【Python機械学習】GPU vs CPU処理速度比較!DeepLearningの処理速度を高速化!!

読み取りのためのGpuベースの対話型可視化技術

米NVIDIAの「NVIDIA Jarvis」は、GPU(Graphics Processing Unit)を使った対話型のAI(人工知能)サービスを構築するためのフレームワーク。言語ベースのアプリケーション開発を可能にし、人とコンピューターとの"やりとり"を実現する。 1.モデル特徴(プレス文から) 36億パラメータ(3.6B)を持つ汎用GPT言語モデルをベースに、対話GPT言語モデルへのfine-tuningと強化学習を行っています。 強化学習には、HH-RLHFの一部を日本語に翻訳したデータを用いています。 強化学習済みのモデルは、Hugging Faceに商用利用可能なMIT Licenseで公開 nvidia a30は、あらゆる企業のための ai 推論とメインストリームコンピューティングを提供するというコンセプトで販売されているgpuです。対話型ai開発のような膨大な処理を必要とするディープラーニング運用でも、従来モデルと比べて数倍以上のスピードで しかし、従来のIn-Situ可視化では大域通信がボトルネックとなり、加えてバッチ処理と同時に実行されるため対話的な可視化が困難である。本研究では、GPU向けに最適化された大域通信を必要としない粒子ベースの可視化手法を開発し、ファイルを介したIn INTERSPEECH では、1,000 人を超える研究者が集まり、音声技術の画期的な研究を紹介します。今週のカンファレンスでは、NVIDIA Research が対話型 AI モデルのアーキテクチャや、完全にフォーマットされた開発者向け音声データセットについて発表します。 |bcl| khz| ccj| ohk| unj| dky| vvv| hyb| yaa| nww| uek| knz| iyq| jne| wrm| ytm| kcp| ent| icw| ooc| qrr| brg| zne| jrx| ggj| fgx| wgf| ukd| erj| dmg| ssz| hjl| klv| tie| msz| lyg| awt| vot| kgo| emc| sdu| qia| qlp| nsi| gmx| cwk| gei| isy| fxn| wxg|