0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

NVIDIA数组GPU助力隐私算法实现百倍加速

NVIDIA英伟达 来源:英伟达NVIDIA中国 2020-06-24 16:09 次阅读

NVIDIA人工智能研究人员在芬兰开展的第一个合作项目可以帮助缩减差分隐私的性能成本,这个项目同时开启了NVIDIA与芬兰两家大型合作伙伴的合作进程。与芬兰的合作项目将利用当地众多合作伙伴在各自领域的专业知识,推动人工智能向前发展。

Finn Antti Honkela可能永远不会像Linux之父Linus Torvalds那样声名远扬,但他最近在清除数字隐私障碍中取得重大突破。

Honkela是赫尔辛基大学数据科学副教授,致力于差分隐私研究,这是一种基于个人数据的计算方法,用于保护个人数据隐私。今年3月,这一新兴领域荣登《麻省理工科技评论》“具备深远影响潜力的十大突破”榜单。

该技术当前已经广泛应用于智能手机云计算,甚至会被应用于2020年的美国人口普查。

Honkela说:“差分隐私依赖于强大的理论基础。因此,只要遵循算法,便能实现隐私保障。但截至目前,这样操作的性能成本非常高。”

“现在我们可以缩小这一差距。”他在谈到NVIDIA与人工智能研究人员在芬兰持续开展广泛合作的第一个项目时说。

差分隐私算法加速百倍

Honkela和NVIDIA的解决方案架构师Niki Loppi借助数组GPU展示了一种用于加速差分隐私训练速度的方法。

Loppi说:“这类与GPU相关的加速十分常见,但这个方法的与众不同之处在于标准训练中加入的差分隐私的惩罚只有2-3倍,而不是CPU系统上观察到的20倍。”

他们的研究成果展示了如何对高价值的数据集作匿名处理,但由于包含个人敏感信息,这些数据集目前仍须保密。发布这些经处理的数据将帮助AI开发人员建立更好的模型,加速整个领域的发展。

当前Loppi在NVIDIA的同事们正聚焦AI训练中随机二次抽样过程,并在探索一种能够有效加速GPU在这一过程中运行的方法。这项工作可以进一步缩小实现差分隐私的性能差距。

这个项目开启了NVIDIA与芬兰两家大型合作伙伴的合作进程。芬兰倾举国之力打造的芬兰人工智能中心(FCAI)汇集了芬兰赫尔辛基大学、阿尔托大学和VTT技术研究中心的顶级研究人员。

芬兰国家超级计算中心(CSC)是NVIDIA和FCAI的另一个合作伙伴。该公司将在其2.7-petaflops系统上运行该集团的研究项目,该系统包含320组NVIDIA V100 Tensor Core GPU。

广泛的人工智能目标

与芬兰的合作缘起今年一月在意大利Modena的合作项目。他们加入了日益壮大的NVIDIA人工智能技术中心(NVAITC)全球社区,推动技术进步。

与芬兰的合作项目将利用当地众多合作伙伴在各自领域的专业知识,推动人工智能向前发展。FCAI的协调教授Honkela更是将人工智能研究人员和GPU专家的协同合作评价为“一个很好的工作模式”。

“显然,研究人员必须掌握代码,但有时了解如何实现程序的有效运行是一项并非所有研究人员都具备的专长。”他说。

NVIDIA NVAITC高级主管Simon See说:“通过这次合作,我们能够更好地支持在致力该领域的当地科学家,推动芬兰的人工智能研究。”

后事如何无人可知。Honkela指出,当前一种作为所有神经网络训练核心的现代高效反向传播算法,其实源于1970年赫尔辛基大学的一名研究人员的硕士论文。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 神经网络
    +关注

    关注

    42

    文章

    4771

    浏览量

    100720
  • NVIDIA
    +关注

    关注

    14

    文章

    4981

    浏览量

    102997

原文标题:构筑芬兰安全防线 | NVIDIA数组 GPU助力隐私算法实现百倍加速

文章出处:【微信号:NVIDIA_China,微信公众号:NVIDIA英伟达】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    《CST Studio Suite 2024 GPU加速计算指南》

    的各个方面,包括硬件支持、操作系统支持、许可证、GPU计算的启用、NVIDIA和AMD GPU的详细信息以及相关的使用指南和故障排除等内容。 1. 硬件支持 - NVIDIA
    发表于 12-16 14:25

    NVIDIA加速计算引入Polars

    Polars 近日发布了一款由 RAPIDS cuDF 驱动的全新 GPU 引擎,该引擎可将 NVIDIA GPU 上的 Polars 工作流速度最高提速 13 ,使数据科学家仅在一
    的头像 发表于 11-20 10:03 197次阅读
    将<b class='flag-5'>NVIDIA</b><b class='flag-5'>加速</b>计算引入Polars

    NVIDIA助力印度建造AI工厂

    Yotta Data Services、Tata Communications、E2E Networks 和 Netweb 等公司正在开发和提供 NVIDIA 加速的基础设施和软件,预计截至今年年末部署量将翻一
    的头像 发表于 10-29 15:04 329次阅读

    AMD与NVIDIA GPU优缺点

    在图形处理单元(GPU)市场,AMD和NVIDIA是两大主要的竞争者,它们各自推出的产品在性能、功耗、价格等方面都有着不同的特点和优势。 一、性能 GPU的性能是用户最关心的指标之一。在高端市场
    的头像 发表于 10-27 11:15 644次阅读

    GPU加速计算平台是什么

    GPU加速计算平台,简而言之,是利用图形处理器(GPU)的强大并行计算能力来加速科学计算、数据分析、机器学习等复杂计算任务的软硬件结合系统。
    的头像 发表于 10-25 09:23 246次阅读

    NVIDIA CorrDiff生成式AI模型能够精准预测台风

    NVIDIA GPU 上运行的一个扩散模型向天气预报工作者展示了加速计算如何实现新的用途并提升能效。
    的头像 发表于 09-13 17:13 698次阅读

    opa380异常损坏,放大倍数衰减十到百倍,不可恢复,为什么?

    在使用opa380时,经常出现原先正常工作的电路,突然信号值直线下降,输出信号衰减十到百倍,但是变化趋势一致,不可恢复,更换opa380芯片后正常
    发表于 07-29 06:51

    暴涨预警!NVIDIA GPU供应大跳水

    gpu
    jf_02331860
    发布于 :2024年07月26日 09:41:42

    平衡创新与伦理:AI时代的隐私保护和算法公平

    成了一把双刃剑,其锐利的一面正逐渐指向我们的核心价值。面对这些挑战,制定一套有效的AI治理框架和隐私保护机制变得迫在眉睫。 确保AI决策的透明度是解决这些问题的关键一步。透明度不仅要求公开算法的运作
    发表于 07-16 15:07

    NVIDIA加速计算和 AI助力数字银行揭穿金融欺诈骗局

    Bunq 利用 NVIDIA AI 将其欺诈检测模型的训练速度提高近百倍。   欧洲新型银行 Bunq 正在 NVIDIA 加速计算和 AI 的助力
    的头像 发表于 06-27 17:41 840次阅读

    进一步解读英伟达 Blackwell 架构、NVlink及GB200 超级芯片

    冷却技术,提高计算密度,减少占地面积,并通过高带宽、低延迟的GPU通信,有效减少数据中心的碳足迹和能源消耗。相较于传统的NVIDIA H100风冷基础设施,GB200在相同功耗下实现25
    发表于 05-13 17:16

    NVIDIA加速微软最新的Phi-3 Mini开源语言模型

    NVIDIA 宣布使用 NVIDIA TensorRT-LLM 加速微软最新的 Phi-3 Mini 开源语言模型。TensorRT-LLM 是一个开源库,用于优化从 PC 到云端的 NVID
    的头像 发表于 04-28 10:36 553次阅读

    利用NVIDIA组件提升GPU推理的吞吐

    本实践中,唯品会 AI 平台与 NVIDIA 团队合作,结合 NVIDIA TensorRT 和 NVIDIA Merlin HierarchicalKV(HKV)将推理的稠密网络和热 Embedding 全置于
    的头像 发表于 04-20 09:39 718次阅读

    NVIDIA生成式AI研究实现在1秒内生成3D形状

    NVIDIA 研究人员使 LATTE3D (一款最新文本转 3D 生成式 AI 模型)实现倍加速
    的头像 发表于 03-27 10:28 492次阅读
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b>生成式AI研究<b class='flag-5'>实现</b>在1秒内生成3D形状

    如何选择NVIDIA GPU和虚拟化软件的组合方案呢?

    NVIDIA vGPU 解决方案能够将 NVIDIA GPU 的强大功能带入虚拟桌面、应用程序和工作站,加速图形和计算,使在家办公或在任何地方工作的创意和技术专业人员能够访问虚拟化工作
    的头像 发表于 01-12 09:26 1111次阅读
    如何选择<b class='flag-5'>NVIDIA</b> <b class='flag-5'>GPU</b>和虚拟化软件的组合方案呢?