NVIDIA继续赠送多台Tesla V100 GPU加速器

http://www.edu.hc360.com2017年08月11日09:51 来源:慧聪教育装备网T|T

     【慧聪教育装备网】NVIDIA始终致力于将速度超快的GPU赠送给超级聪明的人工智能研究人员。

    上个月,NVIDIA在檀香山举办的计算机视觉与模式识别大会(CVPR)上为优秀的人工智能研究人员赠送了首批NVIDIA Tesla V100 GPU加速器。近日,NVIDIA在悉尼召开的国际机器学习大会(ICML)NVAIL研讨会上再次发力,继续送出了15台NVIDIA Tesla V100 GPU加速器。

    “我觉得这太棒了,”加州大学伯克利分校的助理教授Sergey Levine表示,他因在深度学习和机器人交叉领域所取得的成就而颇负盛名。

后排从左向右依次为:TatsuyaHarada、BenPoole、AaronCourville、SergeyLevine、SedatOzer 前排从左向右依次为:MarcLaw、RupeshSrivastava、PedroDomingos、LarsMescheder(MPITübingen)和JakobFoerster。

后排从左向右依次为:Tatsuya Harada、Ben Poole、Aaron Courville、Sergey Levine、Sedat Ozer 前排从左向右依次为:Marc Law、Rupesh Srivastava、Pedro Domingos、Lars Mescheder(MPITübingen)和Jakob Foerster。

    在国际机器学习大会上,NVIDIA为NVIDIA AI实验室计划(NVAIL)的参与者召开了一次研讨会,并借此机会送出了由NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋先生签名的Tesla V100 GPU加速器。这款功能超级强大的GPU,可提供每秒超过100万亿次浮点运算的深度学习性能。

    “我们可以将此(GPU)融入我们的算法,或许我们便可以傲视群雄了”,华盛顿大学的Pedro Domingos说。

    NVIDIA通过NVAIL支持全球优秀大学和研究机构在人工智能方面的研究。

 7月在檀香山,NVIDIA向顶尖AI研究人员赠送首批TeslaV100GPU加速器

7月在檀香山,NVIDIA向顶尖AI研究人员赠送首批Tesla V100 GPU加速器

    获赠Tesla V100 GPU加速器的研究人员分别来自卡耐基梅隆大学、中国科学院(CAS)、瑞士人工智能实验室IDSIA、麻省理工学院、MPITübingen、蒙特利尔学习算法研究所、台湾大学、牛津大学、北京大学、斯坦福大学、清华大学、加州大学伯克利分校、东京大学、多伦多大学和华盛顿大学等15家全球顶尖人工智能研究机构。

    蒙特利尔学习算法研究所的Aaron Courville表示,“我们非常依赖NVIDIA技术,拥有更多的GPU对我们至关重要”。

    所有接受赠与的研究人员均为NVAIL研究机构的成员。

    “NVIDIA历来支持全方位多层次的创新。我们的NVAIL合作伙伴处于人工智能领域研究的前沿,每天都在取得可以改善我们生活的新成果。”NVIDIA加速计算部门总经理兼副总裁IanBuck表示。

    NVIDIA先锋研究奖项:点赞全球的人工智能研究项目

获得第一届NVIDIA先锋研究奖项的人工智能研究人员。从左向右分别为:AaronCourville、ChelseaFinn、SergeyLevine、SedatOzer、RupeshSrivastava、MarcLaw和TatsuyaHarada。

获得第一届NVIDIA先锋研究奖项的人工智能研究人员。从左向右分别为:Aaron Courville、Chelsea Finn、Sergey Levine、Sedat Ozer、Rupesh Srivastava、Marc Law和Tatsuya Harada。

    研讨会上的另一件惊喜事件是NVIDIA先锋研究奖的颁布。该奖项旨在庆祝NVAIL合作伙伴的研究论文在ICML等国际会议上获得认可。

    获奖者收到了包含其论文首页的纪念品。首批获奖者及其研究论文包括:

    卡耐基梅隆大学:Improved Variational Autoencoders for Text Modeling using Dilated Convolutions

    IDSIA:Recurrent Highway Networks

    麻省理工学院:Coresets for Vector Summarization with Applications to Network Graphs

    蒙特利尔学习算法研究所:A Closer Look at Memorization in Deep Networks

    清华大学:Identify the Nash Equilibrium in Static Games with Random Payoffs

    加州大学伯克利分校:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks  

    东京大学:Asymmetric Tri-training for unsupervised domain adoptation

    多伦多大学:Deep Spectral Clustering Learning

NVIDIA的NVAIL计划主管AnushreeSaxena(左)为加州大学伯克利分校的ChelseaFinn(中)和SergeyLevine(右)等人工智能研究人员颁奖

NVIDIA的NVAIL计划主管Anushree Saxena(左)为加州大学伯克利分校的Chelsea Finn(中)和Sergey Levine(右)等人工智能研究人员颁奖

    “很高兴获得这个奖,我感到非常荣幸,”东京大学教授TatsuyaHarada说。

    “NVIDIA邀请我们来到这里,阅读我们撰写的这些论文并予以肯定,他们如此积极地参与研究真的令人赞赏,”加州大学伯克利分校的Levine说。

责任编辑:刘瑶琪

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