Ученые МГУ представили новый подход к ускорению обучения нейросетей

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 представлены в 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.