ACTUALITES

Des chercheurs utilisent des GPU pour construire le plus vaste réseau neuronal artificiel du monde

L’apprentissage automatique et l’exploration de données accélérées par GPU promettent une amélioration significative des capacités de reconnaissance des objets, de la voix, des images et des vidéos

NVIDIA Corporation:   
Stéphane Quentin
Southern Europe Product PR Manager
NVIDIA
Email: squentin@nvidia.com
Direct: +33 1 55 63 84 93

Agence de Relations Presse   
OXYGEN
Carole DA SILVA
cdasilva@oxygen-rp.com
nvidia@oxygen-rp.com
+33 141 11 35 45

LEIPZIG, Allemagne - ISC 2013 - 18 juin 2013 - NVIDIA annonce avoir collaboré avec une équipe de chercheurs de l’université de Stanford (États-Unis) pour créer le réseau neuronal artificiel le plus vaste du monde et, à terme, pouvoir modéliser le processus d’apprentissage du cerveau humain. Le réseau est 6,5 fois plus étendu que celui élaboré par Google, détenteur du précédent record, en 2012.

Les réseaux neuronaux informatisés sont capables d’« apprendre » à modéliser le comportement du cerveau, et donc de reconnaître les objets, les personnes, la voix et les sons comme n’importe quel être humain.

Néanmoins, créer un réseau neuronal à grande échelle s’avère extrêmement coûteux en ressources informatiques. Ainsi Google a-t-il eu recours à un millier de serveurs basés sur CPU, soit 16 000 cœurs de processeurs, pour élaborer son réseau neuronal capable d’apprendre tout seul à reconnaître des chats dans une série de vidéos YouTube. Le réseau comptait 1,7 milliard de paramètres, la représentation virtuelle des synapses.

À titre de comparaison, l’équipe de Stanford dirigée par Andrew Ng, directeur du laboratoire d’intelligence artificielle de l’université, n’a eu recours qu’à trois serveurs dotés de GPU NVIDIA pour créer un réseau de même dimension et accélérer le traitement des données de masse générées par celui-ci. Avec seize serveurs accélérés avec les GPU NVIDIA, l’équipe a pu créer un réseau neuronal de 11,2 milliards de paramètres, soit 6,5 fois plus vaste que le réseau Google annoncé en 2012.

Plus un réseau neuronal est vaste et puissant, plus sa précision pour réaliser des tâches telles que la reconnaissance des objets est grande, ce qui permet aux ordinateurs de modéliser davantage de comportements proches du type humain. Cette réussite a fait l’objet d’un article publié hier à l’occasion de la conférence internationale sur l’apprentissage automatique d’Atlanta (ICML).

« Avec une performance informatique significativement plus élevée que les systèmes classiques basés sur CPU, les accélérateurs GPU démocratisent la modélisation des grands réseaux neuronaux », s’est félicité Sumit Gupta, directeur général de la division d'accélération de calcul Tesla chez NVIDIA, et d’ajouter : « N’importe quel chercheur ou entreprise peut désormais utiliser l’apprentissage automatique pour résoudre tout type de problème de la vie réelle avec une poignée de serveurs accélérés aux GPU. »

Des accélérateurs GPU pour l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique, champ d’études en plein essor de l’intelligence artificielle (IA), est la science consistant à obtenir des ordinateurs qu’ils agissent sans avoir été spécifiquement programmés à dessein. Ces dix dernières années, l’apprentissage automatique est à l’origine des véhicules sans pilote, du gain d’efficacité de la recherche sur Internet et des percées considérables dans notre compréhension du génome humain. De nombreux chercheurs sont convaincus qu’il s’agit du meilleur moyen de progresser vers une IA proche de l’intelligence humaine.

Nuance, l’un des leaders dans le développement de logiciels de reconnaissance vocale, utilise justement les GPU dans ce domaine.Elle forme ses modèles de réseaux neuronaux à la reconnaissance des mots en utilisant des milliers d’heures d’audio. Une fois les modèles formés, ils sont à même de reconnaître la structure de la parole en la confrontant aux structures existantes préalablement apprises par le modèle.

« Les GPU accélèrent sensiblement la formation sur de grands volumes de nos données et nous permettent d’explorer rapidement les algorithmes originaux et techniques de formation », explique Vlad Sejnoha, directeur technique (CTO) chez Nuance. « Les modèles qui en résultent affinent la précision de toutes les technologies de base de Nuance sur les marchés de la santé, de l’entreprise et de la mobilité grand public. »

NVIDIA est présent à la conférence internationale de superinformatique 2013 (ISC) de Leipzig (Allemagne) du 16 au 20 juin, stand 220.

À propos de NVIDIA
Depuis 1993, NVIDIA (Nasdaq: NVDA) a été le pionnier des arts et de la science de l'informatique visuelle. Ses technologies proviennent de la transformation d'un monde d'écrans dans un monde de découverte interactive - pour tous en allant des joueurs aux scientifiques en passant par les consommateurs et les entreprises. Plus d'informations sur http://nvidianews.nvidia.com et http://blogs.nvidia.com

Certaines déclarations de ce communiqué de presse, y compris mais sans s’y limiter des déclarations concernant : l’impact et les avantages des des accélérateurs GPU NVIDIA Tesla sont des déclarations prévisionnelles sujettes à des risques et des incertitudes qui pourraient modifier considérablement les attentes. Parmi les facteurs importants pouvant influencer matériellement les résultats, on peut trouver : les conditions économiques mondiales ; notre dépendance envers des tiers pour la fabrication ; l’assemblage, l’emballage et les tests de nos produits, l’impact du développement technologique et de la concurrence ; le développement de nouveaux produits et de nouvelles technologies ou les améliorations à nos produits et à nos technologies existants ; l’adoption de nos produits ou des produits de nos partenaires par le marché ; les défauts de conception, de fabrication et de logiciel ; les modifications des préférences ou des exigences des consommateurs ; les modifications des normes et des interfaces du secteur ; la perte inattendue de performances de nos produits ou technologies au moment de leur intégration dans les systèmes ; ainsi que d’autres facteurs détaillés de temps à autre dans les rapports NVIDIA fournis à la SEC (Securities and Exchange Commission), notamment le formulaire 10-Q pour l'exercice fiscal terminé le 28 avril 2013. Des copies des rapports remis à la SEC sont publiées sur le site Web de l'entreprise et sont disponibles gratuitement auprès de NVIDIA. Ces déclarations prévisionnelles ne sont pas des garanties de performances futures et ne sont valables que pour la date de la présente. En l’absence d’impératif légal, NVIDIA refuse toute obligation de mettre à jour ces déclarations prévisionnelles afin qu’elles correspondent à des événements ou circonstances futurs.

###

© 2013 NVIDIA Corporation. Tous droits réservés. NVIDIA et le logo NVIDIA sont des marques de commerce et/ou des marques déposées de NVIDIA Corporation aux États-Unis et dans d’autres pays. Les autres noms d'entreprise et de produit peuvent être des marques de commerce des entreprises respectives auxquelles ils sont associés. Les fonctionnalités, la tarification, la disponibilité et les caractéristiques sont sujets à modification sans préavis.