В постоянно меняющемся мире искусственного интеллекта и глубокого обучения эффективность обучения нейронных сетей – ключевая проблема для исследователей и разработчиков. Научные сотрудники факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ выдвинули новейший подход к ускорению алгоритмов обучения нейронных сетей путем оптимизации процесса предобработки данных во время обучения. Результаты исследования представленыв трудах конференции International Conference on Parallel Computational Technologies.
Ученые факультета ВМК МГУ предложили методы, основанные на известном подходе организации параллельных вычислений, который позволяет проводить предварительную обработку данных в фоновом режиме. Разработанные оригинальные алгоритмы осуществляют оптимальное распределение нагрузки по имеющимся вычислительным ресурсам. «Таким образом, предобработку данных можно выполнять на процессоре с использованием многозадачных вычислений, в то время как обучение нейронных сетей осуществляется на графических процессорах», – отметила доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета ВМК МГУ Нина Попова. Это новшество открывает существенные возможности для оптимизации рабочих процессов обучения и повышения общей эффективности системы.
Исследователи выделили несколько ключевых моментов. В их числе, было отмечено разнообразие параллельных алгоритмов, каждый из которых специально разработан для организации параллелизма и межпроцессорного взаимодействия. Эти подходы предлагают гибкость и адаптивность для оптимизации предобработки данных в разнообразных приложениях. Предложенные методы реализованы с использованием языков программирования Python и C++, что предоставляет практическую программную библиотеку для разработчиков и исследователей, которые могут применять их в своих проектах. Работа также тщательно оценивает эффективность этих инновационных методов путем сравнения с параллельной предобработкой в рамках фреймворка PyTorch на различных тестовых задачах. Результаты показывают значительное улучшение времени обучения и использования вычислительных ресурсов. В упомянутой статье представлены рекомендации по выбору наиболее подходящего метода в зависимости от конкретного набора данных и алгоритма предварительной обработки пакетов данных, что повышает его практическую ценность.
«Наши результаты представляют собой еще один шаг в сторону расширения областей практического применения технологий глубокого обучения. Оптимизируя предобработку данных с помощью параллельных вычислений, мы открываем новые возможности для исследователей и разработчиков, чтобы обучать нейронные сети быстрее и эффективнее, чем когда-либо», – поделилась Нина Попова.
Это исследование представляет собой многообещающий шаг в направлении улучшения процесса обучения нейронных сетей и, в конечном итоге, создания более эффективных систем искусственного интеллекта в различных областях, от здравоохранения до разработки автономных транспортных средств.