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Google的研究人員開源了一個新框架

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-04-11 11:16 ? 次閱讀

Google的研究人員開源了一個新框架,該框架可以在數(shù)千臺機器上擴大人工智能模型的培訓。

谷歌在一份研究論文中指出,這是一個有前途的發(fā)展,因為它應(yīng)該使AI算法訓練能夠以每秒數(shù)百萬幀的速度執(zhí)行,同時將這樣做的成本降低多達80%。

這種減少可能有助于為那些以前無法與AI等主要參與者競爭的初創(chuàng)公司提供公平的競爭環(huán)境。實際上,在云中訓練復雜的機器學習模型的成本令人驚訝地昂貴。

Synced最近的一份報告發(fā)現(xiàn),華盛頓大學花費了25,000美元來訓練其Grover模型,該模型用于檢測和生成假新聞。同時,OpenAI每小時支付256美元來訓練其GPT-2語言模型,而Google本身花費約6,912美元來訓練其BERT模型來進行自然語言處理任務(wù)。

SEED RL構(gòu)建在TensorFlow 2.0框架之上,并通過利用圖形處理單元和張量處理單元的組合來集中模型推斷。然后使用訓練模型的學習器組件集中執(zhí)行推斷。

目標模型的變量和狀態(tài)信息保持局部狀態(tài),并在過程的每個步驟中將對它們的觀察結(jié)果發(fā)送給學習者。SEED RL還使用基于開源通用RPC框架的網(wǎng)絡(luò)庫來最大程度地減少延遲。

谷歌的研究人員說,SEED RL的學習器組件可以擴展到數(shù)千個內(nèi)核,而在環(huán)境中采取步驟與在模型上進行推斷以預(yù)測下一步操作之間進行迭代的參與者數(shù)量可以擴展到數(shù)千臺機器。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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