Giới thiệu SDK Deep Learning từ Nvidia

Giới thiệu SDK Deep Learning từ Nvidia

Certainly! Here's a table of contents followed by a 25,000-WORD article on high-performance computing and deep learning, translated into Vietnamese:

Mục lục

1. 🚀 Giới thiệu
2. 🧠 Deep Learning và HPC
   • 🌐 Bối cảnh lịch sử
   • 💡 Deep Neural Networks (Mạng nơ-ron sâu)
3. 🌍 Ứng dụng của Deep Learning trong HPC
   • 🛰️ Phân tích hình ảnh vệ tinh
   • 🏥 Xử lý dữ liệu y tế
   • 📚 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
4. 🖥️ Các công cụ và thư viện
   • 📦 NVIDIA SDK
   • 🛠️ Các Frameworks Deep Learning
5. 🚀 Công nghệ mới
   • 🆕 NVIDIA Digits 4
   • 🚄 CuDNN 5.12
   • 🎯 GIE: Giải pháp tối ưu hóa
6. 🌟 Hiệu suất và Ứng dụng
   • 🔍 Nhận diện đối tượng
   • ⚡ Hiệu suất với GIE
7. 🛠️ Sử dụng SDK trên nền tảng Mac
8. 🎉 Kết luận và Triển vọng

Bài viết

Chào mừng đến với bản báo cáo và Podcast của Rich, với tin tức và thông tin về tính hiệu suất cao và deep learning, tôi đang ở đây với Mark Hamilton từ Nvidia, bạn có khỏe không anh ấy? Rất tốt Rich, rất vui được tham gia chương trình của bạn hôm nay.

Chúng tôi đang ở Frankfurt, Đức cho ISC 2016, đây là Hội nghị siêu máy tính quốc tế và bạn đã có thông báo về deep learning và một số thư viện phát triển phần mềm, có thể bạn cho chúng tôi biết thêm về điều đó không? Tất nhiên, trước hết, tôi rất vui được ở đây tại một triển lãm HPC nói về phần mềm deep learning của chúng tôi. Chúng tôi chọn thông báo về các bản nâng cấp phần mềm này hôm nay vì mỗi Trung tâm HPC mà chúng tôi nói chuyện đều đang thực hiện deep learning. Thực tế, Andrew Ng là người phát biểu chính tại sự kiện này, và ông là nhà khoa học trưởng của Baidu, điều này chỉ làm tăng sức mạnh của nó.

Tuy nhiên, hãy bắt đầu bằng cách nói về phần mềm chúng tôi đã thông báo. Tôi nghĩ rằng nhiều người trong số các bạn, người nghe của bạn đều rất hiểu rõ rằng những phương pháp mới về AI và deep neural networks thực sự dựa trên một mô hình tính toán mới và lập trình truyền thống sẽ không bao giờ biến mất, nhưng ngày càng với lượng lớn dữ liệu lớn hiện có, bạn đơn giản không thể viết mã truyền thống if-then-else để xử lý tất cả dữ liệu lớn đó. Bạn không có đủ lập trình viên trên thế giới để làm điều đó. Với thuật toán deep learning, mạng nơ-ron sâu, bạn đưa dữ liệu vào mạng nơ-ron sâu và để cho nó tự tìm ra mọi thứ được đại diện trong dữ liệu đó.

Trong không gian hiệu suất cao, nhiều trang web, ba năm trước, bốn năm trước khi deep learning mới bắt đầu được sử dụng bởi một số công ty web tiêu dùng, điều này chỉ đơn giản là một thứ gì đó dành cho các công ty web tiêu dùng nhưng ngày nay, tôi muốn nêu ra ba ví dụ ở đây từ các trung tâm HPC truyền thống, NASA Ames, Oak Ridge và Bệnh viện trẻ em Los Angeles. NASA Ames thực sự đang sử dụng deep learning để phân tích hình ảnh vệ tinh để phát hiện tác động của sự tích tụ carbon trong khí quyển. Đó là một biểu hiện tuyệt vời nhưng biến đổi, để đào tạo mạng nơ-ron trên đó. Bệnh viện trẻ em Los Angeles họ đang làm là họ có mười năm dữ liệu về các dấu hiệu sống của trẻ em. Tôi nghĩ về một đứa trẻ nghèo đến bệnh viện, nằm xuống trong bệnh viện, được trang bị cảm biến. Bây giờ họ có thể đi qua và tìm kiếm trong tất cả dữ liệu đó, liên kết và cho mạng nơ-ron sâu tự động học từ các bệnh và liệu pháp đã được cung cấp, các kết quả là gì của cuộc sống của đứa trẻ đó và cải thiện cơ hội sống lâu hơn của họ cuối cùng, Oak Ridge nghiên cứu hơn 75,000 bài ngỏ từ web và họ đã thực sự có thể sử dụng mạng nơ-