Ubuntu помогает NVIDIA в ускорении.
Когда-то в ИТ мире было всё просто. Процессоры (CPU) делали одни фирмы, а графические процессоры (GPU) другие. Всем было понятно, что когда-то эти сферы схлестнутся в битве за компьютеры и деньги пользователей. Согласитесь, что большинству людей всё равно что и как обрабатывает данные в его ПК. NVIDIA прилагает массу усилий, чтобы её продукцию не воспринимали только как отличный выбор геймера. Кроме обсчёта игрушек, есть вычисления, где мощь GPU может показать себя во всей красе.
NVIDIA представила свою новую версию v2 DIGITS (Deep Learning GPU Training System) и библиотеку Deep Neural Network версии 3 (cuDNN 3). Пакет DIGITS и библиотека cuDNN 3 используются специалистами, применяющие в своей работе нейронные сети. Есть такое понятие - обучение нейронной сети. И чем быстрее проходит обучение, тем лучше. Новые версии от NVIDIA удваивают скорость обучения. DIGITS 2 автоматически масштабируется для работы на нескольких высокопроизводительных графических процессорах. В cuDNN 3 добавили поддержку хранения FP16 (16-битные данные с плавающей точкой в памяти GPU), что позволило удвоить объем хранимой информации и оптимизировать использование пропускной способности памяти.
Улучшения коснуться даже систем с одиночным GPU. В качестве примера инженеры NVIDIA смогли обучить сеть AlexNet в два раза быстрее в системе на базе одного GPU NVIDIA GeForce GTX TITAN X.2.
Вы можете свободно скачать описываемые инструменты и применять в своей работе. NVIDIA идёт дальше и предлагает созданный её DIGITS DevBox на базе Intel X99 с четырьмя ускорителями TITAN X на борту под управлением Ubuntu 14.04 со всеми настроенными и оптимизированными программами, фреймворками.
DIGITS DevBox состоит:
- 4 TITAN X GPU с 12 Гб памяти на GPU - 7 Терафлопс, 336 Гб/с пропускная способность памяти.
- 64 Гб DDR4 ОЗУ
- Asus X99-E WS с 4-way PCI-E Gen3 x16.
- Core i7-5930K 6 Core 3.5 ГГц
- Три 3 Тб SATA HDD в RAID5
- 512 Гб PCI-E M.2 SSD кэш для RAID
- 250 Гб SATA SSD
- 1600 Вт БП
Для сравнения! С помощью DIGITS DevBox нейронную сеть AlexNet натренировали за 13 часов. На обычном ПК с одним топовым GPU потребуется 2 суток. Системе на базе CPU - больше месяца.
Ubuntu помогает специалистам по нейронным сетям в ускорении их работы на оборудовании NVIDIA. Здорово? Супер! Эх, помню студенческие годы. Поделили нас на пары и мы с однокашником Иваном Андросенко писали свою первую нейронную сеть для определения цифры, накаляканной от руки преподавателем. Вот Ивану бы в те времена такие технологии, так как писал он, а я писал другую программу по другой дисциплине для совместного ускорения процесса 
.
Связи:
Убунту в дикой среде.
Президент NVIDIA показывает возможности новой платформы Kayla, используя Ubuntu.
Nvidia Jetson TK1 и Ubuntu.
IBM Power S824L эксклюзивно для Ubuntu с возможностью ускорять через NVIDIA GPU.
