亞馬遜表示,DSSTNE的速度也快於TensorFlow。在數據量較少的情況下,其處理速度是後者的2.1倍。亞馬遜之所以開發這款軟件,是為了在其零售平台上向用戶推薦商品。要實現這一功能,這就必須借助神經網絡程序的幫助,但亞馬遜進行推薦時未必總能掌握很多數據。
亞馬遜的系統之所以能夠實現如此快的速度,部分源於它利用了多個GPU的性能。與其他深度學習開源軟件不同,DSSTNE可以在很多GPU之間分配任務,而不會因此降低速度和准度。
DSSTNE的常見問題解答板塊寫道:“這意味著只需要借助1000萬獨特商品便可提供建議,而無需借助數以億計的商品實現這一功能。要處理這種規模的問題,其他軟件需要利用CPU的計算性能來分析稀疏的數據,導致性能降低了一個數量級,”
亞馬遜之所以開放這款軟件的源代碼,是希望機器學習不僅局限於語音和語言識別領域,而是可以擴大到搜索和推薦等功能中。
“我們希望世界各地的研究人員能夠共同改進它,”DSSTNE的常見問題解答板塊寫道,“但更重要的是,我們希望它能激勵更多領域的創新。”
開發者已經可以根據Apache 2.0開源許可在GitHub上下載DSSTNE。
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