Поиск

www.samag.ru

Web

0 товаров , сумма 0 руб.

	Журнал "Системный администратор"
	Журнал «БИТ»
	Подписка
	Архив номеров
	Где купить
	Наука и технологии
	Авторам
	Рекламодателям
	Контакты

Опросы

Статьи

ИТ-инфраструктура

Системы мониторинга ИТ-инфраструктуры-2025

Без мониторинга ИТ-инфраструктуры не обходится ни одна компания, хотя бы потому, что

Открытое ПО

Безопасность Open Source: рискуем или контролируем?

Компания «Кросс технолоджис» изучила, как используется ПО с открытым кодом в компаниях

Работа с нейросетью

Скажи, есть ли у тебя AI, и я скажу, кто ты

Недавно сервис по поиску работы SuperJob выяснил, что каждый второй россиянин уже

Работа с Debian

О Linux с любовью или Debian: через знание к любви

Конечно, одним лишь перечислением замечательных качеств любовь к Linux не возникнет. Для

Опрос

Защита личных и клиентских данных: как мошенники используют ИИ и как защититься?

По данным RED Security, общее число кибератак на российские компании в 2024

Опрос

Облачные инструменты для разработчиков

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «Системного администратора» > Как с помощью облака сделать

Опрос

Рынок мобильных приложений: что будет актуальным в 2025 году?

Эксперты ИТ-отрасли отвечают на вопросы «Системного администратора» > Ваши прогнозы: чего ожидать от

Рынок труда

Как успешно пройти все этапы собеседования на ИТ-должность?

По оценкам государства, дефицит ИТ-специалистов составляет от 740 тысяч до 1 миллиона

Спецпроект «Базальт СПО». Развитие Open Source в России

Алексей Смирнов: «Сейчас трудно найти программный продукт, в котором нет свободного кода»

Какое будущее ждет свободное ПО? Влияет ли свободная или несвободная разработка на

Спецпроект «Базальт СПО». Развитие Open Source в России

Николай Костригин: «Мы создали Hantis, конвейер автоматизации. Проекты, исследуемые разными инструментами, переходят от одного исполнителя к другому, развиваются, возвращаются к автору, и так по кругу»

О том, как идет работа по повышению безопасности отечественного программного обеспечения, рассказывает

1001 и 1 книга

19.03.2018г.

Комментарии: 0

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Глубокое обучение с точки зрения практика

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Изучаем pandas

12.03.2018г.

Комментарии: 0

Программирование на языке Rust (Цветное издание)

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Глубокое обучение

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Анализ социальных медиа на Python

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Основы блокчейна

19.12.2017г.

Комментарии: 0

Java 9. Полный обзор нововведений

16.02.2017г.

Комментарии: 0

Опоздавших не бывает, или книга о стеке

17.05.2016г.

Комментарии: 0

Теория вычислений для программистов

30.03.2015г.

Комментарии: 0

От математики к обобщенному программированию

18.02.2014г.

Комментарии: 0

Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

13.02.2014г.

Комментарии: 0

Читайте, размышляйте, действуйте

12.02.2014г.

Комментарии: 0

Рисуем наши мысли

10.02.2014г.

Комментарии: 4

Страна в цифрах

18.12.2013г.

Комментарии: 0

Большие данные меняют нашу жизнь

18.12.2013г.

Комментарии: 0

Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

04.12.2013г.

Комментарии: 0

Паутина в облаках

03.12.2013г.

Комментарии: 1

Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

Друзья сайта

Группа «Тинькофф» построила суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта.

Источник: itWeek

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

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