✕ סגור 
צור קשר
תודה על ההתעניינות .

Thank you! Your submission has been received!

Oops! Something went wrong while submitting the form

10.10 - איך מסייעת NVIDIA למפתחי בינה מלאכותית ולמידה עמוקה להאיץ וליעל את פיתוח פתרונותיהם?

IsraelClouds
|
October 10, 2018

ההתפתחויות הטכנולוגיות פורצות הדרך בתחום המעבדים הגרפים (GPU), והיכולות המהפכניות שניתן ליישם באמצעותם בתחומי הבינה מלאכותית (AI) והלמידה העמוקה (Deep learning) משנות את פני התעשייה העולמית. פתרונות ויישומים מתחום הבינה המלאכותית והלמידה העמוקה נמצאים כבר כיום בליבה של תעשיות רבות, כגון תעשיית כלי הרכב האוטונומיים, הבריאות, התעשייה היצרנית, החקלאות המדייקת, עולמות הסייבר, הרובוטיקה, הביג דאטה, המציאות הרבודה וה-IOT. עתה, כאשר הטכנולוגיה מאפשרת זאת, צריך ללמוד איך לרתום את כל היכולות האלה וליישם אותם לטובת האדם והעולם.

מכוניות אוטונומיות שמאומנות על ידי סימולטורים להגיב בחלקיקי שניה לכל תרחיש שעלול להתרחש על הכביש, תמונות וצילומי MRI מעובדים על ידי מערכות מבוססות AI ולמידה עמוקה שמשפרות אותן לרמה שלא נראתה עד כה. צילומי רחפנים שעוזרים לחקלאים לייעל את עבודות השדה, עגלות חכמות שיודעות לנהל את הסופרמרקט, רובוטים שמסייעים למפעלים במלאכת הייצור וגם מערכות הגנת סייבר מפעילות סימולציות שמגלות מבעוד מועד פרצות ברשות הארגון. כל הדוגמאות האלה ועוד הן רק חלק קטן מהמגוון העצום של התועלות שנובעות לאדם משימוש בטכנולוגיות מבוססות AI ולמידה עמוקה.

כדי להגיע להישגים ולהפעיל את הפתרונות בעולם האמיתי – חייבים לעבור דרך, אבל עדיף שהדרך  תהיה הכי חכמה, קצרה ויעילה ועם זאת שהפיתוח יהיה מוצלח, אמין, מעודכן ובטוח לשימוש כל הזמן. למפתחים אשר שוקדים על פיתוחים מבוססי AI ו-DL מוצעות כיום דרכים שונות ללימוד ולשימוש בכלים הטכנולוגיים המתקדמים ביותר, במטרה להוציא מהכוח אל הפועל את הפתרונות המתקדמים שפיתחו.    

לירון פרינד סעדון, מנהלת קשרי מפתחים ב-Nvidia ישראל מסבירה ש"מעבדי ה-GPU של NVIDIA מאפשרים כיום לפתח פתרונות בענן וגם On-Premises, כולל האפשרות של שימוש  בארכיטקטורות היברידיות, באמצעות כל ספקי טכנולוגיות הענן. על מנת שהשימוש במעבדים העוצמתיים יוטמע בהצלחה בתעשיות השונות, מאפשרת החברה למפתחים גישה פתוחה למאגר אדיר של Software stack למפתחים, אשר מאפשר להם להאיץ את פיתוחיהם ביתר קלות וביעילות".

"בנוסף, יכולים המפתחים לגשת באופן חופשי גם ל-Nvidia GPU Cloud (NGC) שהינו מארקטפלייס חינמי של יישומי למידה עמוקה, שפועל על מגוון רחב של Frameworks המהווים את אבני הבניין לעיצוב, אימון ואשרור של רשתות נוירונים עמוקות, באמצעות תשתיות תכנות מתקדמות. Frameworks נפוצים בתחומי הלמידה העמוקה כגון Caffe2, PyTorch, TensorFlow ואחרים נשענים על ספריות מואצות GPU, אשר מאפשרות אימון מואץ של הפתרונות שפיתחו המפתחים, מה שחוסך להם את הצורך להתחיל כל פעם את כל התהליך מחדש ובכך מייעל מאוד את פיתוח תהליכי הלמידה העמוקה".  

דרך נוספת שמוצעת למפתחים הוא השימוש ביישומי HPC, שהינם יישומים אלגוריתמיים שתוכננו באופן ספציפי לנצל את היכולות של המערכות הממוחשבות הפועלות באמצעות ארכיטקטורות בעלות ביצועים גבוהים במיוחד אשר מבוססות על רשתות נוירונים. אפליקציות אלה יכולות ל"רוץ" על המחשב תוך שהן דורשות התאמות מינוריות בלבד, ותוך שהן מתוכננות מראש למקסם את היכולות של מעבדי ה-GPU.  

מפתחים רבים גם בוחרים להיחשף לפיתוחים המתקדמים ביותר של החברה בכנסי ה-GTC שמתקיימים במספר ערים מובילות בעולם ומושכים אליהם אלפי מפתחים, יזמים ובכירים מהתעשייה והאקדמיה.

NVIDIA תקיים ב-17-18 באוקטובר את כנס ה-GTC העולמי זו השנה השנייה ברציפות בישראל, כאשר יומו הראשון של הכנס יוקדש לסדנאות לימוד למפתחים בתחומי הלמידה העמוקה, שיועברו על ידי מומחים מהחברה העולמית ומחברות מובילות בעולם השותפות לה. היום השני של הכנס יפתח בהרצאה המרכזית של המדען הראשי של החברה העולמית, Bill Dally, ולאחר מכן יתפצל הכנס ל-6 מסלולי תוכן שונים. בכנס יוקם מתחם AI Start-up Village ותתקיים גם תחרות סטארט-אפים.

לחץ לכתבה המקורית
בואו נעבוד ביחד
צרו קשר