Intelligence artificielle Machine Learning : Google, Baidu, Intel, Harvard, Stanford et Berkeley lancent MLPerf,...

Pour approfondir le sujet

Sur le même thème :

Enquête : focus sur le marché mondial du machine learning sur la période 2020-2027

Verified Market Research, une agence spécialisée dans les études de marché, a publié son enquête sur le marché du machine learning ainsi que son...

Intelligence artificielle : la reconnaissance d’expressions faciales peut-elle être universelle ?

Dans chaque pays du monde, pour exprimer nos sentiments, nos émotions ou parfois même une idée, nous utilisons certaines expressions faciales. Toutefois, ces mimiques...

Apple recrute Samy Bengio, ancien dirigeant et cofondateur de Google Brain

Après le licenciement des expertes Timnit Gerbu et Margaret Mitchell de chez Google, Samy Bengio avait décidé de déposer sa démission. L'ancien dirigeant et...

Andrew Ng lance le Data-Centric AI Competition, un défi centré sur l’amélioration de jeux de données

Grâce à leur collaboration, DeepLearning.AI et Landing AI ont lancé le Data-Centric AI Competition : un défi d'intelligence artificielle. Les participants seront invités à...

Machine Learning : Google, Baidu, Intel, Harvard, Stanford et Berkeley lancent MLPerf, un outil de mesure de performances

Plusieurs entreprises dont Google, Intel et Baidu et chercheurs viennent d’annoncer le lancement de MLPerf, un nouvel outil de mesure de performances (benchmark). Il aide les utilisateurs à optimiser les matériels et logiciels de machine learning.

L’annonce, faite ce mercredi, intéressera les datascientists qui auront désormais à leur disposition un outil permettant de mesurer les performances mais également d’accélérer les améliorations de ces dernières. Baptisé MLPerf, il a été développé par plusieurs compagnies technologiques dont AMD, Baidu, Google et Intel ainsi que des chercheurs de Harvard, Stanford et de l’Université de Californie Berkeley. Techniquement, il permet de mesurer la vitesse en se basant sur le temps nécessaire à l’entraînement des réseaux de neurones profonds pour l’accomplissement de tâches telles que la reconnaissance d’objets, la traduction, etc.

Dans son communiqué de presse, Andrew Ng, fondateur et CEO de Landing.AI a indiqué :

“L’IA transforme de nombreuses industries, mais pour qu’elle atteigne tout son potentiel, nous avons besoin de matériel et de logiciel plus rapide.”

Une première version de MLPerf sera prête pour août et devrait permettre de mesurer les performances du matériel, et notamment des nouveaux accélérateurs disponibles sur le marché. Elle s’attachera tout d’abord aux tâches d’entraînement sur une gamme de systèmes tels que les stations de travail ou encore les grands centres de données. Par la suite MLPerf devrait inclure les tâches d’inférence et notamment celles exécutées sur des systèmes clients intégrés.

Greg Diamos, chercheur principal au sein du groupe deep learning de Baidu a indiqué :

“Entraîner un modèle que nous souhaitons vraiment exploiter nous demanderait de faire fonctionner tous les GPU que nous avons pendant deux ans”.

De son côté, Peter Mattson, ingénieur sur le projet Google Brain, précise :

“Si les systèmes deviennent plus rapides, nous bénéficierons de tout le potentiel du machine learning bien plus vite. […]

Nous l’avons baptisée la version 0.5… Nous l’avons développée avec une petite équipe et maintenant nous souhaitons que la communauté y ajoute sa touche pour une version 1.0 qui devienne quelque chose appartenant à chacun. […] Nous encourageons le feedback…”

Pour plus d’informations, vous pouvez visiter mlperf.org et partager vos commentaires avant le 31 juillet.


1ère Marketplace de l'IA et de la transformation numérique vous recommande :
 
Pierre-yves Gerlat

Partager l'article

Quel rôle l’intelligence artificielle joue-t-elle dans la lutte contre les incendies de forêt ?

Le Maroc, l'Espagne et la France connaissent actuellement une vague de chaleur très importante qui surprend les météorologues car elle arrive précocement. Avec le...

L’UMONS introduit 40 portefeuilles projets FEDER-FSE+ pour un budget de plus de 280 millions d’euros

Le FEDER (Fonds Européen de Développement Régional) et le FSE (Fonds Social Européen Plus) ont pour objectif de renforcer la cohésion sociale et économique...

Yoshua Bengio fait son entrée dans le dictionnaire Larousse

Nouveau signe de la popularisation de l'intelligence artificielle, le directeur scientifique de Mila et professeur à l’Université de Montréal, Yoshua Bengio, intègre le Petit...

METAFORA biosystems lance METAflow, logiciel cloud d’analyse numérique de cytométrie en flux

METAFORA Biosystems, une société qui a développé une plateforme de cytométrie en flux alimentée par l'IA pour générer des diagnostics in vitro (DIV) plus...
Recevoir une notification en cas d'actualité importante    OK Non merci