XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Rapid Prototyping HPC Environment for Deep Learning

XPS:完整:DSD:协作研究:深度学习的快速原型 HPC 环境

基本信息

  • 批准号:
    1439052
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 38.25万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-08-01 至 2017-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The impact of Big Data is all around us and is enabling a plethora of commercial services. Further it is establishing the fourth paradigm of scientific investigation where discovery is based on mining data rather than from theories verified by observation. Big Data has established a new discipline (Data Science) with vibrant research activities across several areas of computer science. This ?Rapid Python Deep Learning Infrastructure? (RaPyDLI) project advances Deep Learning (DL) which is a novel exciting artificial intelligence approach to Big Data problems, which also involves a sophisticated model and a corresponding ?big compute? needing high end supercomputer architectures. DL has already seen success in areas like speech recognition, drug discovery and computer vision where self-driving cars are an early target. DL uses a very general unbiased way of analyzing large data sets inspired by the brain as a set of connected neurons. As with the brain, the artificial neurons learn from experience corresponding to a ?training dataset? and the ?trained network? can be used to make decisions. Trained on voices, the DL network can enhance voice recognition and trained on images, the DL network can recognize objects in the image. A recent study by the Stanford participants in this project trained 10 billion connections on 10 million images to recognize objects in an image. This study involved a dataset that was approximately 0.1% the size of data ?learnt? by an adult human in their lifetime and one billionth of the total digital data stored in the world today. Note the 1.5 billion images uploaded to social media sites every day emphasize the staggering size of big data. The project aims to enhance by DL by allowing it to use large supercomputers efficiently and by providing a convenient DL computing environment that enables rapid prototyping i.e. interactive experimentation with new algorithms. This will enable DL to be applied to much larger datasets such as those ?seen? by a human in their lifetime. The RaPyDLI partnership of Indiana University, University of Tennessee, and Stanford enables this with expertise in parallel computing algorithms and run times, big data, clouds, and DL itself.RaPyDLI will reach out to DL practitioners with workshops both to gather requirements for and feedback on its software. Further it will proactively reach out to under-represented communities with summer experiences and DL curriculum modules that include demonstrations built as ?Deep Learning as a Service?.RaPyDLI will be built as a set of open source modules that can be accessed from a Python user interface but executed interoperably in a C/C++ or Java environment on the largest supercomputers or clouds with interactive analysis and visualization. RaPyDLI will support GPU accelerators and Intel Phi coprocessors and a broad range of storage approaches including files, NoSQL, HDFS and databases. RaPyDLI will include benchmarks as well as software and will offer a repository so users can contribute the high level code for a range of neural networks with benefits to research and education.
大数据的影响就在我们身边,并使大量的商业服务成为可能。此外,它正在建立科学调查的第四范式,发现是基于挖掘数据,而不是通过观察验证的理论。大数据已经建立了一个新的学科(数据科学),在计算机科学的几个领域开展了充满活力的研究活动。这个吗快速Python深度学习基础设施?(RaPyDLI)项目推进深度学习(DL),这是一种新的令人兴奋的人工智能方法来解决大数据问题,其中还涉及一个复杂的模型和相应的?大型计算机?需要高端的超级计算机架构DL已经在语音识别、药物发现和计算机视觉等领域取得了成功,自动驾驶汽车是这些领域的早期目标。DL使用一种非常通用的无偏方法来分析大型数据集,这些数据集受到大脑作为一组连接神经元的启发。与大脑一样,人工神经元从经验中学习,对应于一个?训练数据集?还有培训网?可以用来做决定。在语音上训练,DL网络可以增强语音识别,在图像上训练,DL网络可以识别图像中的对象。斯坦福大学参与者最近的一项研究在1000万张图像上训练了100亿个连接,以识别图像中的物体。这项研究涉及的数据集,大约是0.1%的数据大小?学会了?一个成年人一生中所存储的数字数据,以及当今世界存储的数字数据总量的十亿分之一。请注意,每天上传到社交媒体网站的15亿张图像强调了大数据的惊人规模。该项目旨在通过允许其有效地使用大型超级计算机并通过提供方便的DL计算环境来增强DL,从而实现快速原型设计,即使用新算法进行交互式实验。这将使DL能够应用于更大的数据集,如那些?看见了吗?一个人的一生。RaPyDLI与印第安纳州大学、田纳西大学和斯坦福大学的合作伙伴关系使其能够利用并行计算算法和运行时、大数据、云和DL本身的专业知识实现这一目标。RaPyDLI将通过研讨会与DL从业者接触,收集对其软件的需求和反馈。此外,它将主动接触到代表性不足的社区与夏季经验和DL课程模块,包括示范建成?深度学习作为一种服务?RaPyDLI将构建为一组开源模块,可以从Python用户界面访问,但可以在最大的超级计算机或云上的C/C++或Java环境中互操作地执行,并进行交互式分析和可视化。RaPyDLI将支持GPU加速器和Intel Phi协处理器,以及广泛的存储方法,包括文件,NoSQL,HDFS和数据库。RaPyDLI将包括基准和软件,并将提供一个存储库,以便用户可以为一系列神经网络贡献高级代码,从而有利于研究和教育。

项目成果

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Jack Dongarra其他文献

The co-evolution of computational physics and high-performance computing
计算物理与高性能计算的协同演化
  • DOI:
    10.1038/s42254-024-00750-z
  • 发表时间:
    2024-08-23
  • 期刊:
  • 影响因子:
    39.500
  • 作者:
    Jack Dongarra;David Keyes
  • 通讯作者:
    David Keyes
hipMAGMA v1.0
hipMAGMA v1.0
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    Cade Brown;Ahmad Abdelfattah;Stanimire Tomov;Jack Dongarra
  • 通讯作者:
    Jack Dongarra
The eigenvalue problem for Hermitian matrices with time reversal symmetry
具有时间反演对称性的 Hermitian 矩阵的特征值问题
  • DOI:
    10.1016/0024-3795(84)90068-5
  • 发表时间:
    1984
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Jack Dongarra;J. R. Gabriel;D. D. Koelling;James Hardy Wilkinson
  • 通讯作者:
    James Hardy Wilkinson
Analyzing Performance of BiCGStab with Hierarchical Matrix on GPU clusters
使用分层矩阵分析 BiCGStab 在 GPU 集群上的性能
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ichitaro Yamazaki;Ahmad Abdelfattah;Akihiro Ida;Satoshi Ohshima;Stanimire Tomov;Rio Yokota;Jack Dongarra
  • 通讯作者:
    Jack Dongarra
Self-healing network for scalable fault-tolerant runtime environments
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2010-03-01
  • 期刊:
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  • 通讯作者:
    Jack Dongarra

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Travel: Workshop on Clusters, Clouds, and Data Analytics for Scientific Computing 2024
旅行:2024 年科学计算集群、云和数据分析研讨会
  • 批准号:
    2336813
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Workshop on Clusters, Clouds, and Data Analytics for Scientific Computing
科学计算集群、云和数据分析研讨会
  • 批准号:
    2001329
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Workshop on Clusters, Clouds, and Data Analytics in Scientific Computing
科学计算中的集群、云和数据分析研讨会
  • 批准号:
    1800946
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Toward a common digital continuum platform for big data and extreme-scale computing (BDEC2)
迈向大数据和超大规模计算的通用数字连续平台 (BDEC2)
  • 批准号:
    1849625
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: ACI-CDS&E: Highly Parallel Algorithms and Architectures for Convex Optimization for Realtime Embedded Systems (CORES)
合作研究:ACI-CDS
  • 批准号:
    1709069
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Workshop on Clusters, Clouds and Data Analytics in Scientific Computing
科学计算中的集群、云和数据分析研讨会
  • 批准号:
    1606551
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SHF: Small: Empirical Autotuning of Parallel Computation for Scalable Hybrid Systems
SHF:小型:可扩展混合系统并行计算的经验自动调整
  • 批准号:
    1527706
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: EMBRACE: Evolvable Methods for Benchmarking Realism through Application and Community Engagement
合作研究:拥抱:通过应用和社区参与对现实主义进行基准测试的演化方法
  • 批准号:
    1535025
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SI2-SSI: Collaborative Proposal: Performance Application Programming Interface for Extreme-Scale Environments (PAPI-EX)
SI2-SSI:协作提案:极端规模环境的性能应用程序编程接口 (PAPI-EX)
  • 批准号:
    1450429
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CSR:Medium:Collaborative Research: SparseKaffe: high-performance, auto-tuned, energy-aware algorithms for sparse direct methods on modern heterogeneous architectures
CSR:Medium:协作研究:SparseKaffe:现代异构架构上稀疏直接方法的高性能、自动调整、能量感知算法
  • 批准号:
    1514286
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

钴基Full-Heusler合金的掺杂效应和薄膜噪声特性研究
  • 批准号:
    51871067
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Parallelizing and Accelerating Metagenomic Applications
XPS:完整:DSD:协作研究:并行化和加速宏基因组应用
  • 批准号:
    1720635
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: A Parallel Tensor Infrastructure (ParTI!) for Data Analysis
XPS:完整:DSD:用于数据分析的并行张量基础设施 (PartTI!)
  • 批准号:
    1533768
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Parallel Motion Planning for Cloud-connected Robots
XPS:完整:DSD:云连接机器人的并行运动规划
  • 批准号:
    1533844
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Parallelizing and Accelerating Metagenomic Applications
XPS:完整:DSD:协作研究:并行化和加速宏基因组应用
  • 批准号:
    1533933
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: FPGA Cloud Platform for Deep Learning, Applications in Computer Vision
XPS:完整:DSD:协作研究:深度学习 FPGA 云平台、计算机视觉应用
  • 批准号:
    1533771
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Scalable High Performance with Halide and Simit Domain Specific Languages
XPS:完整:DSD:使用 Halide 和 Simit 领域特定语言的可扩展高性能
  • 批准号:
    1533753
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Parallelizing and Accelerating Metagenomic Applications
XPS:完整:DSD:协作研究:并行化和加速宏基因组应用
  • 批准号:
    1533797
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Moving the Abyss: Database Management on Future 1000-core Processors
XPS:完整:DSD:协作研究:移动深渊:未来 1000 核处理器上的数据库管理
  • 批准号:
    1438955
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Rapid Prototyping HPC Environment for Deep Learning
XPS:完整:DSD:协作研究:深度学习的快速原型 HPC 环境
  • 批准号:
    1439007
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
XPS: FULL: DSD: Collaborative Research: Moving the Abyss: Database Management on Future 1000-core Processors
XPS:完整:DSD:协作研究:移动深渊:未来 1000 核处理器上的数据库管理
  • 批准号:
    1438967
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 38.25万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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知道了