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Le GPU al centro della rete neurale più grande al mondo

Nvidia ha collaborato con un team di ricercatori della Stanford University per creare la più grande rete neurale al mondo, che è stata realizzata per simulare come apprende la mente umana. Questa rete è 6,5 volte maggiore di quella precedente che deteneva il record e che era stata sviluppata da Google nel 2012. Le reti neurali simulate a computer sono capaci di imparare come fa la mente umana, incluso il riconoscimento degli oggetti, delle persone, delle voci e dei suoni.

Creare reti neurali su larga scala è molto dispendioso in termini di risorse di calcolo. Per esempio, Google ha usato server basati su circa 1.000 CPU – o 16.000 core – per sviluppare la sua rete neurale, che aveva imparato a riconoscere i gatti in una serie di video di YouTube. La rete comprendeva 1,7 miliardi di parametri e la rappresentazione virtuale delle connessioni tra neuroni.

Stanno arrivando

Al contrario, il team di Stanford, guidato da Andrew NG, direttore dell'Artificial Intelligence Lab dell'Università, ha creato una rete della stessa entità con solo tre server, usando le GPU Nvidia per processare più rapidamene la mole di dati generati dalla rete. Con 16 server accelerati da GPU Nvidia, il team ha dato vita una rete neurale con 11,2 miliardi di parametri, ossia 6,5 volte maggiore di quella annunciata da Google nel 2012.

Tanto più grande e potente è la rete neurale, quanto più accurato è, ad esempio, il riconoscimento di oggetti, consentendo ai computer di avvicinarsi maggiormente al modello della mente umana. Un documento relativo alla ricerca di Stanford è stato pubblicato in occasione dell'International Conference on Machine Learning.

L'apprendimento automatico si occupa di far agire i computer senza che siano stati esplicitamente programmati. Nel decennio passato, questa scienza ci ha consentito di arrivare alle "self-driving car", auto che guidano da sole, a una ricerca web efficiente e a una comprensione più approfondita del genoma umano. Molti ricercatori credono sia il miglior modo per fare progressi verso l'AI di livello umano.

Tra le aziende che usano le GPU in quest'area troviamo Nuance, che "allena" i suoi modelli di rete neurale per riconoscere diverse parole, usando migliaia di ore di audio. Una volta che i modelli sono stati "allenati", possono riconoscere il modello delle parole unendole a quelle imparate in precedenza.