Facebook新方法加速AI训练,120万张图只用1小时

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陈桦 编译自 Facebook

量子位出品 | 公众号 QbitAI

知乎上有个问题,大意是你在等待机器学习模型训练的时候,都做些什么。

Facebook今天在西雅图Data@Scale大会上公布的一篇新论文说,他们用不着花太长时间等待,在ImageNet -1k的120万张图片上完成训练,以前需要几天,现在只要1小时。

该公司的工程师Pieter Noordhuis分享了新发表的论文《准确、大规模的小批量SGD:在1小时内训练ImageNet》。这篇论文展示了,具有创新性的基础设计如何规模提高深度学习的效率。

论文作者还包括贾扬清、何凯明等。

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Paper下载链接:

https://research.fb.com/wp-content/uploads/2017/06/imagenet1kin1h3.pdf

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在 Facebook人工智能研究院和应用机器学习团队的密切合作下,这篇论文描述了Facebook研究员如何将训练ImageNet -1k数据库(其中包含超过120万张图片)的时间从几天减少至1小时,同时确保分类的准确性。该团队使用Caffe2和Gloo库去实现合作通信(这两 个库文件都已上传至Github),以及Facebook的下一代GPU服务器Big Basin。这一服务的设计已于今年早些时候提交给了“开放计算项目”。

凭借这些成果,机器学习研究员可以开展试验,测试假设,以及推动一系列有依赖关系的技术的发展,无论是有趣的头像滤镜,还是用于现实增强的360度视频。

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Facebook的照片滤镜



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