Давайте сотрудничать
Развивайте свой бизнес
с нейросетевыми решениями от OCAS.AI
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности

Оборудование для AI & DL

Оборудование для искусственного интеллекта и глубокого обучения
Мы соберем для Вас оборудование для запуска любых нейросетевых приложений. Не переплачивайте за оборудование для AI — используйте высокопроизводительные, но экономные решения, созданные профессионалами
Узнать подробнее

ЧЕМ МЫ МОЖЕМ ПОМОЧЬ?

С учетом опыта в технологиях и методиках обучения искусственных нейронных сетей команда ОКАС готова предоставить следующие услуги:
Тестирование
4
Осуществим тестирование и настройку системы (в том числе установим необходимое ПО)
Консультация
1
Мы проведем консультацию по подбору оборудования для обучения нейронных сетей
Эксплуатация
5
Окажем консультации по готовому оборудованию и поможем в эксплуатации
Конфигурация
Составим конфигурацию необходимого оборудования, согласно Вашим задачам
2
Обеспечим качественную сборку оборудования в необходимом для Вас форм-факторе
Сборка
3
ДЛЯ ЧЕГО НУЖНО СПЕЦИАЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ?
Процесс обучения искусственной нейронной сети состоит из цикличного повторения двух фаз — подготовки данных, то есть их предобработки и приведения к необходимому сети виду входных данных, и собственно обучения, во время которого с использованием фреймворка для глубокого обучения происходят операции перемножения матриц, применения функций активации и др., из которых складываются вычисление результата сети и изменение её параметров методом обратного распространения ошибки.

Первая фаза выполняется с использованием вычислительных средств центрального процессора, вторую же в настоящее время принято выполнять средствами видеокарт (GPU) как относительно бюджетного и эффективного решения параллельной задачи обучения. При этом фаза подготовки данных, хотя и может быть оптимизирована, частично выполняясь заранее до начала всего процесса обучения, занимает некоторое время, мало зависящее от сложности архитектуры сети, фаза обучения же варьируется по времени и может проходить как быстрее, так и на порядки медленнее своей фазы подготовки.

При экстремальных размерах сети просто необходимо использование видеокарт с большим объёмом памяти и, желательно, высоким быстродействием. Таким образом, необходимо составить специальную конфигурацию компьютера, способного эффективно решать задачи глубокого обучения.
ДЛЯ ЧЕГО НУЖНО СПЕЦИАЛЬНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ?
Процесс обучения искусственной нейронной сети состоит из цикличного повторения двух фаз — подготовки данных, то есть их предобработки и приведения к необходимому сети виду входных данных, и собственно обучения, во время которого с использованием фреймворка для глубокого обучения происходят операции перемножения матриц, применения функций активации и др., из которых складываются вычисление результата сети и изменение её параметров методом обратного распространения ошибки.

Первая фаза выполняется с использованием вычислительных средств центрального процессора, вторую же в настоящее время принято выполнять средствами видеокарт (GPU) как относительно бюджетного и эффективного решения параллельной задачи обучения. При этом фаза подготовки данных, хотя и может быть оптимизирована, частично выполняясь заранее до начала всего процесса обучения, занимает некоторое время, мало зависящее от сложности архитектуры сети, фаза обучения же варьируется по времени и может проходить как быстрее, так и на порядки медленнее своей фазы подготовки.

При экстремальных размерах сети просто необходимо использование видеокарт с большим объёмом памяти и, желательно, высоким быстродействием. Таким образом, необходимо составить специальную конфигурацию компьютера, способного эффективно решать задачи глубокого обучения.