[帮助文档] 如何使用AIACC-TrainingMXNet版训练加速

由于MXNet支持KVStore和Horovod两种分布式训练方式,因此AIACC-Training 1.5能够支持使用KVStore的方式对MXNet分布式训练进行加速,同时支持Horovod的分布式训练方式,并且能够无缝兼容Horovod的API版本。

通过profile可以发现,单线程模型JS线程的阻塞可能并不在GPU,而是在CPU为什么?

通过profile可以发现,单线程模型JS线程的阻塞可能并不在GPU,而是在CPU为什么?

当模型增长,GPU的显存常常成为训练大模型的瓶颈。EPL提供了多维度的显存优化技术,具体有哪些呢?

当模型增长,GPU的显存常常成为训练大模型的瓶颈。EPL提供了多维度的显存优化技术,具体有哪些呢?

yolov5 导出LibTorch模型(CPU和GPU)

 官方给出的是CPU:"""Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and TorchScript formats Usage: $ export PYTHONPATH="$PWD" && python models/export.py --...

DL:神经网络算法简介之耗算力的简介、原因、经典模型耗算力计算、GPU使用之详细攻略

DL:神经网络算法简介之耗算力的简介、原因、经典模型耗算力计算、GPU使用之详细攻略

神经网络算法耗算力的简介        通过比特币来理解算力。算力(也称哈希率)是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机(CPU)计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如,当网络达到10Th/s的哈希率时,意味...

【重磅】Jeff Dean等提出自动化分层模型,优化CPU、GPU等异构环境,性能提升超 60%

谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型,用于将计算图有效地放置到硬件设备上,尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。 设备配置(Device placement)可以被框定为学习如何在可用设备之间对图进行分区,将传统的图分区方法作为一个自然的baseline。先前的工作有...

在浏览器中运行Keras模型,并支持GPU

Keras.js 推荐一下网页上的 demo https://transcranial.github.io/keras-js/#/ 加载的比较慢,但是识别的非常快。 Run Keras models (trained using Tensorflow backend) in your browser...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

社区圈子

云服务器ECS
云服务器ECS
做技术先进、性能优异、稳如磐石的弹性计算!
418275+人已加入
加入
相关电子书
更多
端到端GPU性能在深度学学习场景下的应用实践
DeepStream: GPU加速海量视频数据智能处理
阿里巴巴高性能GPU架构与应用
立即下载 立即下载 立即下载