NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺
[導(dǎo)讀]為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員充分利用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的機(jī)遇，NVIDIA為其深度學(xué)習(xí)軟件平臺發(fā)布了三項(xiàng)重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(cuDNN)5.1和全新的
為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員充分利用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的機(jī)遇，NVIDIA為其深度學(xué)習(xí)軟件平臺發(fā)布了三項(xiàng)重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)?！ ?br />
這三項(xiàng)工具功能強(qiáng)大，讓開發(fā)人員能夠在NVIDIA的平臺上更輕松地打造解決方案，并使卓越的硬件與優(yōu)秀的軟件完美搭配。
DIGITS 4：采用全新的對象檢測工作流程
NVIDIA DIGITS 4采用全新的對象檢測工作流程，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來在海量的圖像中找出人臉、行人、交通標(biāo)志、車輛以及其它對象。這一工作流程讓開發(fā) 人員能夠開發(fā)出先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)解決方案，例如衛(wèi)星影像中的對象追蹤、安保與監(jiān)控、高級駕駛員輔助系統(tǒng)以及醫(yī)學(xué)診斷篩選等等。
當(dāng)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，研究人員必須反復(fù)調(diào)整各種參數(shù)，使訓(xùn)練的模型達(dá)到極高的精度。DIGITS 4可以使用一系列調(diào)整參數(shù)自動訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而大幅縮短打造最精確的解決方案所需的時間。
DIGITS 4候選版將于本周上市，可供參加NVIDIA開發(fā)者計劃的成員免費(fèi)下載。如需詳細(xì)了解，敬請?jiān)L問DIGITS官網(wǎng)。
cuDNN 5.1：加速VGG和ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
NVIDIA cuDNN可提供用于深度學(xué)習(xí)的高性能構(gòu)建模塊，所有領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)框架均使用這些構(gòu)建模塊。5.1版本可加速訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如牛津大學(xué)的VGG和微軟的ResNet，這兩款深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在2016年ImageNet挑戰(zhàn)賽中獲得了優(yōu)勝。
每個新版本cuDNN的性能均高于上一個版本，因而能夠加快實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的最新進(jìn)步。
cuDNN 5.1候選版于今日上市，可供參加NVIDIA開發(fā)者計劃的成員免費(fèi)下載。如需詳細(xì)了解或下載該軟件，敬請?jiān)L問cuDNN官網(wǎng)。
GPU推理引擎：高性能深度學(xué)習(xí)推理解決方案
GIE是一款用于生產(chǎn)環(huán)境的高性能深度學(xué)習(xí)推理解決方案。GIE可優(yōu)化受訓(xùn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)行時性能，因而能夠在NVIDIA Tesla M4 GPU系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)比當(dāng)今推理工作常用的純CPU系統(tǒng)高16 倍的每瓦特性能。
完成推理工作所用的時間和功耗是部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的兩個最重要的考慮因素。這兩大因素決定了用戶體驗(yàn)的質(zhì)量和部署應(yīng)用的成本。
利用GIE，云服務(wù)提供商可以在其超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)環(huán)境中以極高的吞吐量更高效地處理圖像、視頻以及其它數(shù)據(jù)。汽車制造商和嵌入式解決方案供應(yīng)商可以在其低功耗平臺中以極高的性能部署強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
如需詳細(xì)了解，敬請?jiān)L問NVIDIA GIE官網(wǎng)。
NVIDIA軟件開發(fā)包(SDK)
NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺是范圍更廣的NVIDIA SDK的一部分，NVIDIA SDK可以將人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)以及并行計算等當(dāng)今計算行業(yè)中最重要的技術(shù)融入到單個程序中來。
這些軟件庫、應(yīng)用程序接口(API)和工具被流行的游戲引擎、數(shù)以百計的游戲以及GPU加速型應(yīng)用程序廣泛采用，開發(fā)人員利用它們來在 Amazon AWS、IBM Softlayer以及Microsoft Azure等云平臺以及美國和世界各地性能最強(qiáng)的超級計算機(jī)上打造應(yīng)用程序和服務(wù)。
NVIDIA SDK中的工具和庫按應(yīng)用領(lǐng)域編排，因而使開發(fā)人員能夠輕松快速地獲得所需的內(nèi)容
DIGITS 4：采用全新的對象檢測工作流程
NVIDIA DIGITS 4采用全新的對象檢測工作流程，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來在海量的圖像中找出人臉、行人、交通標(biāo)志、車輛以及其它對象。這一工作流程讓開發(fā) 人員能夠開發(fā)出先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)解決方案，例如衛(wèi)星影像中的對象追蹤、安保與監(jiān)控、高級駕駛員輔助系統(tǒng)以及醫(yī)學(xué)診斷篩選等等。
當(dāng)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，研究人員必須反復(fù)調(diào)整各種參數(shù)，使訓(xùn)練的模型達(dá)到極高的精度。DIGITS 4可以使用一系列調(diào)整參數(shù)自動訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而大幅縮短打造最精確的解決方案所需的時間。
DIGITS 4候選版將于本周上市，可供參加NVIDIA開發(fā)者計劃的成員免費(fèi)下載。如需詳細(xì)了解，敬請?jiān)L問DIGITS官網(wǎng)。
cuDNN 5.1：加速VGG和ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
NVIDIA cuDNN可提供用于深度學(xué)習(xí)的高性能構(gòu)建模塊，所有領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)框架均使用這些構(gòu)建模塊。5.1版本可加速訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如牛津大學(xué)的VGG和微軟的ResNet，這兩款深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在2016年ImageNet挑戰(zhàn)賽中獲得了優(yōu)勝。
每個新版本cuDNN的性能均高于上一個版本，因而能夠加快實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的最新進(jìn)步。
cuDNN 5.1候選版于今日上市，可供參加NVIDIA開發(fā)者計劃的成員免費(fèi)下載。如需詳細(xì)了解或下載該軟件，敬請?jiān)L問cuDNN官網(wǎng)。
GPU推理引擎：高性能深度學(xué)習(xí)推理解決方案
GIE是一款用于生產(chǎn)環(huán)境的高性能深度學(xué)習(xí)推理解決方案。GIE可優(yōu)化受訓(xùn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以實(shí)現(xiàn)高效的運(yùn)行時性能，因而能夠在NVIDIA Tesla M4 GPU系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)比當(dāng)今推理工作常用的純CPU系統(tǒng)高16 倍的每瓦特性能。
完成推理工作所用的時間和功耗是部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的兩個最重要的考慮因素。這兩大因素決定了用戶體驗(yàn)的質(zhì)量和部署應(yīng)用的成本。
利用GIE，云服務(wù)提供商可以在其超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心生產(chǎn)環(huán)境中以極高的吞吐量更高效地處理圖像、視頻以及其它數(shù)據(jù)。汽車制造商和嵌入式解決方案供應(yīng)商可以在其低功耗平臺中以極高的性能部署強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
如需詳細(xì)了解，敬請?jiān)L問NVIDIA GIE官網(wǎng)。
NVIDIA軟件開發(fā)包(SDK)
NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺是范圍更廣的NVIDIA SDK的一部分，NVIDIA SDK可以將人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)以及并行計算等當(dāng)今計算行業(yè)中最重要的技術(shù)融入到單個程序中來。
這些軟件庫、應(yīng)用程序接口(API)和工具被流行的游戲引擎、數(shù)以百計的游戲以及GPU加速型應(yīng)用程序廣泛采用，開發(fā)人員利用它們來在 Amazon AWS、IBM Softlayer以及Microsoft Azure等云平臺以及美國和世界各地性能最強(qiáng)的超級計算機(jī)上打造應(yīng)用程序和服務(wù)。
NVIDIA SDK中的工具和庫按應(yīng)用領(lǐng)域編排，因而使開發(fā)人員能夠輕松快速地獲得所需的內(nèi)容
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