Videotube

Постовая охрана, пультовая охрана, личная охрана, сопровождение и инкассация, юридическая безопасноть

Кор ай 3: Процессоры Intel® Core™ i3

Содержание

Core I3 — Комплектующие и аксессуары

Черкассы

Сегодня 16:17

Черновцы

Сегодня 15:00

Львов, Сиховский Сегодня 03:24

Intel Core i3 i5 i7

Компьютеры и комплектующие » Комплектующие и аксессуары

Тернополь Вчера 21:30

4 000 грн.

Договорная

Львов, Лычаковский Вчера 21:04

Intel core i3 8100

Компьютеры и комплектующие » Комплектующие и аксессуары

Донецк, Киевский Вчера 17:12

Прогноз Корай Кирчи — Феликс Гилл (04.

03.2022), ставки и коэффициенты

04 марта в 11:00 по МСК состоится матч в рамках чемпионата ITF, в котором на корт выйдут Корай Кирчи , а противостоять в этом поединке будет Феликс Гилл.
br>

Так как Корай Кирчи в трех предыдущих личных встречах никак не может одержать победу над таким профессионалом большого тенниса, как Феликс Гилл, мало кто сомневается в том, как же завершится поединок, назначенный на 04 марта. Но, доказать обратное Корай Кирчи все же сможет в 11:00 по московскому времени, когда соперники появятся на теннисном корте.

СТАВКИ/КОЭФФИЦИЕНТЫ БУКМЕКЕРСКИХ КОНТОР НА МАТЧ Корай Кирчи — Феликс Гилл:

На следующей неделе стартует престижный теннисный турнир, и 04 марта откроет его противостояние Корай Кирчи — Феликс Гилл. Тем, кто хочет попасть на матч-открытие, лучше прийти на трибуны до 11:00 по МСК, то есть до начала игры. Корай Кирчи и Феликс Гилл отлично знают друг друга, ведь история противостояния насчитывает уже двенадцать матчей, в которых Феликс Гилл может гордиться семью победами, а вот Корай Кирчи имеет только пять выигранных встреч.

Корай Кирчи

В этом сезоне Корай Кирчи демонстрирует самую лучшую форму за всю свою карьеру. Сильная игра была продемонстрирована на первом турнире, после чего на Мастерсе удалось дойти до полуфинала, несмотря на то, что старт был еще в квалификации. На этом турнире Корай Кирчи снова показывает мощную игру и легко справляется с теми оппонентами, которые попадаются по жеребьевке. Не удивительно, что сейчас Корай Кирчи является одним из фаворитов, несмотря на занимаемое в мировом теннисном рейтинге лишь 98-е место. Начало карьеры было как раз на траве, так что данного покрытия Корай Кирчи не боится и может продемонстрировать, как умение обороняться, так и похвастаться выносливостью, стабильно играя на протяжении пяти сетов. Пока все матчи были выиграны досрочно, так что Корай Кирчи еще и экономит силы, что может сыграть важную роль в данном матче, если он еще не будет выигран заранее.

Старт сезона был полностью провален, так что сейчас Феликс Гилл имеет мало игровой практики. Было сыграно только три матча, причем все они завершились поражениями, и только в одном получилось выиграть один сет. Это было в игре с оппонентами, которые находятся значительно ниже в рейтинге мирового тенниса. Так что, хоть в прошлом году на данном турнире удалось зайти в четвертьфинал, будет неожиданностью, если на этот раз хотя бы удастся преодолеть матчи квалификации. Феликс Гилл демонстрирует крайне слабый уровень, ведь нет такого аспекта игры, в котором бы не имелось проблем. И с подачей начались проблемы, и прием ухудшился, так что брак виден кругом. Заднюю линию Феликс Гилл не чувствует, а зону возле сетки не может перекрыть просто из-за плохой скорости. Что случилось в межсезонье не понятно, так что остается надеяться, что с увеличением игровой практики ситуация улучшиться, так что Феликс Гилл не будет смотреться во всех матчах настолько безнадежно.

Любители большого тенниса замерли в ожидании начала матча, соперниками в котором будут Корай Кирчи и Феликс Гилл. Сейчас эти спортсмены входят в число лучших теннисистов современности. Благодаря стабильным результатам и разнообразной игре, доставляющей удовольствие любителям этого вида спорта, они смогли завоевать себе место в теннисной элите, добившись признания болельщиков. Сегодняшний матч, равно как и большинство матчей в карьере этих спортсменов, будет иметь для них важное значение, так как победа позволит на шаг приблизиться к очередному трофею, что, несомненно, еще больше подымит уровень спортсменов в глазах преданных фанатов. Эксперты нашего сайта, равно, как и мировые эксперты большого тенниса, полагают, что Корай Кирчи и Феликс Гилл должны применить весь свой богатый арсенал, так как победить малой кровью в таком противостоянии вряд ли удастся. Спортсмены прекрасно знакомы с тем, каким богатым арсеналом обладает соперник, поэтому постараются навязать свою игру, что позволит контролировать ход матча. Естественно, сделать это будет очень непросто, так как для того чтобы переломить соперника такого уровня психологически необходимо постоянно действовать первым номером, а для этого потребуется большая затрата сил. Исходя из этого, при составлении прогнозов на этот матч, наши эксперты обращали внимание на все маломальские аспекты, которые способны оказать влияние на течение этого матча. Такой подход позволил нам взглянуть на это противостояние под другим углом, что дало новые решения для прогнозирования, с которыми можно ознакомиться ниже.

На этом турнире именно Корай Кирчи может похвастаться самой сильной подачей, но она совершенно не отличается вариативностью, ведь данный представитель большого тенниса всегда действует в одном и том же стиле, что отлично знают уже все оппоненты. Да, Корай Кирчи отлично бьет обеими сторонами ракетки, но все же иногда допускает ошибки на приеме, а также не может продемонстрировать уверенную игру возле сетки. Пока Корай Кирчи еще не может похвастаться высокой техничностью, так что побеждать получается лишь за счет хорошей физической формы, силы и высокой скорости. Так что, пусть и получилось на этом турнире зайти так далеко, но это в первую очередь связано со слабым уровнем оппонентов, а дальше будет намного сложнее. Если Корай Кирчи не сможет навязать свою игру и не получится начать матч с мощного атакующего напора, то с обороной все намного сложнее. К тому же, еще ни разу не было такого, чтобы получалось переломать ход поединка.

Несмотря на свой молодой возраст, Феликс Гилл демонстрирует вполне взрослую игру, так что если в прошлом сезоне было еще 212-е место в мировом теннисном рейтинге, то сейчас Феликс Гилл уже находится в первой сотне. Это позволило на данном турнире избежать матчей квалификации и получить больше времени на подготовку. Можно не сомневаться, что с самого начала игры Феликс Гилл станет демонстрировать всю свою атакующую мощь, так как умет сильно бить обеими сторонами ракетки. В поединках, где принимает участие Феликс Гилл, оппонентам очень сложно правильно возвращать мяч на корт, так что на первой подаче получается выигрывать 90% мячей. На жестком покрытии Феликс Гилл умеет играть, ведь обладает высокой скоростью и хорошей реакцией, что позволяет закрыть весь корт, даже при очень высоком темпе игры. Благодаря тому, что Феликс Гилл имеет больше времени на отдых, можно не сомневаться, что получиться выдержать даже очень затяжной матч.

Сегодня матч Корай Кирчи — Феликс Гилл Прогнозы от БК «БалтБет»

Очень много внимание СМИ уделяют теннисному матчу, в котором встретятся Корай Кирчи и Феликс Гилл. И это внимание является вполне заслуженным. Теннисисты проводят отличный сезон, в котором доказывают, что не зря входят в число лучших представителей этого вида спорта. Участие в полуфиналах, финалах и завоевание трофеев престижных теннисных турниров – все это есть в карьере спортсменов, в том числе и в нынешнем сезоне. Сейчас соперники рассматриваются букмекерами в качестве основных претендентов на трофей текущего турнира. Однако побороться за него сможет лишь победитель. История личных взаимоотношений соперников на корте довольно насыщенная. Корай Кирчи и Феликс Гилл встречались на различных типах покрытий, в том числе и на том, на котором проводится данный турнир. Учитывая, что Корай Кирчи и Феликс Гилл довольно легко преодолели сопротивление своих визави в предыдущих раундах, наши аналитики сделали вывод, что спортсмены берегли силы именно на финальные матчи, так как отлично отдавали себе отчет в том, что в важных стадиях турнира предстоят непростые матчи с довольно неуступчивыми соперниками, которые умеют держать свою подачу, и могут навязать борьбу на подаче соперника. Личные встречи Корай Кирчи и Феликс Гилл подчеркивают, что соперники предпочитают активный атакующий теннис, хотя, могут и изменить привычной тактики, сыграв на ошибках оппонента. Для зрителей матч обещает стать интересным зрелищем, а наши прогнозы должны сделать его еще и прибыльным для тех, кто делает ставки на теннис в букмекерских конторах.

Исходя из того, какие коэффициенты выставили букмекеры на матч, в котором примут участием Корай Кирчи и Феликс Гилл, наши эксперты обратили на него внимание. Вообще, Корай Кирчи сейчас не на столько в хорошей форме, чтобы видеть этого спортсмена явным фаворитом матча. Возможно, что букмекеры в своих котировках на это противостояние исходили из рейтинга оппонентов, однако они видимо не учли, что Феликс Гилл имеет больше сыгранных матчей на данном типе покрытия, да и вообще, в личных встречах имеет перевес. Мы тщательно проанализировали результаты соперников на этом турнире, а также обратили внимание на то, как спортсмены выступали здесь в прошлые годы. Полученная информация вселила в нас дополнительную уверенность в том, что Корай Кирчи – не такой явный фаворит. Исходя из этого мы рекомендуем делать ставки на плюсовую фору аутсайдера букмекеров в этом матче. Те бетторы, которые предпочитают рисковые ставки, могут сыграть победу аутсайдера, кстати, букмекеры предлагают на это довольно высокий коэффициент, что позволит в несколько раз увеличить игровой банк. Еще бы мы рекомендовали обратить внимание на общий тотал геймов в этом матче. Наши аналитики думают, что матч получится затяжным, что автоматически предполагает ставки на тотал больше геймов. Нашу уверенность в этом прогнозе подкрепляет тот факт, что все личные встречи спортсменов на данном типе покрытия проходили в борьбе. Скорее всего, и это противостояние не станет исключением, тем более что Корай Кирчи и Феликс Гилл на этом турнире демонстрируют неплохой уровень подготовки.

СЕГОДНЯ МАТЧ Корай Кирчи — Феликс Гилл. ПРОГНОЗ ОТ ЭКСПЕРТОВ

Сегодня среди любителей ставок на спорт теннис занимает особую популярность. Благодаря тому, что современные букмекеры существенно расширили линию ставок на этот вид спорта, бетторы получили возможность большого выбора событий на теннисные матчи. Теперь можно делать ставки не только на исходы матча, форы и тоталы, но и на сеты, геймы и статистику. Конечно, чтобы выигрывать на ставках на теннисной статистике, необходимо иметь определенные знания, однако благодаря нашим аналитикам, которые выбирают наиболее интересные теннисные противостояния, и составляют к ним прогнозы, все становится гораздо проще. Сегодня среди большого количества теннисных матчей наши эксперты выбрали матч, в котором соперниками будут Корай Кирчи и Феликс Гилл. Эти спортсмены уверенно играют на данном турнире, своих соперников они прошли, не потратив дополнительных усилий. Скорее всего, теннисисты так распланировали свой график, чтобы выходить на пик формы с сохранением большого количества физических и психологических сил как раз к важным стадиям турнира. Наши аналитики полагают, что предстоящий матч станет серьезным экзаменом и для Корай Кирчи и для Феликс Гилл, так как действия спортсменов на корте позволят оценить их реальную подготовку, а также позволят ответить на вопрос, можно ли рассматривать спортсменов в качестве одних из претендентов на титул в этом турнире. Поэтому рекомендуем понаблюдать за этим матчем, а чтобы подогреть интерес к просмотру противостояния, советуем воспользоваться нашими прогнозами, которые приведены ниже.

http://terek-grozny.ru/cat1-906761-energetik-5×5-zhlobin-5×5-prognoz-professionala-04-03-22/

http://gazetavb.ru/cat2-700497-prognoz-hamad-mededovich-marat-sharipov-04-marta-stavki-i-koefficienty/

http://muzizum.ru/cat3-623598-prognoz-na-match-anderleht-kas-eypen-rekomenduemye-stavki-ot-ekspertov-03-03-22/

прогноз и ставка на матч 07.03.2022

В понедельник, 7 марта в рамках турнира Чемпионат Турции сезона 2021/2022 состоится поединок 28-го тура между командами «Бешикташ» и «Истанбул».

Матч начнется в 19:00 в городе Стамбул на стадионе «Водафон Арена».

Арбитр: Эркан Оздамар.

«Бешикташ» — «Истанбул»: букмекерские коэффициенты

На матч «Бешикташ» — «Истанбул» букмекерские конторы предлагают сделать ставки с коэффициентами, которые указаны в таблице ниже:

Прогноз на матч

В последних пяти матчах команда «Бешикташ» одержала две победы и сыграла три раза вничью. В то же время, команда «Истанбул» выиграла четыре матча и проиграла один поединок.

В турнирной таблице «Бешикташ» отстает от команды «Истанбул» на 2 очка и имеет худшую разницу мячей: +6 против +13.

Следует отметить, что и «Бешикташ», и «Истанбул» практически во всех последних матчах не уходят с поля без забитых мячей, что дает возможность взять на вооружение ставку «Обе забьют — да» с коэффициентом 1.80.

Также стоит обратить внимание, что практически во всех последних матчах «Бешикташ» забивает один гол и менее за игру, что позволяет рекомендовать обратить внимание на ставку Индивидуальный Тотал «Бешикташ» меньше 1.0 с коэффициентом 2.91.

В таблицах ниже предоставляем статистическую информацию для выигрышной ставки на матч «Бешикташ» — «Истанбул».

Результаты последних матчей

Положение команд в таблице турнира Чемпионат Турции

# Команда И В Н П М РМ О
4 «Истанбул» 27 14 4 9 39 − 26 +13 46
6 «Бешикташ» Стамбул 27 12 8 7 40 − 34 +6 44

Составы команд

Часто задаваемые вопросы

🥇 Во сколько начинается матч ?

Матч начнется в 19:00

🥇 Где лучше всего сделать ставку?

Сделать ставку лучше всего на сайте 1xbet с коэффициентом 1. 80

Звёздные врата SG-1 — «Кор-ай» — Книжная полка КТ

«В Америке испытания проводятся не так, а это значит, что они НЕПРАВИЛЬНЫЕ». – в основном полковник О’Нил в этом эпизоде.

Спойлеры под катом.

Команда отправляется в средневековую деревню, где все загадочно исчезли. Итак, команда осматривается и натыкается на место испытаний (угадайте, что их ждет), где они встречаются с местными жителями. Тил’к рассказывает, что эта планета была популярным местом сбора людей для Гоаулдов, и поэтому один из мужчин в деревне (Ханно) узнает в Тил’ке человека, убившего его отца.Итак, Тил’к предстает перед судом (или кор-ай перед местными жителями) за свои прошлые дела.

О, посмотри. Многозначительный снимок зала суда. Интересно, куда это идет?

О’Нил принципиально против этого. Во-первых, помните, когда весь сезон Тил’к был хорошим парнем? Во-вторых, он не собирается допускать, чтобы его лучший друг предстал перед судом (который обычно доводят до смерти для драматического эффекта). Его просто не будет!

О’Нил одинок в этом аргументе. Джексон и Картер, безусловно, поддерживают О’Нила, но им не хватает его страсти.Поэтому, когда приходит женщина и говорит, что она будет голосом Тилка в кор-ае, О’Нил говорит: «Нет, не будешь. Я буду!» Прежде чем вы это узнаете, вся команда SG-1 является соадвокатами, защищающими Тил’ка, и ни у кого из них нет опыта работы юристом. Если только юриспруденция не входит в базовую подготовку.

На кор-аи Тил’к признается, что именно он убил отца Ханно, хотя О’Нил приказывает ему ничего не говорить. Объявляется перерыв, и команда SG-1 решает попытаться убедить людей в суде, что Тил’к изменился.Они успешны с большим количеством примеров, но слов для этой группы недостаточно. Хотя команда SG-1 умоляет старшего, наблюдающего за кор-ай, фактическим судьей и присяжным следа является Ханно. Философия заключается в том, что Ханно — единственный, кто может понять боль, которую должен испытать преступник, чтобы восторжествовала справедливость. Единственный человек, который видит в этом вину, — это О’Нил.

Сам полковник Сассмастер берет на себя роль пропагандистской марионетки.

О’Нил не согласен с этим, потому что это не по-американски.Но вы знаете, что? К черту его. Американский путь не всегда означает правильный путь. Возможно, я говорю это с точки зрения истории, когда мои взгляды и взгляды большинства моих друзей не совпадают с взглядами американского правительства, и поэтому я считаю американское правительство порочным коррумпированным продуктом. В любом случае, я действительно думаю, что О’Нил не прав. Не потому, что я считаю, что Тил’к заслуживает смерти, а потому, что, как и Тил’к, я признаю, что он сделал действительно неприятные вещи и не понес из-за этого никаких последствий.Кроме того, у Тил’ка есть сюжетная броня. Он не умрет. Он докажет каким-то самоотверженным поступком, что он действительно Изменившийся Человек, и все будет хорошо. Просто посмотри.

Тил’к согласен с людьми этой планеты. Он неоднократно говорит О’Нилу, что не убежит от этого суда. До этого эпизода мы никогда не видели, чтобы Тил’к был виноват в своих действиях как Джаффа. Теперь, когда у (некоторых) людей, которых он стал жертвой, есть возможность добиться возмездия, Тил’к не остановит их, даже если это будет означать его смерть.

Импровизированные адвокаты, занимающиеся адвокатскими делами в суде.

О’Нил и Картер возвращаются на Землю, чтобы получить помощь в виде «мы собираемся получить большие пушки и, по сути, стрелять из них в воздух, чтобы напугать их и заставить дать нам Тил’ка». Вернувшись домой, генерал-майор Хаммонд отказывается от моего звания «генерал-майор папа», которое я с любовью дал ему, и говорит, что они не должны вмешиваться в чужие правительственные дела. О’Нил называет это изоляционистское поведение чушью (я тоже. С каких это пор Америка НЕ ​​совала свой нос ни во что после Второй мировой войны?) и пытается возразить, но Хаммонд это выдержал.Так сказал президент. Генерал-майор папа поставил. Его. Ступня. Вниз.

Главный аргумент О’Нила заключается в том, что Тил’к просто выполнял приказы. Я хочу отметить, что основной защитой нацистских солдат во время Второй мировой войны было то, что они «просто выполняли приказы». И они по-прежнему совершались за преступления против человечности, потому что, хотя они «просто выполняли приказы», ​​они все же были преступлениями против человечности, которые они совершили собственными руками. Тил’к все еще делал плохие вещи.Он может быть другим человеком, но это не значит, что он освобождается от всего, что он когда-либо делал в прошлом.

Злодейский взгляд, если я когда-либо видел его.

Аргумент О’Нила о «выполнении приказов» дополняется: «Я наделал кое-каких ошибок на службе этой стране, так почему же меня за это не судят?» Ответ, О’Нил, в том, что ваша страна победила. В том же духе Джексон и О’Нил рисуют О’Нила каким-то плохим парнем. И все же он подарил маленькой девочке собаку, потому что ей, вероятно, понадобится животное-компаньон во время ее интеграции в земную жизнь.Он простил инопланетянина, который украл его личность, потому что инопланетянин хотел его исцелить. Он постоянно стоит на стороне Тил’ка в каждом конфликте с участием Кто-то против Тил’ка. Я не вижу плохого парня. Эти утверждения о том, что О’Нил является антагонистом, имеют мало доказательств в поддержку.

Пока. Это все еще 1 сезон 10-сезонного телешоу. Мы могли бы получить больше Злого О’Нила позже в сериале. Я не могу быть единственным, кто хотел бы увидеть, как сам полковник Сассмастер перейдет на темную сторону.

В любом случае, это моя болтовня об этом эпизоде. Хочешь знать, чем это закончится? О’Нил и Картер возвращаются на планету и обнаруживают, что на нее напал Гоаулд. Они помогают людям планеты бороться с Гоаулдами. Тил’к спасает жизни некоторых людей, которые хотели убить его самоотверженным образом, конечно, и Ханно меняет свое мнение из-за этого поступка. Итак, сюжетная броня Тил’ка оказывается полностью неповрежденной. И все они продолжают свои веселые философские разногласия.

Очаровательный талисман этого эпизода — Тил’к, раскрашенный топлесс.

В частности, этот образ взят прямо из хаки Allblack.

Нравится:

Нравится Загрузка…

Четыре рекомбинантные изоформы Cor a I, основного аллергена пыльцы лещины, проявляют различные IgE-связывающие свойства

Предыдущие исследования показали, что пыльца деревьев отряда Fagales (например, березы, ольхи, лещины и граба) содержит один основной аллерген. Эти белки являются перекрестно-реактивными между этими видами деревьев, и примерно 95% пациентов с аллергией на пыльцу деревьев обнаруживают связывание IgE с этими аллергенами.Используя описанную N-концевую аминокислотную последовательность аллергена пыльцы лещины Cor a I, можно было амплифицировать кДНК Cor-a-I с использованием полимеразной цепной реакции. Были выделены четыре клона со вставками кДНК. Все четыре клона содержали открытую рамку считывания из 477 нуклеотидов (159 аминокислот), но отличались длиной 3′-некодирующих областей. В пределах перекрывающихся областей нуклеотидная последовательность 3′-некодирующих областей четырех клонов была почти идентична. Открытые рамки считывания кодируют различные изоформы основного аллергена пыльцы лещины, Cor a I.Клоны были обозначены Cor a I/5, 6, 11 и 16 соответственно. Сравнение полученных аминокислотных последовательностей этих изоформ Cor a I выявило идентичность на 96-99%. Идентичность последовательностей между изоформами Cor a I и Bet v I, основным аллергеном пыльцы березы, составила 71-73% (сходство 80,5-83%). При сравнении аминокислотных последовательностей изоформ Cor a I с опубликованными последовательностями Aln g I, основного аллергена ольхи, и Car b I и изоформ, основного аллергена граба, 75,5-76,7% идентичности (83.6-85% сходства) и 83,6-89,9% идентичности последовательностей (89,3-95% сходства) соответственно. Четыре кДНК Cor a I субклонировали в плазмиду pKK223-3 и экспрессировали в Escherichia coli в виде неслитых белков; была исследована их способность связывать сывороточный IgE пациентов с аллергией на пыльцу деревьев. Четыре клонированные изоформы показали кажущуюся молекулярную массу 17 кДа в SDS/PAGE, идентичную природному Cor a I, полученному из пыльцы. IgE-антитела от пациентов с аллергией на пыльцу деревьев реагировали со всеми четырьмя рекомбинантными изоформами.Однако мы отметили заметные различия в паттернах связывания IgE различных изоформ. Кроме того, Cor a I/11 была единственной изоформой, распознаваемой анти-(Bet v I) mAb, BIP 1. Наши результаты демонстрируют, что изоформы Cor a I проявляют различные антигенные и аллергенные свойства, весьма вероятно, из-за немногочисленных, но значительных изменений в их аминокислотные последовательности. Эти результаты имеют значение для разработки реагентов для диагностики и иммунотерапии аллергии типа I.

Представляем чип ИИ, лидирующий в мире по точному масштабированию.Чтобы поддерживать золотую лихорадку ИИ, мы совершенствуем самое сердце аппаратной технологии ИИ: цифровые ядра ИИ, обеспечивающие глубокое обучение, ключевой фактор искусственного интеллекта.

В IBM Research мы добились больших успехов в адаптации систем искусственного интеллекта к сложным рабочим нагрузкам, оптимизируя и повышая производительность за счет инноваций в материалах, устройствах, архитектурах микросхем и всего стека программного обеспечения, приближая вычислительные системы искусственного интеллекта следующего поколения с сокращением -превосходная производительность и непревзойденная энергоэффективность.

В новом документе, представленном на Международной виртуальной конференции по твердотельным схемам (ISSCC) 2021 года, наша команда подробно описывает первый в мире энергоэффективный чип искусственного интеллекта в авангарде низкоточного обучения и логических выводов, созданный с использованием 7-нм технологии. Благодаря своей новой конструкции чип аппаратного ускорителя ИИ поддерживает различные типы моделей, обеспечивая при этом передовую энергоэффективность на всех из них.

Эту технологию микросхем можно масштабировать и использовать для многих коммерческих приложений — от крупномасштабного обучения моделей в облаке до усилий по обеспечению безопасности и конфиденциальности, приближая обучение к периферии, а данные — к источнику.Такие энергоэффективные аппаратные ускорители искусственного интеллекта могут значительно увеличить вычислительную мощность, в том числе в гибридных облачных средах, не требуя огромных затрат энергии.

Модель ИИ

становится все более изощренной и внедряемой, и теперь она используется для разработки лекарств, модернизации устаревших ИТ-приложений и написания кода для новых приложений. Но быстрая эволюция сложности моделей ИИ также увеличивает энергопотребление технологии, и большая проблема заключалась в создании сложных моделей ИИ без увеличения углеродного следа.Исторически сложилось так, что поле просто приняло тот факт, что если потребность в вычислениях велика, то также будет и мощность, необходимая для ее подпитки.

Но мы хотим изменить этот подход и разработать совершенно новый класс энергоэффективных аппаратных ускорителей искусственного интеллекта, которые значительно увеличат вычислительную мощность, не требуя чрезмерных затрат энергии.

Решение проблемы

С 2015 года мы постоянно улучшаем энергопотребление чипов ИИ, увеличив энергопотребление на 2.5 раз каждый год. Для этого мы разрабатываем алгоритмические методы, которые позволяют проводить обучение и делать выводы без потери точности предсказания. Мы также разрабатываем архитектурные инновации и конструкции микросхем, которые позволяют нам создавать высокоэффективные вычислительные механизмы, способные выполнять более сложные рабочие нагрузки с высокой продолжительностью использования и энергоэффективностью. И мы создали программный стек, который делает оборудование прозрачным для разработчика приложений и совместим со всей гибридной облачной инфраструктурой, от облака до периферии.

Рис. 1. Лидерство IBM Research в масштабировании с пониженной точностью для обучения ИИ и логических выводов. Наш чип искусственного интеллекта оптимизирован для выполнения 8-битного обучения и 4-битного вывода на широком спектре моделей искусственного интеллекта без снижения точности модели.

Мы по-прежнему лидируем в снижении точности моделей искусственного интеллекта [рис. 1] и широко внедряем их в отрасли. Мы расширили форматы пониженной точности до 8-битных для обучения и 4-битных для логических выводов и разработали протоколы передачи данных, которые позволяют ядрам ИИ на многоядерном чипе эффективно обмениваться данными друг с другом.Совсем недавно наша команда продемонстрировала Подробнее об этом в нашей статье «Прорывы IBM могут помочь перенести обучение ИИ из облака на периферию». 4-битные форматы для обучения на NeurIPS 2020.

Наш новый документ ISSCC отражает последний этап этих достижений, сосредоточенный на создании чипа, оптимизированного для низкоточного обучения и логических выводов для всех различных типов моделей ИИ — без потери качества на уровне приложения.

Рисунок 2: Фотография 4-ядерного AI-чипа

Мы демонстрируем несколько новых характеристик чипа.Начнем с того, что это первый кремниевый чип, когда-либо использующий сверхнизкоточные гибридные форматы FP8 (HFP8) для обучения моделей глубокого обучения в ультрасовременном кремниевом технологическом узле (7-нм чип на основе EUV). Кроме того, необработанные показатели энергоэффективности являются самыми современными для всех различных точностей. Таблица на рис. 3 показывает, что производительность и энергоэффективность нашего чипа превосходят другие специализированные чипы для логических выводов и обучения.

Рисунок 3: Сравнение измерений из этой работы с другими публикациями

Но это еще не все.Это один из первых чипов, который включает управление питанием в аппаратных ускорителях искусственного интеллекта. В этом исследовании мы показываем, что можем максимизировать производительность чипа в рамках его общего бюджета мощности, замедляя его на этапах вычислений с высоким энергопотреблением.

Наконец, мы демонстрируем, что наш чип, в дополнение к отличной пиковой производительности, имеет высокую устойчивую загрузку, что приводит к реальной производительности приложений и является ключевой частью разработки нашего чипа для повышения энергоэффективности.Наши чипы обычно достигают более 80% использования для обучения и более 60% использования для логических выводов — по сравнению с типичным использованием графического процессора, которое обычно значительно ниже 30%.

Наше новое ядро ​​и чип для искусственного интеллекта можно использовать для многих новых облачных и периферийных приложений в различных отраслях. Например, их можно использовать для облачного обучения крупномасштабных моделей глубокого обучения в области зрения, речи и обработки естественного языка с использованием 8-битных форматов (по сравнению с 8-битными форматами). 16- и 32-битные форматы, используемые в настоящее время в отрасли). Их также можно использовать для облачных приложений логического вывода, например, для служб искусственного интеллекта преобразования текста в речь, служб искусственного интеллекта преобразования текста в речь, служб НЛП, обнаружения мошенничества с финансовыми транзакциями и более широкого развертывания моделей ИИ в финансовых службах.

Автономные транспортные средства, камеры слежения и мобильные телефоны также могут извлечь из этого выгоду, и это может быть удобно для федеративного обучения на периферии для настройки, конфиденциальности, безопасности и соответствия требованиям.

Мы надеемся, что благодаря этой работе мы сможем найти совершенно новый способ создания и развертывания моделей ИИ, которые масштабируют производительность и снижают энергопотребление.Пожалуйста, посетите IBM Research AI Hardware Center для получения дополнительной информации о наших исследованиях и нашей команде.

Инженер-разработчик программного обеспечения III (Core AI/Maven) — LivePerson

Должностная инструкция

Liveperson — это культура, основанная на экспертах, построенная на драйве и энтузиазме умных людей! Наш бизнес растет, и мы ищем таких людей, как вы!

LivePerson — мировой лидер в области решений для диалоговой коммерции, и мы стремимся сделать жизнь проще, изменив то, как люди общаются с брендами. 18 000 наших клиентов, в том числе ведущие бренды, такие как Citibank, HSBC, Orange, Virgin Atlantic, RBS и Liberty Global, используют наши решения для разговорной коммерции, чтобы управлять людьми и искусственным интеллектом в любом масштабе и создавать удобные, глубоко личные отношения — разговорные отношения — с их миллионы потребителей.

В течение следующих трех лет наша цель — преобразовать 268 миллиардов аналоговых телефонных звонков между брендом и его потребителями в цифровые на платформе LiveEngage. Делая это, мы даем потребителям возможность вернуться в прошлое и испытать более тесные отношения с брендом, в которых продажи, обслуживание, маркетинг, филиалы, магазины и контакт-центр становятся единым целым.

Успешный кандидат имеет возможность присоединиться к выдающейся команде быстро развивающейся и успешной организации.

Старший инженер-программист. Серверная часть (Core AI / Maven)

Присоединяйтесь к нам, чтобы создать интерактивную торговую среду на основе искусственного интеллекта, которую миллиарды людей используют для взаимодействия с крупнейшими мировыми брендами. Эти возможности основаны на платформе искусственного интеллекта LivePerson «Maven» (https://www.liveperson.com/products/ai/), инфраструктуре OpenStack, которая включает в себя искусственный интеллект, машинное обучение, ботов, большие данные, естественные диалоговые интерфейсы и мультимедиа. -модальный обмен сообщениями.

Мы ищем старших инженеров, которые будут отвечать за создание базовой технологии искусственного интеллекта, чтобы обеспечить новый опыт разработчиков и потребителей на базе искусственного интеллекта.

Мы не посадим вас в коробку. Наша технология всегда адаптируется к тому, «что будет дальше». В дополнение к нашей собственной технологии искусственного интеллекта и обмена сообщениями мы интегрируемся с множеством партнеров, включая Watson, Apple, Google, Facebook и Microsoft, обещая, что ваши проекты никогда не устареют, и вы никогда не перестанете учиться.

В этой роли вы будете:

* Работать совместно в кросс-функциональной команде (PM, UX, инженерия, наука) над преобразованием пользовательских историй в прототипы и производственный код
* Создавать Node. js для REST API для поддержки основных возможностей пользователей и разработчиков
* Использование различных методов объектно-ориентированного программирования и функциональных языков для создания API и бизнес-логики
* Разработка надежных решений, которые масштабируются — вычисление, хранение, сеть — экономически эффективно при защите данных клиентов
* Использование общедоступных облачных технологий, баз данных — NoSQL DB, бессерверных приложений (AWS Lambda, функции Azure)
* Выявление и устранение производительности. и масштабируйте проблемы, которые распространяются от внешнего интерфейса к внутреннему
* Будьте глобально мыслящими и инклюзивными — мы глобальная команда и ценим разнообразный вклад других.
*

Вы должны быть экспертом в:

* BA/B.Sc. в области компьютерных наук/инженерии или аналогичном профессиональном опыте.
* Сильные навыки кодирования и способность работать в динамичной, гибкой и предпринимательской среде
* 3+ года разработки бэкенда
* Опыт работы с Java, C++, Typescript, JS, Node. JS, Git & JIRA
* 3+ года опыт создания API на основе REST, предпочтительно с Node.js
* 1+ лет опыта развертывания Node.js в производство
* 3+ года опыта работы с фреймворками на основе функционального и модульного тестирования (Jasmine, Mocha, Cucumber и т. д.)
* 3+ года опыта работы с реляционными базами данных и/или базами данных NoSQL (DynamoDB, Redis, Mongo, S3 и т. д.)
* Опыт работы с AWS является плюсом
* Способность решать сложные задачи разработки и создавать код высочайшего качества, стремясь раздвинуть технические границы онлайн-приложений
* Способность работать быстро, уделяя большое внимание деталям и точности
* Сильные коммуникативные и организаторские навыки, а также способность преуспевать в быстро меняющейся производственной среде с соблюдением сроков
*

Мы заботимся о вас.

LivePerson усердно работает над созданием положительного опыта сотрудников. Ваша жизнь вне офиса важна для нас. Мы поддерживаем наши команды конкурентными преимуществами и оплачиваемыми выходными, что позволяет нашей семье найти время, необходимое им для перезарядки.

Мы хотим, чтобы вы чувствовали себя частью нашей семьи LivePerson.

Коллективные мероприятия, ежедневные закуски и время от времени счастливые часы помогут вам быстро освоиться на новом рабочем месте.

Подробнее о LivePerson и наших принципах можно прочитать здесь — https://www.liveperson.com/company/#guiding-principals

Наша компания считает, что равные возможности для обоих полов слишком долго игнорировались.

Чтобы встряхнуть индустрию, генеральный директор LivePerson Роберт Локасио недавно запустил инициативу Equal AI, созданную для того, чтобы сосредоточить усилия на искоренении гендерных предубеждений в разработке ИИ. Мы также стремимся заинтересовать женщин программной инженерией, спонсируя мероприятия WomenHack и Female’s Favor{IT}e Conference по всему миру.

LivePerson предоставляет равные возможности трудоустройства независимо от расы, цвета кожи, возраста, национального происхождения, религии, пола, гендерной идентичности или самовыражения, сексуальной ориентации, статуса ветерана, инвалидности, беременности, генетической информации или любого другого статуса, защищенного в соответствии с применимыми закон.

Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ?

МОДЕЛИРОВАНИЕ МАШИН ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ИНТЕЛЛЕКТА — ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ЦЕЛЬ ИИ.

 

Как работает искусственный интеллект?

 

Подходы и концепции ИИ

Менее чем через десять лет после взлома нацистской шифровальной машины «Энигма» и помощи союзным войскам в победе во Второй мировой войне математик Алан Тьюринг во второй раз изменил историю простым вопросом: «Могут ли машины думать?»

Статья Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» (1950 г.) и последующий за ней тест Тьюринга установили фундаментальную цель и видение искусственного интеллекта.

По своей сути, ИИ — это отрасль компьютерных наук, цель которой — утвердительный ответ на вопрос Тьюринга. Это попытка воспроизвести или смоделировать человеческий интеллект в машинах.

Обширная цель искусственного интеллекта породила множество вопросов и споров. Настолько, что ни одно единственное определение поля не является общепринятым.

Могут ли машины думать? – Алан Тьюринг, 1950

Основным ограничением определения ИИ как простого «создания разумных машин» является то, что он на самом деле не объясняет что такое искусственный интеллект? Что делает машину разумной? ИИ — это междисциплинарная наука с несколькими подходами, но достижения в области машинного и глубокого обучения приводят к изменению парадигмы практически во всех секторах технологической отрасли.

В своем новаторском учебнике «Искусственный интеллект: современный подход » авторы Стюарт Рассел и Питер Норвиг подходят к этому вопросу, объединяя свою работу вокруг темы интеллектуальных агентов в машинах. Имея это в виду, ИИ — это «изучение агентов, которые получают информацию из окружающей среды и выполняют действия». (Рассел и Норвиг VIII)

Ознакомьтесь с ведущими компаниями по искусственному интеллектуПросмотреть все компании по искусственному интеллекту

Норвиг и Рассел продолжают исследовать четыре различных подхода, которые исторически определяли область искусственного интеллекта:

  1. Думать по-человечески
  2. Рациональное мышление
  3. Поступать по-человечески 
  4. Действуя рационально

Первые две идеи касаются мыслительных процессов и рассуждений, а остальные касаются поведения. Норвиг и Рассел уделяют особое внимание рациональным агентам, которые действуют для достижения наилучшего результата, отмечая, что «все навыки, необходимые для теста Тьюринга, также позволяют агенту действовать рационально». (Рассел и Норвиг 4).

Патрик Уинстон, профессор искусственного интеллекта и информатики Форда в Массачусетском технологическом институте, определяет ИИ как «алгоритмы, работающие на основе ограничений, представленных представлениями, которые поддерживают модели, нацеленные на циклы, связывающие воедино мышление, восприятие и действие».

Хотя эти определения могут показаться абстрактными обычному человеку, они помогают сфокусировать область как область компьютерных наук и дают план для наполнения машин и программ машинным обучением и другими подмножествами искусственного интеллекта.

 

Типы искусственного интеллекта | Объяснение искусственного интеллекта | Что такое ИИ? | Эдурека

 

Четыре типа искусственного интеллекта

 

Реактивные машины

Реактивная машина следует самым основным принципам ИИ и, как следует из ее названия, способна использовать свой интеллект только для того, чтобы воспринимать окружающий мир и реагировать на него. Реактивная машина не может хранить память и, следовательно, не может полагаться на прошлый опыт для принятия решений в режиме реального времени.

Непосредственное восприятие мира означает, что реактивные машины предназначены для выполнения лишь ограниченного числа специализированных задач. Однако преднамеренное сужение мировоззрения реактивной машины не является какой-либо мерой по сокращению затрат, а вместо этого означает, что этот тип ИИ будет более надежным и надежным — он будет каждый раз реагировать одинаково на одни и те же стимулы.

Известным примером реактивной машины является Deep Blue , который был разработан IBM в 1990-х годах как суперкомпьютер для игры в шахматы и победил в игре международного гроссмейстера Гэри Каспарова.Deep Blue был способен только идентифицировать фигуры на шахматной доске и знать, как каждая из них движется, основываясь на правилах шахмат, узнавать текущее положение каждой фигуры и определять, какой ход будет наиболее логичным в данный момент. Компьютер не следил за будущими потенциальными ходами противника и не пытался поставить свои фигуры в более выгодное положение. Каждый поворот рассматривался как отдельная реальность, отдельная от любого другого движения, сделанного заранее.

Еще одним примером игровой реактивной машины является Google AlphaGo.AlphaGo также не способна оценивать будущие ходы, но полагается на свою собственную нейронную сеть для оценки развития текущей игры, что дает ей преимущество перед Deep Blue в более сложной игре. AlphaGo также превзошла конкурентов мирового уровня в игре, победив чемпиона по игре в го Ли Седоля в 2016 году.

Несмотря на то, что искусственный интеллект реактивной машины ограничен по масштабу и не может быть легко изменен, он может достигать определенного уровня сложности и обеспечивает надежность при создании для выполнения повторяющихся задач.

 

Ограниченная память

Искусственный интеллект с ограниченной памятью имеет возможность хранить предыдущие данные и прогнозы при сборе информации и взвешивании потенциальных решений — по сути, заглядывая в прошлое в поисках подсказок о том, что может произойти дальше. Искусственный интеллект с ограниченной памятью более сложен и предоставляет больше возможностей, чем реактивные машины.

ИИ с ограниченной памятью создается, когда команда постоянно обучает модель тому, как анализировать и использовать новые данные, или создается среда ИИ, позволяющая автоматически обучать и обновлять модели.При использовании искусственного интеллекта с ограниченной памятью в машинном обучении необходимо выполнить шесть шагов: должны быть созданы данные для обучения, должна быть создана модель машинного обучения, модель должна быть способна делать прогнозы, модель должна иметь возможность получать обратную связь от человека или окружающей среды, эта обратная связь должна храниться в виде данных, и эти шаги должны повторяться в виде цикла.

Существуют три основные модели машинного обучения, в которых используется искусственный интеллект с ограниченной памятью:

  • Обучение с подкреплением , которое учит делать более точные прогнозы путем повторяющихся проб и ошибок.
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM) , которая использует прошлые данные, чтобы помочь предсказать следующий элемент в последовательности. LTSM рассматривают более свежую информацию как наиболее важную при составлении прогнозов и данных о скидках из более далекого прошлого, хотя по-прежнему используют ее для формирования выводов
  • .
  • Эволюционные генеративно-состязательные сети (E-GAN) , которые со временем развиваются, расширяясь, чтобы исследовать слегка измененные пути, основанные на предыдущем опыте, с каждым новым решением.Эта модель постоянно ищет лучший путь и использует симуляции и статистику или случайность для прогнозирования результатов на протяжении всего цикла эволюционных мутаций.

 

Теория разума

Теория Разума всего лишь теоретическая. Мы еще не достигли технологических и научных возможностей, необходимых для достижения следующего уровня искусственного интеллекта.

Концепция основана на психологической предпосылке понимания того, что у других живых существ есть мысли и эмоции, которые влияют на поведение человека.С точки зрения машин ИИ это будет означать, что ИИ может понимать, что чувствуют люди, животные и другие машины, и принимать решения посредством самоанализа и решимости, а затем будет использовать эту информацию для принятия собственных решений. По сути, машины должны были бы иметь возможность воспринимать и обрабатывать концепцию «разума», колебания эмоций при принятии решений и множество других психологических концепций в режиме реального времени, создавая двусторонние отношения между людьми и искусственным интеллектом.

 

Что, если бы ИИ стал самосознательным? автор Alltime10s

 

Самосознание

Как только Теория Разума может быть установлена ​​в искусственном интеллекте, когда-нибудь далеко в будущем, последним шагом для ИИ станет самосознание. Этот вид искусственного интеллекта обладает сознанием человеческого уровня и понимает свое собственное существование в мире, а также присутствие и эмоциональное состояние других. Он сможет понять, что может понадобиться другим, основываясь не только на том, что они им сообщают, но и на том, как они это сообщают.

Самосознание в искусственном интеллекте зависит как от людей-исследователей, понимающих предпосылки сознания, так и от изучения того, как воспроизвести это, чтобы его можно было встроить в машины.

ЭКГ В любом месте, в любое время | Живой Кор

ЭКГ в любом месте, в любое время | Живой Кор перейти к содержанию

Получите KardiaMobile Card, нашу самую тонкую и легкую персональную ЭКГ размером с кошелек.

Будущее здоровья сердца уже здесь, и оно умещается в вашем кошельке.KardiaMobile Card — это наша самая совершенная персональная ЭКГ с одним отведением, которую можно использовать везде, где бы вы ни находились.

Создано кардиологами, это забота о сердце, которой вы можете доверять.

Получайте точные результаты ЭКГ из дома и обнаруживайте 6 наиболее распространенных аритмий.

135 миллионов

ЭКГ записаны по всему миру

КардиаМобайл

Спокойствие в кармане

Сделайте медицинскую ЭКГ в любое время и в любом месте.Всего за 30 секунд определите мерцательную аритмию, брадикардию, тахикардию или нормальный сердечный ритм

Узнать больше

Почему Кардия?

  • Простота использования

    Просто коснитесь сенсоров пальцами — никаких проводов, пластырей или гелей не требуется.

  • Доступный

    От 79 долларов США с бесплатной доставкой по США. И вы можете заплатить долларами до вычета налогов, используя FSA, HSA или HRA.

  • Портативный

    Проверяйте свое сердце на ходу. Просто положите его в карман и возьмите с собой.

  • Доверенный

    Одобренные FDA медицинские записи ЭКГ. 30-дневная гарантия возврата денег, если вы не удовлетворены.

  • Поделитесь с врачом

    Отслеживайте данные с течением времени или отправляйте медицинские записи непосредственно своему врачу для просмотра.

Шесть лучше, чем один.

Здоровый образ жизни начинается здесь. Управляйте здоровьем своего сердца с помощью KardiaMobile 6L, единственного персонального ЭКГ, который записывает данные о шести отведениях сердца и может обнаруживать шесть наиболее распространенных аритмий прямо на вашем телефоне.

Получите максимум от своего устройства Kardia.

Получайте регулярные обзоры данных своего сердца от кардиолога, автоматически делитесь ЭКГ с семьей и т. д.Станьте участником KardiaCare всего за 9,99 долларов в месяц или 99 долларов в год.

  • Расширенные определения

    Выявляйте более широкий спектр аритмий с помощью нашей самой передовой технологии ЭКГ.

  • Кардиолог ЭКГ Отзывы

    Получайте обзор ЭКГ каждые 90 дней сертифицированным кардиологом.

  • Сводный отчет о здоровье сердца

    Получите отчет, который обобщает ваши записи ЭКГ.Поделитесь со своим врачом или используйте его для отслеживания состояния вашего сердца с течением времени.

  • Получите замену устройства со скидкой в ​​случае потери или кражи всего за 19,99 долларов США.

Узнайте, почему ведущие кардиологи доверяют Kardia записи ЭКГ медицинского уровня.

Ваш врач поблагодарит вас сейчас

TM

Получите Kardia сегодня и позаботьтесь о здоровье своего сердца.

Купить сейчас

От 79 долларов США

Не могу жить без Кардиа

Л. Смит Рейтинг «пять звезд»

«Это точный, информативный и экономичный инструмент, обеспечивающий душевное спокойствие как мне, так и моей семье, а также важный инструмент медицинской диагностики и связи между мной и моей командой кардиологов»

AliveCor KardiaMobile Logo Проводной логотип Логотип Engadget Логотип кардиокритика Логотип FastCompany Логотип Cnet

Этот сайт использует файлы cookie.Продолжая просматривать сайт, вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie. Ознакомьтесь с нашей политикой в ​​отношении файлов cookie ×

Volta Tensor Core GPU достигает новых вех производительности ИИ

Искусственный интеллект, основанный на глубоком обучении, теперь решает задачи, которые раньше считались невозможными, такие как понимание и общение компьютеров с естественной речью и автономное вождение. Вдохновленный эффективностью глубокого обучения для решения множества задач, экспоненциально растущая сложность алгоритмов привела к ненасытному аппетиту к более быстрым вычислениям.NVIDIA разработала архитектуру Volta Tensor Core для удовлетворения этих потребностей.

NVIDIA и многие другие компании и исследователи разрабатывают вычислительные аппаратные и программные платформы, чтобы удовлетворить эту потребность. Например, Google создал свои ускорители TPU (блок тензорной обработки), которые показали хорошую производительность на ограниченном количестве нейронных сетей, которые могут работать на TPU.

В этом блоге мы делимся некоторыми из наших последних достижений, которые обеспечивают значительный прирост производительности графических процессоров для сообщества ИИ. Благодаря этим улучшениям мы достигли рекордной производительности ResNet-50 для одного чипа и одного сервера. Недавно fast.ai также объявила о рекордной производительности на одном облачном экземпляре.

Наши результаты показывают, что:

  • Один графический процессор V100 с тензорными ядрами обеспечивает скорость 1075 изображений в секунду при обучении ResNet-50, что в 4 раза больше по сравнению с графическим процессором Pascal предыдущего поколения.
  • Один сервер DGX-1 на базе восьми процессоров Tensor Core V100 обеспечивает скорость 7 850 изображений в секунду, что почти вдвое больше, чем 4 200 изображений в секунду, по сравнению с тем же показателем год назад в той же системе.
  • Один облачный экземпляр AWS P3 на базе восьми Tensor Core V100 может обучить ResNet-50 менее чем за три часа, что в 3 раза быстрее, чем экземпляр TPU.

 

Рис. 1. Графический процессор Volta Tensor Core достигает рекордов скорости в ResNet-50 (экземпляр AWS P3. 16xlarge состоит из 8 графических процессоров Tesla V100).

Высокая производительность параллельной обработки различных алгоритмов делает графические процессоры NVIDIA идеально подходящими для глубокого обучения. Мы не остановились на достигнутом. Используя наш многолетний опыт и тесное сотрудничество с исследователями ИИ по всему миру, мы создали новую архитектуру, оптимизированную для многих моделей глубокого обучения — графический процессор NVIDIA Tensor Core.

В сочетании с высокоскоростным соединением NVLink и глубокой оптимизацией во всех существующих средах мы достигаем высочайшей производительности. Возможность программирования графического процессора NVIDIA CUDA обеспечивает производительность для большого разнообразия современных сетей, а также предоставляет платформу для внедрения новых сред и будущих изобретений в области глубоких сетей.

V100 Tensor Core обеспечивает рекорд скорости одного процессора

Архитектура графического процессора NVIDIA Tensor Core , встроенная в графические процессоры Volta, представляет собой огромный шаг вперед в платформе глубокого обучения NVIDIA. Это новое оборудование ускоряет вычисление кратных матриц и сверток, на которые приходится большая часть вычислительных операций при обучении нейронной сети.

Архитектура

NVIDIA Tensor Core GPU позволяет нам одновременно обеспечивать более высокую производительность, чем однофункциональные ASIC, и при этом программироваться для различных рабочих нагрузок. Например, каждый графический процессор Tesla V100 Tensor Core обеспечивает производительность 125 терафлопс для глубокого обучения по сравнению с 45 терафлопс у чипа Google TPU. Четыре чипа TPU в «облачном TPU» обеспечивают производительность 180 терафлопс; для сравнения, четыре чипа V100 обеспечивают производительность 500 терафлопс.

Наша платформа CUDA позволяет каждой среде глубокого обучения использовать всю мощь наших графических процессоров с тензорными ядрами для ускорения быстрорастущей вселенной типов нейронных сетей, таких как CNN, RNN, GAN, RL и тысяч вариантов, появляющихся каждый год.

Давайте углубимся в архитектуру Tensor Core, чтобы выделить ее уникальные возможности. На рис. 2 показаны тензорные ядра, работающие с тензорами, хранящимися в FP16 с более низкой точностью, при вычислениях с FP32 с более высокой точностью, что обеспечивает максимальную пропускную способность при сохранении необходимой точности.

Рисунок 2. Volta Tensor Core Matrix Multip and Accumulate

Тренировка ResNet-50 теперь достигает впечатляющих 1360 изображений в секунду на одном V100 в автономных тестах с последними улучшениями программного обеспечения. Сейчас мы работаем над интеграцией этого обучающего программного обеспечения в популярные платформы, как описано ниже.

Тензоры, используемые тензорными ядрами, должны быть в расположении данных с чередованием каналов в памяти (Число-Высота-Ширина-Канал, часто называемое NHWC), чтобы получить наилучшую производительность.Макет, ожидаемый в памяти обучающей структурой, представляет собой макет данных по основному каналу (Число-Канал-Ширина-Высота, часто называемый NCHW). Таким образом, библиотека cuDNN выполняет операции транспонирования тензора между NCHW и NHWC, как показано на рисунке 3. Как упоминалось ранее, поскольку сами свертки теперь стали такими быстрыми, на эти транспонирования приходится заметная часть времени выполнения.

Чтобы устранить эти транспонирования, мы устраняем эти транспонирования, вместо этого представляя каждый тензор в графе модели RN-50 напрямую в формате NHWC, функция, поддерживаемая платформой MXNet.Кроме того, мы добавили оптимизированные реализации NHWC в MXNet и cuDNN для всех других слоев без свертки, что устраняет необходимость в каких-либо транспонированиях тензора во время обучения.

Рис. 3. Оптимизированный формат NHWC устраняет транспонирование тензоров

Еще одна возможность оптимизации появилась в результате применения закона Амдала , который предсказывает теоретическое ускорение при параллельной обработке. Поскольку тензорные ядра значительно ускоряют умножение матриц и слои свертки, другие слои в рабочей нагрузке обучения стали занимать большую часть времени выполнения.Поэтому мы определили эти новые узкие места в производительности и оптимизировали их.

Производительность многих слоев без свертки ограничена перемещением данных в DRAM и из него, как показано на рис. 4. Объединение последовательных слоев позволяет использовать встроенную память и избежать трафика DRAM. Например, мы создали проход оптимизации графа в MXNet для обнаружения последовательных слоев ADD и ReLu, заменив их объединенной реализацией, когда это возможно. Эти типы оптимизации легко реализовать в MXNet с помощью NNVM (виртуальная машина нейронной сети).

Рисунок 4. Объединенные слои исключают операции чтения/записи данных

Наконец, мы продолжили оптимизацию отдельных сверток, создав дополнительные специализированные ядра для часто встречающихся типов сверток.

В настоящее время мы вносим многие из этих оптимизаций в несколько сред глубокого обучения, включая TensorFlow, PyTorch и MXNet. Мы достигли 1075 изображений в секунду на одном Tensor Core V100 с нашим вкладом в MXNet, используя стандартный график обучения с 90 эпохами, достигнув той же точности классификации Top-1 (более 75%), что и обучение с одинарной точностью. Это оставляет нам значительный запас для дальнейших улучшений, поскольку мы можем публиковать 1360 изображений в секунду в автономном тестировании. Эти улучшения производительности будут доступны в оптимизированных для NVIDIA контейнерах инфраструктуры глубокого обучения на NGC .

Самый быстрый рекорд скорости для одного узла

Несколько графических процессоров могут работать как один узел, что обеспечивает существенно более высокую пропускную способность. Однако масштабирование до нескольких графических процессоров, работающих вместе в одном серверном узле, требует каналов связи с высокой пропускной способностью и малой задержкой между графическими процессорами.Наша высокоскоростная коммутационная матрица NVLink позволяет нам увеличить производительность до восьми графических процессоров на одном сервере. Эти серверы с массовым ускорением обеспечивают один полный петафлоп производительности глубокого обучения и широко доступны в облаке, а также для локальных развертываний.

Однако масштабирование до восьми графических процессоров существенно увеличивает производительность обучения, так что другая работа, выполняемая центральным процессором в структуре, становится ограничителем производительности. В частности, конвейер данных, питающий графические процессоры в фреймворках, нуждался в существенном повышении производительности.

Конвейер данных считывает закодированные образцы JPEG с диска, декодирует их, выполняет изменение размера и дополняет изображение (см. рис. 5). Эти операции расширения улучшают способность нейронной сети к обучению, что приводит к более точному прогнозированию обученной модели. Поскольку восемь графических процессоров обрабатывают обучающую часть платформы, эти важные операции ограничивают общую производительность.

Рис. 5. Конвейер данных для декодирования и дополнения изображений

Чтобы решить эту проблему, мы разработали DALI (библиотека увеличения данных), независимую от фреймворка библиотеку для переноса работы с ЦП на ГП. DALI, показанный на рис. 6, перемещает части декодирования JPEG в графический процессор вместе с изменением размера и всеми другими расширениями. Эти операции выполняются намного быстрее на графическом процессоре, чем на ЦП, поэтому разгружайте ЦП. DALI подчеркивает мощь общей параллельной производительности CUDA. Устранение узкого места ЦП позволяет поддерживать скорость 7850 изображений в секунду на одном узле.

Рис. 6. Рабочая нагрузка, оптимизированная для графического процессора, с использованием DALI

NVIDIA помогает интегрировать DALI во все основные платформы искусственного интеллекта. Это решение также позволяет увеличить производительность за пределы восьми графических процессоров для таких систем, как недавно анонсированная NVIDIA DGX-2 с 16 графическими процессорами Tesla V100.

Самый быстрый рекорд скорости одиночного облачного экземпляра

Для наших запусков с одним GPU и одним узлом мы использовали фактический стандарт 90 эпох для обучения ResNet-50 с точностью более 75% для наших запусков с одним GPU и одним узлом. Однако время обучения можно дополнительно сократить за счет алгоритмических инноваций и настройки гиперпараметров для достижения точности с меньшим количеством эпох. Графические процессоры предоставляют исследователям ИИ возможность программирования и поддерживают все платформы глубокого обучения, что позволяет им исследовать новые алгоритмические подходы и использовать преимущества существующих.

Команда fast.ai недавно поделилась своими отличными результатами, достигнув высокой точности менее чем за 90 эпох с использованием PyTorch. Джереми Ховард и исследователи из fast.ai внедрили ключевые алгоритмические инновации и методы настройки для обучения ResNet-50 в ImageNet всего за три часа на одном инстансе AWS P3, оснащенном восемью графическими процессорами V100 Tensor Core. ResNet-50 работал в три раза быстрее, чем облачный экземпляр на базе TPU, обучение ResNet-50 занимает почти девять часов.

Мы также ожидаем, что методы, описанные в этом блоге для повышения пропускной способности, будут применимы и к другим подходам, таким как fast. ИИ и поможет им сходиться еще быстрее.

Обеспечение экспоненциального повышения производительности

С тех пор, как Алекс Крижевский выиграл первое соревнование Imagenet с двумя графическими процессорами GTX 580, мы достигли невероятного прогресса в ускорении глубокого обучения. Крижевскому потребовалось шесть дней, чтобы обучить свою блестящую нейронную сеть под названием AlexNet, которая в то время превзошла все другие подходы к распознаванию изображений, положив начало революции глубокого обучения. Теперь с нашим недавно анонсированным DGX-2 мы можем обучить AlexNet всего за 18 минут.На рис. 7 показано увеличение производительности в 500 раз всего за 5 лет.

Рисунок 7. Время обучения AlexNet на наборе данных Imagnet

Исследовательский центр Facebook AI Research (FAIR) поделился своей моделью языкового перевода под названием Fairseq. Мы продемонстрировали 10-кратный прирост производительности на Fairseq менее чем за год благодаря нашему недавно анонсированному DGX-2 и многочисленным усовершенствованиям стека программного обеспечения (см. рис. 8).

Рисунок 8. Время обучения Fairseq от Facebook.

Распознавание изображений и языковой перевод — это всего лишь несколько из бесчисленных вариантов использования, которые исследователи решают с помощью ИИ.Более 60 000 проектов нейронных сетей, использующих фреймворки с ускорением на GPU, были размещены на Github. Программируемость наших графических процессоров обеспечивает ускорение всех типов нейронных сетей, которые создает сообщество ИИ. Быстрый темп совершенствования гарантирует, что исследователи ИИ могут представить еще более сложные нейронные сети для решения грандиозных задач с использованием ИИ.

Эти стабильные преимущества являются результатом нашего подхода к оптимизации полного стека для вычислений с ускорением на GPU. От создания самых передовых ускорителей глубокого обучения до сложных систем (HBM, COWOS, SXM, NVSwitch, DGX), от передовых библиотек числовых данных и глубокого стека программного обеспечения (cuDNN, NCCL, NGC) до ускорения всех сред DL — приверженность NVIDIA к ИИ предлагает непревзойденную гибкость для разработчиков ИИ.

Мы продолжим оптимизировать весь стек и продолжим обеспечивать экспоненциальный прирост производительности, чтобы предоставить ИИ-сообществу инструменты для продвижения инноваций в области глубокого обучения.

Резюме

ИИ продолжает преобразовывать каждую отрасль, создавая бесчисленные варианты использования. Идеальная вычислительная платформа ИИ должна обеспечивать превосходную производительность, масштабироваться для поддержки гигантских и растущих размеров моделей и включать программируемость для удовлетворения постоянно растущего разнообразия архитектур моделей.

NVIDIA Volta Tensor Core GPU — это самый быстрый в мире процессор для искусственного интеллекта, обеспечивающий производительность глубокого обучения 125 терафлопс всего на одном чипе. Вскоре мы объединим 16 Tesla V100 в единый серверный узел, чтобы создать самый быстрый в мире вычислительный сервер с производительностью в 2 петафлопса.

Помимо производительности, программируемость и широкий доступ графических процессоров, доступных в каждом облаке и от каждого производителя серверов, ко всему сообществу ИИ, обеспечивают следующее поколение ИИ.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Back to top