www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал «Системный администратор»
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Авторам
Рекламодателям
О НАС
   

  Опросы
  Статьи

Мониторинг  

Какая задача мониторинга отнимает больше всего времени?

Многие системные администраторы тратят до 30% рабочего времени на рутину мониторинга. Но

 Читать далее...

Рынок труда  

Какие навыки вы хотите развивать в 2026 году?

Рынок труда меняется быстро. Еще вчера его называли рынком соискателей, а сегодня

 Читать далее...

Книжная полка  

От сисадмина до архитектора: книги, которые прокачают ваш стек в этом году

Новинки от издательства «БХВ» отличаются тем, что в них часто делается упор

 Читать далее...

Автоматизация  

Автоматизируем рутину: что реально работает?

Многие сисадмины автоматизировали что-то за последний год. Но далеко не все остались

 Читать далее...

Защита ИТ-системы  

Практическая защита: что вы внедрили и что мешает?

Какие меры безопасности реально внедрить в реальных условиях – и что не

 Читать далее...

Вопрос-ответ  

Обеспечиваем безопасную эксплуатацию базы данных

Что для вас чаще всего является причиной инцидентов с БД? Как вы

 Читать далее...

Книжная полка  

От «безопасного» Linux до Контролируемого взлома

Издательство «БХВ» продолжает радовать читателей интересными новинками и в наступившем году. Вы можете

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 13985
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 14108
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 11555
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6134
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6975
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6871
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 9678
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6288
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6511
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 10683
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 14195
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 15600
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 18126
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 12955
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 10958
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 9166
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 7576
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 6398
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 6001
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 6343
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Группа «Тинькофф» построила суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта.

Источник: itWeek Просмотров: 1042

Группа «Тинькофф» построила собственный суперкомпьютер в рамках стратегии AI First и развития платформы для машинного обучения и искусственного интеллекта.

Суперкомпьютер «Колмогоров» предназначен для быстрого обучения моделей на больших массивах данных, накопленных Тинькофф за все годы существования компании (13 лет). Быстрые соединения между вычислительными узлами позволяют эффективнее использовать вычислительные ресурсы для распределенного обучения на огромных массивах данных.

«Колмогоров» позволит намного быстрее решать такие связанные с машинным обучением и искусственным интеллектом задачи, как: распределенное обучение нейросетевых моделей для распознавания речи, синтеза речи и обработки естественного языка; обучение классических моделей machine learning для задач скоринга, привлечения и предиктивной аналитики.

Благодаря кластеру «Колмогоров» задачи по обучению нейросетей выполняются в сотни раз быстрее: например, для задачи по оптимизации исходящих звонков мы за сутки переобучили модель, предсказывающую вероятность продажи финансовых продуктов на всем объеме накопленных за 13 лет данных. Переобучение модели традиционными способами заняло бы, по нашим расчетам, около 6 месяцев. Использование кластера позволяет бизнесу быстрее и эффективнее проверять гипотезы, улучшать сервисы и выводить новые продукты на рынок.

Суперкомпьютер «Колмогоров» имеет пиковую производительность 658,5 Тфлопс при вычислениях с плавающей точкой двойной точности (FP64). Система состоит из 10 узлов, оснащенных передовыми вычислителями NVIDIA Tesla V100 со специализированными тензорными ядрами для ускорения задач искусственного интеллекта. Вычислительные узлы суперкомпьютера «Тинькофф» объединены современной высокоскоростной сетью 100 Гигабит с поддержкой технологии RoCE (RDMA over Converged Ethernet). Сочетание передовых технологий позволило кластеру достичь производительности 418,9 Тфлопс в тесте Linpack, что обеспечило выход системы в лидеры рейтинга самых быстрых суперкомпьютеров страны.

 Читать всю статью

Источник: itWeek

Фото: pixabay.com

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru