вывода и тренировки нейронных сетей. #Apple #DeepPCR
В современном мире искусственного интеллекта и глубокого обучения возможны множество инноваций. Текст и изображения обрабатываются с помощью нейронных сетей, однако обучение и вывод результатов могут занимать дни или недели из-за высоких вычислительных требований. Применение параллельных методов ускоряет процессы, но некоторые операции все еще выполняются последовательно, что может привести к узким местам в вычислениях.
Команда исследователей Apple представила алгоритм DeepPCR, который позволяет ускорить обучение и вывод нейронных сетей. Основное преимущество заключается в снижении вычислительной сложности с O(L) до O(log2 L), где L – длина последовательности. Эксперименты показали ускорение процессов на 30× для вывода и на 200× для обратного прохода в многослойных перцептронах.
Гибкость DeepPCR позволяет ускорить обучение ResNets с 1024 слоями до 7 раз быстрее. Техника также успешно используется для генерации моделей диффузии, обеспечивая ускорение до 11 раз по сравнению с последовательным подходом.
DeepPCR представляет собой инновационный подход к параллельным процессам в обучении и выводе нейронных сетей. Глубокий анализ производительности метода позволяет оптимизировать скорость, правильность решения и использование памяти. Он также демонстрирует значительное ускорение процессов, сохраняя при этом качество результатов.
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com.
Узнайте, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами на сайте itinai.ru.
