（原标题：Nvidia breaks records in training and inference for real-time conversational AI）
网易科技讯8月14日音讯，据国外媒体报导，Nvidia用于开发和运转可理解和呼应恳求的对话式AI的GPU强化渠道，现已达成了一些重要的里程碑，并打破了一些记载。
这对任何根据其技能进行开发的人来说含义严重——傍边包括大大小小的公司，由于英伟达将许多用于完结这些前进的代码开源。那些代码用PyTorch编写，易于运转。
英伟达今日宣告的最大效果包括：BERT练习用时打破记载，进入1小时关口。BERT是世界上最先进的人工智能言语模型之一，也被广泛认为是自然言语处理（NLP）标杆的先进模型。Nvidia的AI渠道只是需求53分钟就可以完结模型练习，经过练习的模型在短短2毫秒多一点的时刻里(10毫秒在业界被认为是高水平线)就可以成功地做出推理(即运用经过练习学习到的才能得出成果)——又一个记载。
英伟达的这些打破不只是是揄扬的本钱——这些前进可为任何运用NLP对话式人工智能和GPU硬件的人供给实在的优点。Nvidia在它的其间一个SuperPOD体系上打破了练习时刻记载，该SuperPOD体系由运转1472个V100 GPU的92个Nvidia DGX-2H体系组成；在运转Nvidia TensorRT的Nvidia T4 GPU上完结推理进程。Nvidia TensorRT在功能上超出高度优化的CPU许多个量级。不过，该公司将揭露BERT练习代码和经过TensorRT优化的BERT样本，让所有人都可以经过GitHub运用。
除了这些里程碑以外，英伟达的研讨部分还树立并练习了有史以来最大的一个根据“Transformer”的言语模型。这也是BERT的技能根底。该定制模型包括的参数多达83亿个，规划是当时最大的中心BERT模型BERT-Large的24倍。英伟达将这个模型命名为“Megatron”，它也对外供给了用于练习这个模型的PyTorch代码，因此其他人可以自行练习出相似的根据“Transformer”的大型言语模型。（乐邦）
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