Группа «Тинькофф» построила суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта.
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
О журнале
Журнал «БИТ»
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Контакты
   

ЭКСПЕРТНАЯ СЕССИЯ 2019


  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
28.05.2019г.
Просмотров: 500
Комментарии: 1
Анализ вредоносных программ

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 629
Комментарии: 1
Микросервисы и контейнеры Docker

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 497
Комментарии: 0
Django 2 в примерах

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 402
Комментарии: 0
Введение в анализ алгоритмов

 Читать далее...

27.03.2019г.
Просмотров: 988
Комментарии: 0
Arduino Uno и Raspberry Pi 3: от схемотехники к интернету вещей

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

 Группа «Тинькофф» построила суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта.

Источник: itWeek Просмотров: 257

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) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru