Публикации по теме 'gpu'


Установка подсистемы Windows для Linux (WSL) и Tensorflow с поддержкой графического процессора в WSL
Я старший инженер по машинному обучению, который любит работать в Tensorflow. Для самообучения и реализации я использую свой личный ноутбук. Это игровой ноутбук, который я купил в 2020 году, с недорогим графическим процессором (NVIDIA RTX 2060, 6 ГБ графической памяти), i7 в качестве процессора и 16 ГБ оперативной памяти. Он довольно быстрый и поставляется с установленной Windows Home Edition. Я хотел получить представление об Ubuntu (Linux), поскольку при настройке проекта в отрасли..
Как повысить скорость обучения в TensorFlow
TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для потоков данных и дифференцированного программирования для различных задач. Это символьная математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Он был разработан командой Google Brain и используется во многих их проектах. TensorFlow предоставляет высокоуровневый API для создания и обучения моделей машинного обучения и низкоуровневый API для создания..
Введение в графические нейронные сети с cuGraph-DGL
Использование cuGraph-DGL для ускорения GNN с помощью графических процессоров Автор: Вибху Джава Графовые нейронные сети (GNN) стали мощным инструментом для решения множества задач машинного обучения над данными, структурированными на графах. Эти задачи варьируются от классификации узлов и прогнозирования связей до классификации графов. Они также охватывают широкий спектр приложений, таких как анализ социальных сетей, открытие лекарств в здравоохранении, обнаружение..
Графические процессоры Intel Arc и OneAPI — они SYCL?
Запуск oneAPI C++ с кодом SYCL на графических процессорах Intel Arc и Iris Xe oneAPI с C++ и SYCL позволяет запускать один и тот же код ускорителя на различных архитектурах GPU и CPU. Как и было обещано в моем последнем посте о гетерогенных вычислениях, на этот раз мы собираемся использовать новый графический процессор Intel® Arc™ и oneAPI, чтобы посмотреть, как SYCL работает с Intel Arc. Intel Arc, здесь GPU Графический процессор Intel Arc, который мы будем использовать,..
Кластер EKS GPU от нуля до героя
Вступление Если вы когда-либо пытались запустить рабочую нагрузку графического процессора в кластере Kubernetes, вы знаете, что эта задача требует нетривиальной конфигурации и имеет высокую стоимость (экземпляры графического процессора довольно дороги). В этом посте показано, как экономично запустить рабочую нагрузку графического процессора в кластере Kubernetes, используя кластер Amazon EKS , AWS Auto Scaling , Спотовые инстансы Amazon EC2 , а также некоторые ресурсы и..
Модель Keras с несколькими графическими процессорами
Концепция модели с несколькими графическими процессорами в Keras разделяет модель ввода и модель на каждый графический процессор, а затем использует центральный процессор для объединения результатов от каждого графического процессора в одну модель. Практическое руководство: обучение работе с несколькими графическими процессорами с помощью Keras Во-первых, убедитесь, что в вашей виртуальной среде установлен и обновлен Keras 2.1.4 (или выше). Установить Керас pip install keras pip..
Скачок машинного обучения с процессором Apple M1
Битва за превосходство микропроцессоров приняла новый оборот с появлением чипа M1 с ARM. Достаточно ли этого, чтобы перевернуть рыночную долю крупного игрока, Intel? Насколько хорош новый нейронный движок для обработки потребительских и бизнес-задач машинного обучения? Чип Apple Silicon означает, что приложения macOS, iOS и padOS могут без проблем работать на разных платформах. Хотя перенос определенных приложений будет сопровождаться определенными ограничениями, экосистема..