MongoDB mengumumkan penawaran bayar sesuai penggunaan di Google Cloud Console

Lambda, Razer meluncurkan laptop computer untuk pengembangan aplikasi pembelajaran mendalam

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Remodel 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara digital. Bergabunglah dengan AI dan para pemimpin knowledge untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Tidak semua administrator TI menyadari hal ini, tetapi ketika perusahaan sedang berkembang pembelajaran mendalam aplikasi untuk industri, farmasi, akademisi dan penelitian medis, jauh lebih efisien dan hemat waktu untuk mengembangkannya menggunakan Linux stasiun kerja. Mengapa? Karena aplikasi pada akhirnya akan berjalan di server produksi Linux, dan mereka akan berbicara dengan bahasa kode yang sama jauh sebelum mereka terhubung.

Meletakkan aplikasi yang dibangun di atas laptop computer Linux yang menjalankan sistem operasi seperti Pink Hat, Ubuntu, Debian, atau lainnya dengan server produksi yang menjalankan OS yang sama menghindari banyak potensi kesalahan saat menjalankan aplikasi, pakar di bidang ini, Stephen Balaban, CEO dan salah satu pendiri lambdakepada VentureBeat.

Sekitar 42 persen dari semua server internet produksi menjalankan sejenis Linux, sementara server Home windows menguasai sekitar 20 persen pasar, menurut W3Techs. Di complete pasar server international (sebagian besar berada di pusat knowledge), server Linux atau Unix menguasai 19 persen, sementara Home windows menguasai sekitar 72 persen pasar, menurut Statista.

Ini semua tentang mengembangkan aplikasi pembelajaran mendalam

Balaban mengatakan kepada VentureBeat bahwa perusahaannya hari ini merilis yang baru Razer x Lambda buku tensor, perangkat yang ia gambarkan sebagai “laptop computer paling kuat di dunia yang dirancang untuk pembelajaran mendalam”. Laptop computer, yang menampilkan GPU Nvidia, RAM 64GB, Ubuntu Linux, perangkat lunak pembelajaran mendalam Lambda dan digabungkan dengan Cloud GPU Lambda, memberi pengembang kinerja komputasi kelas atas untuk membuat, melatih, dan menguji mannequin pembelajaran mendalam secara lokal, kata Balaban.

“Sebagian besar insinyur ML tidak memiliki laptop computer GPU khusus, yang memaksa mereka untuk menggunakan sumber daya bersama pada mesin jarak jauh, sehingga memperlambat siklus pengembangan mereka,” kata Balaban. “Ketika Anda terjebak SSHing ke server jauh, Anda tidak memiliki knowledge atau kode lokal Anda dan bahkan mengalami kesulitan mendemonstrasikan mannequin Anda kepada rekan kerja. Tensorbook memecahkan ini. Ini sudah diinstal sebelumnya dengan PyTorch dan TensorFlow dan memungkinkan Anda melatih dan mendemonstrasikan mannequin Anda dengan cepat: semuanya dari antarmuka GUI lokal. Tidak ada lagi SSH!”

Tensorbook baru telah dikonfigurasikan sebelumnya dengan lingkungan perangkat lunak lengkap dari Lambda, termasuk Ubuntu Linux dengan Tumpukan Lambda untuk melatih beban kerja yang besar kapan saja, di mana saja, kata Balaban. Laptop computer ini memiliki perangkat keras berperforma tinggi dari Razer, yang ditenagai oleh Nvidia RTX 3080, GPU seluler yang sangat dihormati untuk komputasi khusus tanpa gangguan. Ini bekerja pada kompatibilitas penuh dengan TensorFlow, PyTorch, cuDNN, CUDA, dan kerangka kerja dan alat ML lainnya, Balaban mengatakan kepada VentureBeat.

“Pengalaman Razer dalam mengembangkan produk berperforma tinggi untuk gamer dan kreator telah menjadi landasan penting bagi Lambda Tensorbook, sistem pembelajaran mendalam untuk para insinyur,” kata Travis Furst, kepala divisi laptop computer Lambda.

Spesifikasi perangkat keras Lambda

  • 15.6-in. Layar 2560 × 1440 165Hz
  • Nvidia RTX 3080 Max-Q GPU dengan 16GB VRAM
  • Prosesor Intel i7-11800 (8 core, 2,3GHz hingga 4,6GHz)
  • Memori 64GB DDR4
  • Penyimpanan SSD 2TB
  • Port Thunderbolt 4, USB 3.2, HDMI 2.1
  • Ramping 4,4-lb. sasis aluminium unibody
  • Kamera internet 1080p

Spesifikasi untuk perangkat lunak Lambda

  • Ubuntu Linux 20.04 LTS (Microsoft Home windows dual-boot opsional)
  • Lambda Stack dengan driver PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, dan Nvidia
  • Satu tahun dukungan teknik Lambda

Sejak diluncurkan pada 2012, Lambda yang berbasis di San Francisco, California telah menjadi penyedia infrastruktur pembelajaran mendalam de facto bagi banyak tim riset dan teknik dunia. Ribuan bisnis dan organisasi menggunakan Lambda, kata Balaban, termasuk lima perusahaan teknologi teratas (Google, Fb, Apple, Microsoft, Amazon), 97 persen universitas riset terkemuka di AS (termasuk MIT dan Caltech) dan Departemen Pertahanan .

Tim ini menggunakan cluster GPU Lambda, server, workstation, dan occasion cloud untuk melatih jaringan saraf untuk deteksi kanker, pesawat otonom, penemuan obat, mobil self-driving, dan lainnya.

Misi VentureBeat adalah menjadi alun-alun kota digital bagi para pengambil keputusan teknis untuk memperoleh pengetahuan tentang teknologi dan transaksi perusahaan yang transformatif. Pelajari lebih lanjut tentang keanggotaan.

Total
0
Shares
Leave a Reply

Your email address will not be published.

Related Posts