Кто приходит к вам в ваших самых страшных снах: монстры-интаксекоиды или… разумные пауки, способные одним толчком пси-энергии разрушить ваше сознание? Но, возможно, они не столь и страшны, по сравнению с теми решениями, которые приходится принимать во имя спасения мира?. .

Сознание нашего современника попадает в далёкое будущее. Космические корабли, нейросети и наследие древних. Попытка совместить Жанр Вселенная Еве и бояр-аниме. Хотя начало книги идет очень наивно и герою безумно везёт, но всё имеет своё объяснение и цену для героя в последующих главах. Не ждите, что в первой книге сможете понять ход сюжета. ГГ марионетка в руках сразу нескольких очень влиятельных кругов, у каждой из них на него свои интересы. У ГГ будут как взлёты на самый верх, так и падение…

Вторая книга серии Наследие древних. Сознание нашего современника попадает в далёкое будущее. Космические корабли, нейросети и наследие древних. Попытка совместить Жанр Вселенная Еве и бояръ-аниме. Хотя начало книги идет очень наивно и герою безумно везёт, но всё имеет своё объяснение и цену для героя в последующих главах. Планируется написание четырёх книг: Начало пути. Академия Империя превыше всего. Внешняя угроза.

Когда душа уходит в небеса, ты не ожидаешь открыть глаза в искусственно созданном теле. И тем более, не ожидаешь, что ты стал игрушкой в игре сильных мира сего. Ты как ребенок делаешь первые наивные шаги в мире далекого будущего. Но оказываешься вовлечен и в Высокую политику, и в происки Древних, и даже участвуешь в Божественном промысле. Но сможешь ли ты, противопоставив себя врагам человечества, просто выжить и спасти любимых? Примечания автора: Что-то кончается, что-то начинается, так…

Они рядом. Цитадели, в которых скрываются пси-вампиры, совсем близко. Справиться с Приксами в одиночку не под силу даже высшему псиону. Союзники и друзья поддержат героя в его стремлении одолеть страшного противника. Но так ли просто высшей сущности идти по бесконечному пути познания? Сложный выбор стоит перед Мал Лоем: уничтожить целую расу или создать новую жизнь.

Мал Лой опустился в жерло кипящего вулкана и поднялся на четвёртый уровень астрала. Чего только не сделаешь, идя на поводу у таинственных Хранителей. Двадцать циклов вместо полутора? Неужели так долго пришлось ждать до открытия «окна» во внешний мир? И да, и нет. Герой закалился в сражениях с лучшими бойцами реальности и приблизился к искусству управления временем. Молодой мастер псионики готов к встрече с вечным врагом своей расы.

Мечты Дикого сбылись. Есть свой корабль, хоть и для полетов только внутри системы. Есть и любимая работа, приносящая стабильный заработок. Появились и друзья. Даже есть знакомая принцесса, но очень далеко. О чем теперь мечтать? Конечно, о спокойствии. Дикий предполагал заниматься любимым делом, восстанавливая разбитую технику. Но судьба распорядилась по-другому, закидывая его в водоворот событий. Ведь теперь ему предстоит восстанавливать не технику, а целую федерацию. Огромная…

Масштабный экшн, по-голливудски закрученный, по детективному загадочный, по-русски глубокомысленный. Ни в коем случае не читайте эти книги на работе — они беспощадны к вашему времени, как Враг, который угрожает самой Вселенной, беспощаден к каким-то там жалким гуманоидам. О чём она? Рассказать заранее? Нет, мы не сделаем вам такую дурную услугу. Лишь немного приоткроем завесу. Противостояние обычного человека и абсолютного Зла, перед которым Дарт Вейдер, Саурон и другие Тёмные Властелины -…

Мал Лой уже освоился в новом мире. В мире полном тайн и наследия Древних. Мальчику осталось достигнуть ранга мастера псионики и тогда у него появится шанс выжить после встречи с древними врагами Приксами. Но жить тихо и спокойно развивать свой дар не всегда получается. Редкому молодому псиону удаётся спасти миллиард Искр жизни. И не каждому разумному выпадает возможность создать перспективную корпорацию или взвалить на себя бремя министра финансов и экономики империи.

Другая вселенная встретила нашего героя. Даже имя нашего паренька изменилось в новом Содружестве великих империй. К счастью, нашёлся разумный, который согласился взять на себя ответственность за главного героя. Простой имперский палач ведь не самый плохой опекун? И всё же так много времени осталось для подготовки молодого псиона. Да и где их взять, новых наставников? Но они всё-таки нашлись. Могущественные сущности из расы Аррай подготовили серьёзные испытания для Малого.

Устроиться по объявлению на работу за пределами России – да легко… Работа связана с риском – ну и что? А дальнейшая судьба шести тысяч землян, оказавшихся в четырёх модуль-секциях аварского космического корабля-работорговца была стандартной судьбой освобождённых рабов или беженцев из Аварской империи — служить в армии, во флоте или… стать шахтёром!!! Это почти фанфик по EVE-online. Герой попадает в мир космической империи, в которой твое место в обществе определяет уровень твоего…

Продолжение приключений и обычная жизнь барона-архимага. Оказавшись в этом магическом мире, напоминающем наше средневековье, Арт прошел процесс обучения мастерству боя меча и магии. В общем, прокачка шла полным ходом, правда параллельно и количество недоброжелателей росло.

Чтец: Эфир

Длительность: 4 часа 50 минут

Продолжение приключений Артёма, студента-медика, независимо от своего желания оказавшегося на планете Катар и ставшего там профессиональным охотником. В новой книге главный герой приобретает постоянную спутницу, необычные способности, новый глейдер и оружие, много денег… и новых врагов.

Два черных как уголь гаррида мчались по широкому торговому тракту, соединяющему город Равн и Истр. Брызги из луж, оставленных после себя ночным дождем, разлетались из под их лап радужным веером, иногда попадая на зазевавшихся путиков. Гарриды мчались, расправив крылья, они изредка разгонялись, продолжая после этого полу полет полу бег работой ног для поддержания скорости. Сорок километров до отворота к храму Хранителей они преодолели за неполный час и, высадив своих седоков, развернулись в…

21 летний Дан, выпускник космической академии, будущий военный летчик и гражданский шахтер-инженер попадает в иной мир/иное измерение из-за аварии на корабле. Ему приходится посадить спасательную капсулу на третью планету, которая населена одичавшими колонистами. Выжить ему помогает верный бортовой компьютер Юрий, названный в честь советского космонавта. Благодаря имплантантам и психо-техникам Дан не останется брошенным на произвол судьбы! Смесь фантастики/киберпанка/фентези.

Чтец: Эфир

Длительность: 7 часов 51 минуту

Студент-медик, попав в автокатастрофу, оказывается на другой планете, более развитой в техническом отношении. Там он становится профессиональным охотником, и зарабатываем отстрелом и разделкой животных, а также попутно всем, что подвернется. Во второй книге — продолжение приключений Артёма, студента-медика, независимо от своего желания оказавшегося на планете Катар и ставшего там профессиональным охотником. В новой книге главный герой приобретает постоянную спутницу, необычные способности, новый…

Круговерть событий. Порталы, ведущие в неизвестные миры. Демоны, начавшие войну за обладание ими. Только вот ведет их враг, которого ты, казалось бы, оставил в другом времени и пространстве. Агенты из других миров, которые и сами разыгрывают в этом мире какую-то свою партию. Знакомство с той, кого можно посчитать прародителем расы вампиров. Все это сплелось в тугой узел. И в центре этого переплетения судеб оказался ты. Тот, в ком некоторые уже начали подозревать одного из «Древних». Тот, кто…

Ты все еще чужой в этом мире высоких технологий. Ты мусорщик и дикарь в глазах одних и прожжённый делец – в глазах других. Но если тебя загнали в такую ситуацию, что шанса победить и выжить практически нет… Вынудили тебя действовать там, где даже всех дарованных и приобретенных способностей не хватит на то, чтобы суметь защитить себя и тех, кто стал тебе дорог… Тогда у тебя всего лишь один шанс. Сделать тот единственный шаг, шаг в бездну. Шаг, который сделает тебя учеником бога смерти.

Есть враг – а значит, в этом мире грядет война! Есть враг. Древний и опасный враг. Он очень силен и могуществен. С запретной и грозной магией. Той магией, о которой в этом мире уже давно забыли. Противник, разбитый и изгнанный несколько столетий назад, но который неожиданно появился вновь. И в центре этих событий оказался Дим, пришелец из другой реальности. Он, волею случая, а также стараниями агентов местного Союза Государств был втянут в борьбу с новым вторжением старого и опасного врага,…

Чтец: Игорь Пронин

Длительность: 13 часов 32 минуты

Ты пошёл на опасный и рискованный шаг, прыгнув в нестабильную аномалию и утащив за собой невероятно сильного противника… И все это ты сделал лишь в надежде на то, что по ту сторону у тебя появится шанс найти ответ на главный вопрос: как победить в войне, невольным участником которой ты стал? Но, как оказалось, ответ на этот вопрос приведет тебя в мир, которого не должно существовать. В мир, который для тебя станет ловушкой. И теперь ты должен сделать то, чему тебя когда-то обучил твой…

Чтец: Игорь Пронин

Длительность: 13 часов 38 минут

Есть враг. Древний и опасный враг. Он очень силен и могуществен. И этот враг настолько опасен, что с ним не может справиться даже одно из самых загадочных и закрытых государств в Содружестве. Но так получилось, что ты уже вступил в противостояние с этим опасным и сильным врагом. Ты не просто встретился с ним и выжил, но и победил. И так получилось, что именно ты и твои знания могут помочь одолеть его. А потому эта загадочная раса, которую в Содружестве многие именуют сполотами, увидела в тебе…

Чтец: Игорь Пронин

Длительность: 10 часов 56 минут

Есть враг. Древний и опасный враг. Он очень силен и могуществен. И этот враг настолько опасен, что с ним не может справиться даже одно из самых загадочных и закрытых государств в Содружестве. Но так получилось, что ты уже вступил в противостояние с этим опасным и сильным врагом. Ты не просто встретился с ним и выжил, но и победил. И так получилось, что именно ты и твои знания могут помочь одолеть его. А потому эта загадочная раса, которую в Содружестве многие именуют сполотами, увидела в тебе…

Чтец: Игорь Пронин

Длительность: 11 часов 42 минуты

Дим уже давно не тот, что только недавно попал на космическую станцию Рекура-4. Чтобы постараться оградить их только что созданную корпорацию и ее мало кому известного главу от посторонних посягательств, он опять должен для всех превратиться в обычного и непримечательного мусорщика. Правда, теперь Дим знает, что где-то, за его спиной, скрывается сильный и опасный враг, с которым он уже успел встретиться дважды. Враг, который всегда может нанести внезапный и смертоносный удар. И к встрече с ним…

Чтец: Иван Букчин

Длительность: 11 часов 12 минут

Главного героя тетралогии «Защита периметра» зовут Роман. Он отличный тактик в играх, посвящённых космическим сражениям. Его нанимают как флотоводца для ведения наиболее крупных баталий в игровых мирах. Но однажды Роман получает необычное предложение: он должен незаметно занять место другого адмирала в игре, о которой никогда не слышал. Отказаться сложно: вознаграждение предлагается сказочное. Но и согласие даётся непросто. Ведь играть придётся за персонажа с ужасной репутацией,. ..

Архитектура программного обеспечения для машинного обучения будущего

Сегодняшнее аппаратное ускорение машинного обучения, независимо от того, реализовано ли оно в кремнии (а в последнее время даже с использованием света), направлено на чипы, которые используют петафлопс вычислений в памяти размером с мобильный телефон. С другой стороны, наш мозг биологически эквивалентен применению вычислений мобильного телефона к петабайту памяти ¹ . В этом смысле направление, выбранное разработчиками аппаратного обеспечения, противоположно тому, что было доказано природой. Почему? Просто потому, что мы не знаем алгоритмов, которые использует природа.

Но вот что мы знаем о вычислениях в нервной ткани:

1. Его граф связности чрезвычайно разрежен.
2. Его вычисление имеет локальность в передаче данных: когда нейрон срабатывает, принимающий нейрон находится рядом с ним, поэтому накладные расходы на связь минимальны.
3. Расчет выполняется не на полном графике каждый раз, а в отдельных регионах.

Графические процессоры быстро вводят и выводят данные, но имеют небольшую локальность ссылок из-за небольшого размера кэша. Они ориентированы на применение большого количества вычислений к небольшому количеству данных, а не малое количество вычислений к большому количеству данных. Таким образом, сети, предназначенные для работы на них, выполняют полный уровень за полным уровнем, чтобы насытить свой вычислительный конвейер (см. рис. 1 ниже). Чтобы иметь дело с большими моделями, учитывая их небольшой объем памяти (десятки гигабайт), графические процессоры группируются вместе, а модели распределяются по ним, создавая сложный и болезненный стек программного обеспечения, осложненный необходимостью иметь дело со многими уровнями связи и синхронизация между отдельными машинами.

Figure1

ЦП, с другой стороны, имеют большие, намного более быстрые кэши, чем графические процессоры, и имеют много памяти (терабайты). Типичный сервер ЦП может иметь память, эквивалентную десяткам или даже сотням графических процессоров. Процессоры идеально подходят для мира машинного обучения, похожего на мозг, в котором части чрезвычайно большой сети выполняются по частям по мере необходимости.

Проблема в том, что сегодняшние программные архитектуры нейронных сетей не подходят для процессоров (см. рис. 2 ниже). Стандартное послойное выполнение нейронных сетей хорошо работает с графическими процессорами и другими аппаратными ускорителями, полностью используя их тысячи крошечных синхронных ядер на каждом уровне. Однако он не может обеспечить производительность процессоров. Это связано с тем, что у ЦП обычно меньше общих вычислительных ресурсов, а многократное чтение и запись полных слоев в память влечет за собой меньшую пропускную способность памяти ЦП. Этот подход также не использует преимущества ЦП: мощные асинхронные ядра с большим и гораздо более быстрым кэшем.

Figure2

Революционная программная архитектура DeepSparse 

Архитектура DeepSparse от Neural Magic (см. правую часть на рис. 2 выше) предназначена для имитации на обычном оборудовании того, как мозг выполняет вычисления. Он использует разреженность нейронной сети в сочетании с локальностью связи, используя большие быстрые кэши ЦП и его очень большую память.

Разрежение посредством сокращения — широко изученный метод машинного обучения, позволяющий уменьшить размер в 10 и более раз и теоретические вычисления, необходимые для выполнения нейронной сети, без значительной потери точности. Таким образом, в то время как GPU запускает сети быстрее, используя больше FLOP, Neural Magic запускает их быстрее за счет сокращения необходимых FLOP. Наши инструменты Sparsify и SparseML позволяют нам легко достичь лучших в отрасли уровней разреженности при сохранении базовой точности, а передовые разреженные ядра DeepSparse Engine эффективно выполняют эти вычисления.

Но как только число FLOP уменьшается, вычисления становятся более «привязанными к памяти», то есть на каждый элемент данных приходится меньше вычислений, поэтому стоимость перемещения данных в память и из памяти становится критически важной. Некоторые поставщики аппаратных ускорителей предлагают архитектуры потоков данных для преодоления этой проблемы. Neural Magic решает эту проблему на массовом оборудовании ЦП, радикально изменяя архитектуру выполнения программного обеспечения нейронной сети. Возможно, волшебным образом, вместо того, чтобы выполнять сеть слой за слоем, мы можем выполнять нейронную сеть в полосах по глубине, которые мы называем тензорными столбцами. Тензорные столбцы имитируют местоположение мозга, используя местоположение ссылок иерархии кэша ЦП. Каждый столбец тензора полностью остается в больших быстрых кешах ЦП на протяжении всей длины выполнения нейронной сети, при этом выходные данные столбца небольшого участка слоя нейронов ожидают в кеше следующего слоя по мере того, как разреженное выполнение разворачивается по глубине. Таким образом, мы почти полностью избегаем перемещения данных в память и из нее.

Программная архитектура Deep Sparse позволяет Neural Magic обеспечивать производительность класса GPU на процессорах. Мы можем обеспечить производительность нейронной сети на всем пути: от маломощных, разреженных вычислений кэша на мобильных и периферийных устройствах до моделей с большим объемом памяти в общей памяти многопроцессорных серверов. Архитектура Neural Magic обеспечивает универсальную гибкость ЦП, чтобы открыть поле для разработки нейронных сетей завтрашнего дня: огромные модели, которые имитируют ассоциативную память, сохраняя информацию без необходимости каждый раз запускать всю сеть, слой за слоем.

¹ Узнайте больше здесь.

Была ли эта статья полезной?

ДаНет

Графический процессор — 1000 синхронных ядер, крошечный медленный кэш, но пропускная способность памяти в 10 раз выше.

ЦП — 10 мощных асинхронных ядер, меньшая пропускная способность памяти, но большой в 10 раз более быстрый кэш.

GPU — стандартное выполнение, синхронное послойное для максимального параллелизма, чтение и запись в память с использованием высокой пропускной способности.

GPU — стандартное выполнение, синхронное послойное для максимального параллелизма, чтение и запись в память с использованием высокой пропускной способности.

ЦП — стандартное выполнение работает плохо: отсутствуют вычисления, а чтение и запись слоев в память не выполняются должным образом из-за низкой пропускной способности ЦП.

GPU — стандартное выполнение, синхронное послойное для максимального параллелизма, чтение и запись в память с использованием высокой пропускной способности.

CPU — Глубоко разрежите сеть до , уменьшите вычислительные ресурсы …

GPU — Стандартное выполнение, синхронное послойное для максимального параллелизма, чтение и запись в память с использованием высокой пропускной способности.

ЦП — Глубоко разрежите сеть до , уменьшите вычислительную мощность … и выполните ее по глубине , асинхронно и полностью внутри больших и быстрых кэшей ЦП.

Будущее глубокого обучения невелико.

Брайан Стивенс

Главный исполнительный директор

Бывший технический директор Red Hat и Google Cloud, революционер, байкер.

Нир Шавит

Соучредитель

Профессор Массачусетского технологического института, новатор, теннисист.

Александр Матвеев

Технический директор и соучредитель

Бывший научный сотрудник Массачусетского технологического института, специализирующийся на многоядерных алгоритмах и системах для ИИ.

Джон О’Хара

Главный операционный директор и вице-президент по инженерным вопросам

Ведущий инженер и специалист по эксплуатации, лыжник, наставник инженеров и коллег.

Джинни Финкс

Руководитель отдела по работе с клиентами

Любовь к клиентам и коллегам, глубокое изучение экономики, йога, убийственная сангрия, приключенческие путешествия.

Саша Зеленович

Руководитель отдела маркетинга

Эксперт по выходу на рынок, помогающий исследователям данных испытать силу Neural Magic. Пчеловод выходного дня.

Марк Курц

Директор по машинному обучению

Исследования и проектирование, оптимизация моделей, волейбол, деревообработка

Дэн Алистар

Главный научный сотрудник

Алгоритмы, математика, теннис — не обязательно в таком порядке.

Билл Нелл

Менеджер по разработке программного обеспечения

JIT, компиляторы, анализ программ, HPC.

Тайлер Смит

Менеджер по разработке программного обеспечения

UT Остин, доктор философии, ETH Zurich postdoc. Специализируется на вычислениях линейной алгебры и теоретических ограничениях на перемещение данных.

Дэн Хуанг

Менеджер по разработке программного обеспечения

Конструктор (DevOps) и прерыватель (QA). Страсть к автоматизации, качеству, кулинарии и грибной охоте.

Энди Линфут

Главный инженер-программист

JIT, Numerics и HPC alchemy.

Туан Нгуен

Старший инженер-исследователь машинного обучения

Создание программного обеспечения и моделей глубокого обучения для развлечения и получения прибыли.

Майкл Гоин

Ведущий инженер по разработке продукта

Оптимизация на основе данных, пропагандист ИИ, модульный синтез, выпечка.

Сейдж Мур

Инженер-программист

Операционные системы, планирование, высокопроизводительные вычисления, езда на велосипеде, пауэрлифтинг.

Кирстин Дарра

Руководитель отдела развития бизнеса

Компьютерное зрение на грани, кулинария, подкасты о реальных преступлениях.

Бенджамин Финеран

ML Руководитель группы инженеров

Разделитель моделей, специалист по решению проблем, спортивный энтузиаст.

Джордж Охаши

Полный стек Инженер

Любопытно, как и почему все работает. Веган + рыба, читатель книг, классический гитарист, любитель биологии, истории и спорта

Рахул Тули

ML Engineer

Интеллектуальные системы, распознавание образов, НЛП, бадминтон, тако.

Доменик Барбуцци

Инженер-программист в тестировании

Склонность к автоматизации и отладке. Игрок в видеоигры, фотограф-любитель и энтузиаст всех технологий.

Константин Гулин

Старший инженер машинного обучения

Любопытный к данным, пожизненный студент, кухонный экспериментатор, энтузиаст виноградарства, турист.

Дамиан Богунович

ML Engineer

Любознательный человек, особенно увлекающийся искусственным интеллектом, финансовыми рынками и с каждым днем ​​совершающий все меньше ошибок. Пожизненный ученик, энтузиаст фитнеса и самопровозглашенный поклонник еды. Жизненные цели: много работать, рано уйти на пенсию, купить хижину в Альпах, пить вино, есть сыр, изучать математику и философию.

Элиза Вшола

Инженер-программист

ETH Zurich Ph.D. в аппаратно-эффективных многоядерных реализациях моделей машинного обучения. Художник-любитель и собиратель случайных мелочей из Интернета.

Александр Маркес

Руководитель исследовательской группы ML

Ученый/инженер, специализирующийся на вычислительных моделях и алгоритмах. Преодоление разрыва между основами и приложениями, весело проводя время.

Рики Коста

Инженер

Любитель ПО с открытым исходным кодом. Темный веб-серфер. Я взламываю вещи.

Роб Гринберг

Менеджер по продукту

Данные, одержимость клиентов, CNN, производство музыки, катание на лыжах, езда на велосипеде, криптовалюты, NY Sports.

Дерек Козиковски

Старший инженер-программист по тестированию

Специалист по качеству программного обеспечения, разработчик средств автоматизации тестирования, садовник и плотник.

Джей Маршалл

Руководитель отдела глобального развития бизнеса

Amazonian и Xoogler, специализирующиеся на клиентах, партнерах, обмене сообщениями, сельском хозяйстве, музыке и миксологии.

Мэтью Хелмерс

Старший менеджер по работе с клиентами

Делать клиентов невероятно успешными. Уэймейкер. Любитель активного отдыха.

Дэнни Гинтер

Менеджер по проектированию полного стека

Хакер, разработчик облака, наставник, энтузиаст ИНС.

Роб Фитцгиббон ​​

Ведущий инженер по UX

Увлечен хорошим UX, увлечен аналитикой, заядлый кофеман.

Тибу Укати

MLOps Engineer

Очарованный пересечением Облаков и ИИ, любитель свежих смузи, путешественник и всегда улыбающийся.

Шубхра Пандит

Старший инженер-исследователь по машинному обучению

Прикладной исследователь. Пожизненный исследователь и поклонник горячего шоколада. Постоянная настройка гиперпараметров жизни.

Варун Сундар Рабиндранат

Инженер-программист

Увлекается компиляторами, машинным обучением, высокопроизводительными вычислениями и встроенным программным обеспечением. Верующий в открытый исходный код. Гончар любитель.

Бенджамин Блю

Инженер-программист

Любимый побочный проект и писатель. Люблю читать. Вечный игрок в диск-гольф и фанат.

Джеймс Флеминг

Старший инженер-программист

Ветеран игровой индустрии Grizzled. Любит большие кодовые базы, оптимизацию, езду на велосипеде.

Деррик Мвити

ML Developer Advocate

Имеет опыт работы с наукой о данных, машинным обучением и глубоким обучением, внимательно следит за созданием сообществ машинного обучения.

Да Фэн

Главный инженер-программист

Я стараюсь делать все четко: код, дизайн и ножи.

Абхинав Агарвалла

ML Инженер-исследователь

Исследования x Инженерия. Я учусь, заново учусь и создаю что-то новое каждый день.

Николь Ким

Руководитель отдела маркетинга продуктов

Проворный маркетолог для быстро развивающегося ландшафта искусственного интеллекта.