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La nuova tecnologia di Deep Learning per l’intelligenza artificiale di Fujitsu fa nuova luce sui problemi reali

  • I Laboratori europei di Fujitsu hanno sviluppato una tecnologia di deep learning per le applicazioni di Intelligenza Artificiale, efficiente e scalabile, che supera le attuali restrizioni di memoria della GPU
  • La soluzione, che fa parte dell'iniziativa tecnologica di Fujitsu, Zinrai, dedicata all'intelligenza artificiale (AI), consente alle infrastrutture informatiche esistenti di affrontare sfide di AI su larga scala, senza necessità di ulteriori investimenti in infrastrutture
  • Il nuovo meccanismo di calcolo parallelo consente di migliorare e automatizzare la distribuzione della memoria della rete Deep Neural, raggiungendo l'efficienza del 90% nei primi test
  • Permette l'utilizzo di immagini ad alta risoluzione per riconoscere piccoli elementi, migliorando la classificazione in categorie più specifiche, consentendo progressi che influenzano la nostra vita quotidiana
Milano, 15 giugno, 2017 -Fujitsu ha annunciato importanti novità nell’ambito della tecnologia deep learning, sviluppando un nuovo e molto efficiente meccanismo di distribuzione della memoria per i Deep Neural Networks (DNNs). Ampiamente utilizzato per molte applicazioni nel campo dell’intelligenza articficiale (AI) come il riconoscimento e la classificazione di un discorso e di un oggetto, l'utilizzo avanzato di DNN richiede enormi risorse computazionali, che incidono pesantemente sulle infrastrutture informatiche esistenti. Con la nuova soluzione, sviluppata dai laboratori europei di Fujitsu, il parallelismo del modello impiegato viene utilizzato per distribuire i requisiti di memoria DNN in modo automatizzato, trasparente e facilmente gestibile. Di conseguenza, la capacità delle infrastrutture esistenti nell’affrontare applicazioni AI su larga scala è notevolmente migliorata senza la necessità di ulteriori investimenti.
Tsuneo Nakata, CEO dei Fujitsu Laboratories of Europe, spiega i vantaggi di questa nuova tecnologia di deep learning: "Negli ultimi anni abbiamo assistito a continue innovazioni tecnologiche che utilizzano acceleratori hardware per supportare l'enorme mole di calcoli necessari per costruire il Deep Neural Networks (DNN) per applicazioni di intelligenza artificiale. L'aumento continuo dei costi di calcolo legati ai DNN è una sfida importante, soprattutto quando la dimensione del modello di DNN crescerà fino al punto d non poter essere caricata e nella memoria di un singolo acceleratore. Sono necessarie reti neurali più ampie e profonde, insieme ad una più raffinata classificazione delle categorie, per affrontare le sfide emergenti di AI. La nostra soluzione agisce proprio in questo modo, distribuendo i requisiti di memoria DNN su più macchine. Con la nostra tecnologia, è possibile ampliare le dimensioni delle reti neurali che possono essere elaborate da più macchine, consentendo lo sviluppo di modelli DNN più accurati e su larga scala ".
La nuova soluzione riesce ad ottenere questa ditribuzione ottimizzata della memoria perchè trasforma gli strati di reti neurali, arbitrariamente progettate, in reti equivalenti in cui alcuni o tutti i suoi strati sono sostituiti da una serie di sotto-strati più piccoli. Queste ultime sono progettate per essere funzionalmente equivalenti agli strati originali, ma sono molto più efficienti da eseguire dal punto di vista computazionale. Importante notare che, poiché gli strati originali e quelli nuovi derivano dal medesimo profilo, il processo di formazione del DNN ‘trasformato’ converge a quello del DNN originale senza alcun costo aggiunto.
I laboratori europei di Fujitsu hanno testato a lungo la nuova tecnologia, inclusa l'applicazione del nuovo meccanismo in «Caffe», un framework open source di deep learning ampiamente utilizzato dalle comunità di ricerca e sviluppo in tutto il mondo. La soluzione ha raggiunto un’efficienza di oltre il 90 per cento nella distribuzione della memoria nel momento in cui vengono trasformati gli strati completamente collegati di AlexNet su più GPU NVIDIA. Come tecnologia indipendente da hardware, ha la capacità di sfruttare la potenza computazionale di entrambe le unità di elaborazione convenzionali e di acceleratori hardware in fase di sviluppo, inclusi NVIDIA GPU, Intel Xeon Phi, FPGA, ASIC ecc. o qualsiasi altro hardware alternativo specificamente adattati per aumentare l'efficienza computazionale nel Deep Learning.

Figura : Utilizzando il parallelismo del modello,i requisiti aggiunti per la riallocazione della memoria DNN sono ridotti e distribuiti secondo un approccio automatizzato, trasparente e facilmente gestibile.

Esempi di applicazioni per la nuova soluzione comprendono l'analisi nel settore healthcare (ad esempio la rilevazione della retinopatia diabetica), la classificazione e l’analisi delle immagini satellitari, l’elaborazione linguistica naturale (dove sono necessari modelli di deep learning su larga scala per modellare e apprendere la completa complessità del linguaggio umano), dati su larga scala relativi a dispositivi IoT, transazioni finanziarie, servizi di social network ecc.
I laboratori europei di Fujitsu sono un centro di eccellenza per le ricerche avanzate sul machine learning e il deep learning, nell'ambito delle soluzioni digitali e dei servizi sviluppati all’interno dell'iniziativa Human-Center AI di Fujitsu, denominata Zinrai. La sua attività comprende un'ampia collaborazione e una co-creazione con i clienti Fujitsu e le organizzazioni di ricerca in tutta l'area EMEIA, tra cui San Carlos Clinical Hospital di Madrid (con la soluzione HIKARI AI), l'Università di Siviglia (analisi dati per le applicazioni turistiche) e il 5G Innovation Center nel Regno Unito.

Risorse online

About Fujitsu

Fujitsu è la principale società giapponese di ICT (Information and Communication Technology) che propone una gamma completa di prodotti, soluzioni e servizi tecnologici. Con oltre 155.000 dipendenti, Fujitsu è presente in oltre 100 Paesi; Fujitsu, al fianco dei propri clienti, combina le proprie esperienze con le potenzialità della tecnologia per dare forma alla società futura. Fujitsu Limited (TSE: 6702) ha chiuso il suo ultimo esercizio al 31 marzo 2017 con un fatturato consolidato di 4,5 trilioni di yen, pari a circa 40 miliardi di dollari. Per maggiori informazioni, è possibile visitare l'indirizzo  http://www.fujitsu.com/.

 

About Fujitsu Laboratories of Europe

Fondata nel 2001 e con una presenza attiva in Europa dal 1990, Fujitsu Laboratories of Europe Limited rappresenta i laboratori Fujitsu in tutta l’area EMEIA, concentrandosi sulle iniziative dei singoli Paei valorizzandone le unicità; sono focalizzati sulla creazione di soluzioni all'avanguardia che mettono al centro il bene della comunità, adottando una strategia di co-creazione e collaborando con i clienti, i partner e la società nel suo complesso per essere pioniere di una nuova generazione di applicazioni e servizi focalizzati sull'utente e sostenuti da attenti processi di analisi. I laboratory lavorano sui temi dell'innovazione, con particolare attenzione ai Future Networking e Wireless Standard, all'intelligenza artificiale, all’Advanced Data Analytics e al deep learning, alle innovazioni sociali e alle applicazioni per supercomputer. Ciò comporta anche l'adozione di una strategia di co-creazione, per aprire la strada ad una nuova generazione di applicazioni e servizi centrati sull'utente, supportati da analisi di informazioni creative. Per ulteriori informazioni, visita http://www.fujitsu.com/uk/fle/.

Fujitsu EMEIA

Fujitsu permette ai propri clienti di capitalizzare le opportunità digitali, supportandoli nel raggiungimento del giusto equilibrio tra le proprie soluzioni ICT e la digital innovation. Il portfolio completo di prodotti, soluzioni e servizi di Fujitsu offre ai clienti una vantaggio competitivo nell’era della digital transformation. Nell'area EMEIA (Europa, Medio Oriente, India e Africa) Fujitsu conta circa 29.000 dipendenti. Per maggiori informazioni è possibile consultare l'indirizzo http://www.fujitsu.com/fts/about/.

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Tutti gli altri nomi di prodotti e servizi citati sono marchi registrati delle rispettive società. Le informazioni fornite nel presente comunicato stampa sono da ritenersi corrette fino al momento della pubblicazione e sono soggette a modifiche senza preavviso.

Date: 15 giugno, 2017
City: Milano