LONDRES, 15 de noviembre de 2019 /PRNewswire/ -- Mindtech Global Ltd, una empresa emergente basada en Reino Unido, ha anunciado soporte para contenedores que permitirán la ejecución de múltiples instancias de su herramienta de generación de datos sintéticos Chameleon en plataformas en clúster. Este enfoque permite usar por completo los recursos de computación disponibles para reducir de manera significativa el tiempo del ciclo de entrenamiento de las redes neuronales que utilizan datos sintéticos.
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Escalabilidad diseñada
Chameleon de Mindtech se diseñó desde el principio para ser escalable para generar gran cantidad de datos que satisfagan las demandas de los sistemas de entrenamiento de redes neuronales visuales para sistemas de IA. El simulador incorpora un motor de secuencia de comandos, lo que habilita el uso de capacidades sencillas para ejecuciones repetidas de las simulaciones, cambiando solo una variable a la vez. El editor de casos se diseñó para la creación rápida y sencilla de secuencias diferentes múltiples, para crear los datos necesarios para el caso de uso previsto.
Sacar provecho de la escalabilidad
El editor de casos y el motor de secuencia de comandos del simulador aseguran que las herramientas de Chameleon se pueden utilizar para generar gran cantidad de datos. Para que el usuario pueda sacar provecho de esta funcionalidad, la simulación y el hardware de representación se tienen que usar por completo. Para lograrlo, las herramientas se diseñaron para utilizar al completo todos los recursos disponibles y sacar provecho de los procesadores multihilo y los aceleradores GPU disponibles en sistema que alberga el simulador. Para mejorar aún más esta funcionalidad, Mindtech ha actualizado el simulador y lo encapsulado en un contendor, de modo que se pueden utilizar tecnologías tales como Singularity y Docker. Esto a su vez permite su despliegue en un entorno de clúster como Kubernetes. Esta nueva funcionalidad permite el despliegue a nivel de servidor y de nube, con lo que se mejora su capacidad de utilizar los recursos de computación disponibles.
La necesidad de escalabilidad
La creación de mundos virtuales, que se usan para crear los datos sintéticos de alta calidad de Mindtech, necesita el uso de técnicas de representación 3D sofisticados, además de bastante potencia de procesador, emitida por los aceleradores GPU, para asegurar que el mundo virtual tiene un comportamiento realista, "vital". Cada tarea de entrenamiento de una red neuronal requerirá cientos de miles o incluso millones de imágenes, todas con una representación individual y anotadas para la tarea de entrenamiento. El uso de contenedores permite al usuario ejecutar múltiples simulaciones en paralelo, con lo que se reduce considerablemente el tiempo necesario para crear los datos y reduce el ciclo general de entrenamiento para las redes neuronales.
Según Ogi Brkic, vicepresidente corporativo y jefe general del Centro de Datos del Departamento comercial de GPU de AMD Radeon Technology Group: "La combinación del procesador AMD EPYC(TM) 7002 más nuevo y el acelerador de GPU Radeon Instinct(TM)MI50 representa lo mejor de que es posible para tareas modernas de IA. Chameleon de Mindtech saca provecho de esta potente plataforma de computación para acelerar la generación de datos sintéticos y ayudar a reducir el ciclo de entrenamiento con un enfoque contenedorizado".
Disponibilidad
La escalabilidad de las herramientas de IA Chameleon de Mindtech se mostrará en la caseta de AMD en Supercomputing 2019 del 18 al 21 de noviembre en Denver, Colorado.
Contacto
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