GPU-RIG-Machine Learning

30 luglio 2018



Negli ultimi mesi alcuni soci di ComPVter sono stati impegnati per assemblare un device estremamente raro ed interessante: un GPU-rig progettato per l’addestramento di modelli di Deep Learning. Dotato di 7 GPU NVidia 1080ti con architettura Pascal, il nuovo arrivato in casa ComPVter è in grado di mettere a disposizione degli sviluppatori lo strabiliante numero di 25 mila core di elaborazione. Questo sistema sarà utilizzato per gli esperimenti di Machine Learning at edge, consentendo l’addestramento di modelli di identificazione di persone di interesse, mediante il calcolo dell’embedding del volto a partire anche da una semplice immagine acquisita dalla fotocamera.

L’addestramento di questi modelli avverrà su dataset di dimensioni notevoli con l’obiettivo di ottenere un modello in grado di stimare le correlazioni presenti tra i vari punti salienti del volto umano, al fine di costruirne un vero e proprio fingerprint in grado di identificare una persona all’interno di un database di milioni di volti. Dopo la fase di addestramento, il sistema utilizzerà la potenza computazionale del rig per acquisire le immagini di decine di persone simultaneamente e processarle calcolandone il face-fingerprint utilizzando il modello precedentemente addestrato.
Il risultato sarà un sistema in grado di acquisire una semplice immagine di un visitatore, salutarlo nel caso in cui sia un socio di ComPVter ed attivare l’insieme di sensori di domotica presenti nella sede dell’associazione.Ma questa è solo la punta dell’iceberg: il team è già al lavoro per studiare la costruzione di un modello in grado di rilevare, dall’attenzione e dal comportamento degli ospiti, quali pezzi presenti nel museo suscitano il maggiore interesse, così da poter rendere personalizzata l’esperienza di chiunque, visitatore occasionale o socio, venga a trovarci nella nostra sede.

Ecco un addestramento di un piccolo modello per il riconoscimento di oggetti: