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[原创] 强强联手,微软和NVIDIA达成合作共同推进AI技术

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[LV.8]以坛为家I

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发表于 2016-11-15 23:12:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
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概述: 本次的合作带来新的优化平台,这一平台运行着微软最新的”认知工具套件”,硬件则毫无疑问采用了英伟达的 GPU。
本帖最后由 newsmanager 于 2016-11-15 23:36 编辑

随着人工智能技术的兴起,各大科技公司都开始在这一领域投入重金,微软也因此提出了”Conversation as a Platform”(对话即平台)的理念。更加有趣的是,前几天,全球著名的 GPU 供应商英伟达(nVIDIA)宣布了最新的财报,这家营收大涨的公司最出彩的地方却不在游戏显卡,而是数据中心。英伟达的数据中心成立的原因之一就是为人工智能计算提供动力。而公司 CEO 黄仁勋也表示”英伟达是一家人工智能公司”。

NVIDIA-Microsoft.jpg

今天,微软和英伟达发布了联合声明,表示将会在企业领域的 AI 技术上进行合作。本次的合作带来新的优化平台,这一平台运行着微软最新的”认知工具套件”(Cognitive Toolkit),硬件则毫无疑问采用了英伟达的 GPU。其中包括 nVIDIA DGX-1 超级计算机和 Azure N 系列虚拟机。

这两家公司表示:

在 Azure 或者内网中使用针对 nVIDIA Tesla GPU 进行过优化的首款企业级 AI 框架,企业现在能够获得横跨他们自己的数据中心和微软云平台的 AI 平台。

英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋也表态说:

各行各业已经意识到了 AI 的潜力。我们和微软进行合作,带来超高速的 AI 平台,并可以在内网环境下使用我们的 DGX-1 超级计算机或者微软的 Azure 平台。借助微软的全球影响力,全球的任何一家公司都可以感受 AI 的力量,以实现业务的转型。

在本次的合作中,微软和英伟达将会加速基于 GPU 系统和 Azure 云平台的认知工具套件。这可以为初创公司和大型企业带来如下优势:

  • 更好地灵活性:”认知工具套件”让客户仅仅使用一个框架在内网环境下借助 nVIDIA DGX-1 或者基于 nVIDIA GPU 的系统来训练模型,并在 Azure 上运行这些模型。这种高适应性的混合方式能够给企业带来快速的原型构建和智能特性部署能力。

  • 更快的性能:相比于 CPU,在 Azure N 系列虚拟机上的 GPU 加速的”认知工具套件”能够带来更快的深度学习训练和界面。比如,具备 Pascal 核心和 NVLink 互联技术的 nVIDIA DGX-1 相比于 CPU 能够为”认知工具套件”带来 170 倍的性能提升。

  • 更广的推广度:由 nVIDIA GPU 驱动的 Azure N 系列虚拟机现在面向 Azure 客户推出了预览版服务,并且很快将会推出正式版本。Azure GPU 能够被用来同时加速训练和模型评价。目前已经有上千客户参加了预览计划,各大规模的公司正在使用 Azure N 系列虚拟机上的 Tesla GPU 来处理工作载荷。

微软和英伟达计划在将来深化他们的合作,不断优化基于 GPU 的”认知工具套件”,为客户带来更好的使用体验。

各位小伙伴怎么看微软和英伟达的合作?

不要和我比懒,我懒得和你比

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发表于 2016-11-15 23:56:05 | 显示全部楼层
又不带我大按摩店一起玩?

来自:凤凰新闻UWP版客户端
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发表于 2016-11-16 07:21:27 来自手机 | 显示全部楼层
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发表于 2016-11-16 07:41:43 | 显示全部楼层
事实证明将GPU用作高性能计算只是一种高功耗低效率的解决方案,只是在AVX 512没有全面铺路
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发表于 2016-11-16 07:43:28 | 显示全部楼层

还用等AMD翻身? Intel一个小动作就足以让nv全身颤抖
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发表于 2016-11-16 07:55:55 | 显示全部楼层
本帖最后由 1520最后一个 于 2016-11-16 08:16 编辑



挖矿AMD秒杀Nvidia,压片和专业多核应用i7、Xeon搞死Nvidia.

通用计算上HD7970双精度浮点就足以秒杀最新的GTX1080和Titan X

显卡市场份额Intel, AMD完败Nvidia

AMD只是没发力,发力搞死小Nvidia

玩游戏除了用降画质换FPS,否则Nvidia一无是处。

nV从Riva128以来就是烂画质, 你就算搞n个SLI,也复制不了3Dfx时代创造的经典。






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[LV.9]以坛为家II

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5周年-资深元老会员

发表于 2016-11-16 17:01:40 来自手机 | 显示全部楼层
本帖最后由 鱼蛋bb 于 2016-11-16 17:05 编辑
1520最后一个 发表于 2016-11-16 07:55
挖矿AMD秒杀Nvidia,压片和专业多核应用i7、Xeon搞死Nvidia.

通用计算上HD7970双精度浮点就足以秒杀最 ...

AMD…Linux 驱动残废…没有和CUDA相匹配的库,深度网络又没有和cudNN匹配的API..我用过的 tensorflow , CNTK, theano都要基于NVidia …

至于你说的“高功耗低效能…”,我不知道怎么得出来的…给你个4层卷积或者全连接网络,128x128的图像数据集,用CPU跑我看看?大点我都不敢说了…

玩游戏怎么样不知道,但要进入数据分析和人工智能的领域…怕有点难了。

来自:Lumia 640 -智机社区客户端
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