Sân chơi AI Deep Learning của NVIDIA và những yêu cầu về cấu hình chạy Deep Learning

Deep Learning hay học sâu là một trong những chức năng của AI ( Trí tuệ nhân tạo ), Deep Learning vẫn còn rất mới lạ mặc dù đã được xuất hiện từ những năm 80 của thế kỷ trước. Nhưng bây giờ nhờ các phát triển vượt bậc về công nghệ, chúng ta đã có thể từng bước phát triển Deep Learning. Và để bắt kịp xu thế đó thì Nvidia - một “ông lớn” trong giới công nghệ cũng đã phát triển những phần mềm học thuật về AI cũng như Nvidia Deep Learning AI. Bạn hãy cùng Mygear.vn tìm hiểu ở bài viết dưới đây nhé! 

Khái quát về Nvidia Deep Learning AI

Là một nhánh nhỏ chức năng của AI, vận dụng các mạng lưới thần kinh Deep Learning mang lại cho chúng ta một độ chính xác cực kì cao trong nhận diện khuôn mặt, nhận diện giọng nói, vân tay,... 

Sân chơi AI của NVIDIA 

Sở dĩ nói như vậy là vì “ông lớn” này hiện đang là một trong những tập đoàn công nghệ đi đầu về mảng AI cũng như Deep Learning. Sản xuất ra hàng loạt các loại GPU để phục vụ cho việc nghiên cứu, phát triển ứng dụng AI như GPU NVIDIA Volta, Turing. Và trọng điểm của hôm nay là về NVIDIA Deep Learning SDK.

1. Tích hợp với mọi Framework

Nvidia Deep Learning AI Frameworks cung cấp các khối xây dựng cho việc thiết kế, đào tạo và xác thực mạng thần kinh sâu ( hay còn gọi là deep neural networks ), qua một giao diện chương trình cao cấp. Những frameworks sử dụng nhiều Deep Learning như TensorFlow, Pytorch và Jax đều phụ thuộc vào thư viện gia tốc GPU ( GPU-accelerated librabries ) như CuDNN và TensorRT để đạt được hiệu suất cao trong gia tốc GPU về đào tạo và suy luận.

2. Deep Learning Training ( Đào tạo học sâu ) 

Thư viện CUDA-X AI gia tốc đào tạo Deep Learning trong mọi framework với hiệu suất tối ưu hóa cao. Mang đến thế giới một màn trình diễn tuyệt hảo trên những GPU thông qua các ứng dụng như Hội thoại AI (conversational AI), Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural language understanding), Hệ thống gợi ý (Recommender) và Thị giác máy tính (Computer vision). 

Bởi vì Deep Learning đang được áp dụng cho những tác vụ phức tạp như Hiểu ngôn ngữ và Hội thoại AI, cho nên việc cần thiết đào tạo trong kích cỡ mô hình và tính toán tài nguyên đã bùng nổ.

3. Một số các tính năng khác

• Deep Learning Inference ( Suy luận học sâu ) 
• Pre-Trained mô hình và phần mềm DL từ NGC catalog

Và nếu muốn tìm hiểu sâu hơn, thì NVIDIA có hỗ trợ một khóa học gọi là Deep Learning Demystified.

Yêu cầu về cấu hình 

Do Nvidia Deep Learning AI luôn yêu cầu một cấu hình khá đặc thù và cồng kềnh nên hầu như chỉ được dựng nên để chạy server cho các công ty lớn, nhỏ. Nhưng đừng lo vì các cấu hình được cấu thành tự những linh kiện thương mại phổ biến trên thị trường vẫn có thể dùng được để chạy Deep Learning, và tất nhiên cũng phải là những cấu hình mãnh mẽ nhất. Bạn có thể tham khảo cấu hình dưới đây:

• CPU: Intel core i9 10900X (xung nhịp 3.5Ghz có thể tăng lên 4.5Ghz, 10 nhân, 20 luồng) 
• GPU: NVIDIA 3060 12GB VRAM
• RAM: 64GB DDR4 Bus 3200Mhz
• SSD: 250GB
• HDD: 1TB
• Nguồn: 750W ( chất lượng 80+ Gold ) 

Trên đây là những chia sẻ nho nhỏ của Mygear.vn về NVIDIA Deep Learning. Và sao bạn không thử ghé qua https://mygear.vn/buildpc để dựng cho mình một cấu hình phù hợp cho việc chạy Deep Learning hoặc để phục vụ những sở thích cá nhân nhỉ?

>> Xem thêm: Cấu hình cơ bản và khuyến nghị dành cho IBM Watson