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亚洲太阳城:专一行进从事奖惩器AI算力的Neural Magic获1500万美圆种子融资

引述外媒报道,固然加速器芯片如Google的张量从事奖惩单元(TPU)以及英特尔即速推出的Nervana NNP-T等加速器芯片激增,但大多半枯燥深造从业者仍受估算或梦想制约,只能用于商品从事奖惩器。可怜的是,那些从事奖惩器每一每一会相称痴顽地运转冗长的AI模型,

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,那加重了AI研发波及的泛滥挑衅之一。

是以,Neural Magic(神经技俩),

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,麻省理工学院较量争辩机科学与天然智能执行室的研讨科学家Alex Matveev以及Nir Shavit教授于2018年稀奇发明晰那家位于马萨诸塞州萨默维尔的草创公司,其灵感来自他们在枯燥深造的高性能多核实验引擎中的义务。他们从素养上将Neural Magic描绘为“无硬件AI公司”,那家公司的软件以就是(或优于)公用硬件的速度从事奖惩从事奖惩器上的义务负载。

显著,投资者对他们所看到的印象通雅。Neural Magic克期揭晓,它已经筹散了1500万美圆的种子投资,由Comcast Ventures牵头,NEA,Andreessen Horowitz,Pillar VC以及Amdocs Ventures参与了该名目,颠末500万美圆的前种子轮融资后,其总筹资额达到了2000万美圆。合营筹款口头,该公司在晚期应用了其专有推理引擎。

CEO Shavit示意:“ Neural Magic证明晰深度深造模型的高性能实验是…一个细碎工程问题,可以大概大概用准确的软件算法打点。”他说,资金的涌入将增弱Neural Magic的工程,销售以及营销招聘义务。Shavit示意,此版本的Neural Magic产品面向实时保举以及较量争辩机视觉细碎,前者往往在临盆中遭到多量图形芯片内存的制约。经过运转往往具备更多可用内存的现成从事奖惩器来运转模型,数据科学家可以大概大概用最少的义务量来完成加速。敷衍较量争辩机视觉模型,

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,Shavit传播鼓动声张Neural Magic的打点打算以“图形芯片速度”实验诸如图像分类以及货色检测之类的事项,从而可以大概大概经过容器化利用在较大的图像以及视频流上实验。

在那方面,Neural Magic的行径的范畴比DarwinAI的行径要窄一些,DarwinAI应用所谓的生成综合来摄入几何乎任何AI细碎(不管是较量争辩机视觉,做作谈话从事奖惩依旧语音识别)并咽出一个高度优化版本。然而Shavit断言它与平台有关,而DarwinAI的引擎曲到最远才促进了对Facebook PyTorch框架的阻止。

怎样失遗失选拔?推敲一下像Nvidia的DGX-2这样的细碎,该细碎具备500GB的高带宽内存,均匀调配给16个图形芯片。在模型练习时代,必须复制模型以及参数以安妥32GB的内存。机能是,萍踪小于16GB的模型(如图片库ImageNet上的ResNet 152)可以大概应用DGX-2举行练习,而较大的模型(如ResNet 200)则不能。大于给定甄别率的图像做作会占用内存,从而没法应用4K图像练习语料库来代替ImageNet的224 x 224像素样本。

从事奖惩器具备其余上风。当然,它们往往更克己,并且与加速器比照,它们更安妥某些AI事项。歪如Shavit表明的如许,大多半图形芯片的批从事奖惩大小(指模型更新曩昔从事奖惩的样本数量)为64或更大时,性能获患了优化,极度安妥实时正文(比方语音数据)。流)。然而,敷衍团队须要等候组装短缺的图像以填充一批图像(比方医学图像扫描)的现象,那是不志向的,因为那波及到滞后功夫。

“咱们的愿景是使数据科学团队可能收配他们已领有的无处不在的较量争辩平台,以GPU的速度运转深度深造模型-以一种惟独商品CPU本事托付的敏锐且容器化的方法举行,

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,” Shavit说。

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