基于OpenPOWER的深度学习方案扩展到新发布版本 - FPGA/ASIC技术

作者：Michael Gschwind，IBM Systems机器学习和深度学习首席工程师

我很荣幸地宣布推出面向OpenPOWER深度学习框架的重大更新，作为软件“distros”（发布版本）的安装如同使用Ubuntu系统安装程序一样轻松。

基于OpenPOWER的关键深度学习框架的重大更新
作为对我们首款深度学习框架的重要回应，我们已经做出重大的更新，刷新了所有如今的OpenPOWER可用框架，可以作为预构建的二进制库，已经针对GPU加速进行了优化：

●?Caffe，一种专用的人工神经网络(ANN)培训环境，由加州大学伯克利分校伯克利视觉和学习中心开发而成，现在提供两种版本：来自UCB BVLC前沿的Caffe开发版本，以及对Caffe版本调整后的Nvidia，可以使用GPU提供更高的可扩展性。

● Torch，一种由多种ANN模块（基于可扩展数学库构建而成）组成的框架。

● Theano，另一种由多种ANN模块（基于可扩展数学库构建而成）组成的框架。

更新后的深度学习软件发布版本还包括DIGITS，这是一种图形用户界面，能让用户使用Caffe和Torch深度学习框架即时提高生产能力。

我们一如既往地确保这些环境由那些编译自有二进制的开发者的源代码库构建而成。

新发布版本，新的性能水平
新发布版包括所有重大领域的重要性能增强：

●?OpenBLAS线性代数库包括了性能增强，充分利用POWER矢量-标量指令集的优势可以将POWER CPU的速度提高数倍。

●适用于Linux的数学加速子系统(MASS)高性能数学库可以提供可以自由分配的格式且免费使用，加速认知和其它Linux应用，充分挖掘数学算法优化和高级POWER处理器的最新进展，特别是POWER矢量-标量指令集。

●?cuDNN?v5.1支持在Power运行Linux的认知应用，可以全面利用最新GPU功能和全新的GPU加速器优势。

希望开始入门或升级到最新版本的MLDL框架，请下载安装指令。

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