Intelが開発した新しい深層学習アルゴリズムであるSlide
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数日前、 Intel LabsとRice Universityは 、今日のハードウェアをより効率的に活用する革新的なディープラーニングアルゴリズムであるSLIDEを発表しました 。
スライド、インテルが開発した新しい深層学習アルゴリズム
SLIDEを使用すると、従来のAIモデルのディープラーニングトレーニングのCPU効率が大幅に向上します。 調査では、44のXeonコアを備えた一連のプラットフォームと、8枚のNVIDIA Volta V100アクセラレーションカードに支えられた100, 000米ドル相当の一連のプラットフォームが 、他のアルゴリズムを使用した場合よりも3.5倍短い時間で同じトレーニングタスクを実行できることが実証されました。
SLIDEは、深層学習に対する根本的に異なるアプローチを持っているため、GPUを必要としません。 ディープニューラルネットワークの標準的な「逆伝播」トレーニングテクニックには、GPUにとって理想的なワークロードである行列乗算が必要です。 SLIDEにより、Shrivastava、Chen、およびMediniはニューラルネットワークのトレーニングをハッシュテーブルで解決できる検索問題に変えました。
これにより、バックプロパゲーショントレーニングと比較して、SLIDEのワークロードが大幅に削減されます。 Shrivastava氏によると、Amazon、Googleなどがクラウドベースのディープラーニングサービス向けに提供しているようなハイエンドのGPUプラットフォームには、8つのテスラV100が搭載されており、約10万ドルのコストがかかるという。
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興味深いことに、 Intelは 、DLBoostが有効になっていないため、プラットフォームが完全に最適化されていないとも述べています 。 ただし、44コアの完成に使用されたXeon CPUの正確なモデルは発表されていません。 推測では、それらは22コアと44スレッドの2つのXeon Platinum 6238である可能性がありますが、発表されていない未公開のモデルである可能性もあります。
コンピューティングの未来はAIとディープラーニング、IntelとNvidiaでよく使用されているセグメントを経由しているようです。 お知らせします。
