雷锋网(公家号：雷锋网)6月9日动静Facebook今日正在西雅图大会上发布的一篇研究论文中暗示，已成功开辟一套新的计较机视觉系统，该系统正在每秒钟可完成4万张图片的锻炼。如许一来正在60分钟内就能够完成ImageNet -1K的数据集（共计120万张图片）的锻炼就成了可能，并且不会降低质量。而正在现阶段，完成数据集的锻炼至多需要几天时间。
以下即Facebook本次研究论文的下载链接，有需要的小伙伴请猛戳↓
同时，Facebook还暗示，情愿向外公开本人的研效和硬件仓库。
目前，Facebook的月活用户已达19.6亿。若是要从海量的图片中筛选出成心义的和值得留念图片的话，会给AI、机械的锻炼带来很大的压力，并且较大的收集和数据会议导致更长的锻炼时间，障碍其研发进度。所以，Facebook一曲正在研究更好的方式来处理这一问题。
该研究论文暗示，Facebook的AI、机械团队正在试验中采用了新的系统——用基于Caffe2的系统，以高达8192张图的minibatch大小，正在256个GPU上用包含120万张图片的ImageNet -1k来锻炼ResNet-50，只花了1个小时，同时确保了精确性。
从硬件角度来看，Facebook此前的系统只要8个GPU，增至256个GPU后，规模效益可提拔90%。
图片来历：Trusted Reviews
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