Araştırmacılar, dünyanın en büyük nöral ağını oluşturmak için GPU’ları kullanıyor. İşte öğrenme yeteneğine sahip bilgisayarlar…
Nesne, Konuşma, Ses, Görüntü ve Video Tanıma Olanaklarını Büyük Ölçüde Geliştirmek için GPU Hızlandırmalı Makineyle Öğrenme ve Veri Sondajı Kullanılıyor
NVIDIA bugün, insan beyninin nasıl öğrendiğini modellemek için dünyanın en büyük yapay nöral ağını oluşturmak üzere Stanford Üniversitesi’nde bir araştırma ekibi ile birlikte çalıştığını duyurdu. Bu ağ, 2012 yılında Google tarafından geliştirilen ve rekor kıran ağdan 6,5 kat daha büyüktür.
Bilgisayar tabanlı nöral ağlar nesneleri, kişileri, insan seslerini ve diğer sesleri insanların tanıdığı gibi tanıma dahil olmak üzere beyninin davranışının nasıl modelleneceğini “öğrenme” yeteneğine sahiptir.
Ancak, büyük ölçekli nöral ağların oluşturulması hesaplama açısından son derece maliyetlidir. Örneğin, Google bir dizi YouTube videoda kedileri tanımayı öğrenen nöral ağını geliştirmek için yaklaşık 1.000 CPU tabanlı sunucu, yani 16.000 CPU çekirdeği kullandı. Ağ, nöronlar arasınndaki bağlantıları sanal olarak temsil eden 1,7 milyar parametre içermekteydi
Üniversitenin Yapay Zeka Laboratuvarı direktörü Andrew Ng tarafından yönetilen Stanford ekibi ise, ağın oluşturduğu büyük verilerin işlenmesini hızlandırmak için NVIDIA®GPU’ları kullanan yalnızca üç sunucu ile aynı büyüklükte bir ağ oluşturdu. Ekiponra, 16 NVIDIA GPU ile Google’ın 2012 yılında duyurduğu ağdan 6,5 kat daha büyük olan 11,2 milyon parametreli bir nöral ağ oluşturdu.
Nöral ağ ne kadar büyük ve güçlü olursa, nesne tanıma gibi işleri o kadar doğru bir şekilde yaparak bilgisayarların insan davranışını modellemesine olanak verir. Stanford araştırması ile ilgili bir yazı dün Makineyle Öğrenme ile İlgili Uluslararası Konferansta yayınlandı.
NVIDIA Tesla Hızlandırmalı Hesaplama İş Birimi genel müdürü Sumit Gupta, “CPU’lara göre önemli derecede daha yüksek seviyelerde hesaplama performansı sunan GPU hızlandırıcılar, büyük ölçekli nöral ağ modellemesini geniş kitlelere ulaştırıyor” dedi. “Artık tüm araştırmacılar veya şirketler, yalnızca birkaç GPU hızlandırmalı sunucu ile gerçek hayattaki sorunları çözmek üzere makineyle öğrenme kullanabilecek.”
GPU Hızlandırıcılar Bilgisayarla Öğrenmeyi Güçlendiriyor
Yapay zeka alanının hızla büyüyen bir kolu olan Makineyle öğrenme, bilgisayarların doğrudan programlanmadan çalıştırılması bilimidir. Makineyle öğrenme, geçtiğimiz on yılda bizlere kendi kendine giden arabalar, etkin web tarama ve insan genomunun çok daha iyi anlaşılması gibi olanaklar sunmuştur. Birçok araştırmacı, insan seviyesinde yapay zekaya doğru gelişme sağlamada bunun en iyi yol olduğuna inanıyor.
Bu alanda GPU’ları kullanan şirketlerden biri de, konuşma tanıma ve doğal dil teknolojilerinin geliştirilmesinde öncü olan Nuance’dır. Nuance, nöral ağ modellerini terabitlerce ses verisi kullanarak kullanıcıların konuşmalarını anlamak üzere yönlendirmektedir. Modeller yönlendirildikten sonra, konuşulan sözcüklerin düzenini modelin daha önce öğrendiği düzenler ile bağlantılandırarak tanıyabilir.
Nuance baş teknoloji yöneticisi Vlad Sejnoha, “GPU’lar nöral ağlarımızı çok büyük miktarlarda verilerde yönlendirmemizi önemli derecede hızlandırarak yeni algoritmaları ve eğitim tekniklerini hızlı bir şekilde keşfetm olanak vermektedir” dedi. “Elde edilen modeller, Nuance’ın sağlık hizmetleri, kurumsal ve mobil tüketici pazarlarında ana teknoljilerinde veri doğruluğunu geliştirmektedir.”
NVIDIA, bu hafta 16-20 Haziran tarihleri arasında Almanya Leipzig’de yapılacak 2013 Uluslararası Süper Hesaplama Konferansında 220 No’lu standda ürünlerini segileyecek.
