Facebook:AI视觉训练升级,1秒钟可记录40000张图片

Facebook近日在西雅图 Data@Scale 大会上公布的一篇研究论文中表示,已成功开发一套新的计算机视觉系统,该系统在每秒钟可完成4万张图片的训练。这样一来在60分钟内就可以完成ImageNet -1K的数据集(共计120万张图片)的训练就成了可能,而且不会降低质量。而在现阶段,完成数据集的训练至少需要几天时间。

目前,Facebook的月活用户已达19.6亿。如果要从海量的图片中筛选出有意义的和值得纪念图片的话,会给AI、机器学习的训练带来很大的压力,而且较大的网络和数据集会导致更长的训练时间,阻碍其研发进度。所以,Facebook一直在研究更好的方法来解决这一问题。

该研究论文表示,Facebook的AI、机器学习团队在试验中采用了新的系统——用基于Caffe2的系统,以高达8192张图的minibatch大小,在256个GPU上用包含120万张图片的ImageNet -1k来训练ResNet-50,只花了1个小时,同时确保了准确性。

从硬件角度来看,Facebook此前的系统只有8个GPU,增至256 个GPU后,规模效益可提升90%。

同时,Facebook还表示,愿意向外公开自己的研发成果和硬件堆栈。

原文发布于微信公众号 - BestSDK(bestsdk)

原文发表时间:2017-06-10

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