У меня в этом году такое ощущение, что Nvidia тратят на поддержку нейронных сетей в своих картах больше денег. чем на игры. Недавний выход архитектуры Volta, на мой взгляд рывка в играх не принесет, но радикально, в несколько раз (для некоторых ситуаций) позволяет повысить быстродействие при обучении нейронных сетей. В их собственном тесте ускорение произошло более чем в полтора раза.
На самом деле ссылка про другое - есть такой популярный (например у фейсбука) фреймворк для работы с сетями Caffe. Он не такой удобный как Tensorflow, и вообще низкоуровневый - его задача показывать максимум производительности, а не давать удобство. В своежем релизе Caffe2 при поддержке Nvidia поддержали низкоточное обучение, используя 16 битные Float. По большому счету это частая история, когда нужно получить сверхвысокую скорость обучения с небольшой потерей в точности
https://caffe2.ai/blog/2017/05/10/caffe2-adds-FP16-training-support.html
На самом деле ссылка про другое - есть такой популярный (например у фейсбука) фреймворк для работы с сетями Caffe. Он не такой удобный как Tensorflow, и вообще низкоуровневый - его задача показывать максимум производительности, а не давать удобство. В своежем релизе Caffe2 при поддержке Nvidia поддержали низкоточное обучение, используя 16 битные Float. По большому счету это частая история, когда нужно получить сверхвысокую скорость обучения с небольшой потерей в точности
https://caffe2.ai/blog/2017/05/10/caffe2-adds-FP16-training-support.html
