摘要:農(nóng)企的深度學(xué)習(xí)加速庫更新了,它現(xiàn)在已經(jīng)能支持對的加速。全稱,是在去年月推出的開源運(yùn)算平臺,則是為此開發(fā)的軟件庫,其作用是將程序設(shè)計(jì)語言和平臺連接,以充分利用架構(gòu)。
農(nóng)企的深度學(xué)習(xí)加速庫MIOpen 1.0更新了,它現(xiàn)在已經(jīng)能支持對CNN的加速。
ROCm全稱Radeon Open Compute platform,是AMD在去年12月推出的開源GPU運(yùn)算平臺,MIOpen則是AMD為此開發(fā)的軟件庫,其作用是將程序設(shè)計(jì)語言和ROCm平臺連接,以充分利用GCN架構(gòu)。
此次更新包括:
同時(shí)為正向和反向傳播優(yōu)化的深度卷積解算器
優(yōu)化的卷積算法,包括Winograd和快速傅立葉轉(zhuǎn)換
為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)備的、優(yōu)化的GEMM
池化、Softmax、激活、梯度算法的批量歸一化,以及LR Normalization
4D張量NCHW格式
支持OpenCL和HIP的框架API
對MIOpen驅(qū)動的支持,以測試任何正向/反向網(wǎng)絡(luò)
支持Ubuntu 16.04和Fedora 24的二進(jìn)制封裝
ROCm支持如下深度學(xué)習(xí)平臺:
是的,沒有Theano。
源代碼:
https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/MIOpen
文檔:
MIOpen:
https://rocmsoftwareplatform.github.io/MIOpen/doc/html/apireference.html
MIOpenGemm:
https://rocmsoftwareplatform.github.io/MIOpenGEMM/doc/html/index.html
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摘要:在兩個(gè)平臺三個(gè)平臺下,比較這五個(gè)深度學(xué)習(xí)庫在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的性能表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)的成功,歸因于許多層人工神經(jīng)元對輸入數(shù)據(jù)的高表征能力。在年月,官方報(bào)道了一個(gè)基準(zhǔn)性能測試結(jié)果,針對一個(gè)層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),與和對比,速度要快上倍。 在2016年推出深度學(xué)習(xí)工具評測的褚曉文團(tuán)隊(duì),趕在猴年最后一天,在arXiv.org上發(fā)布了的評測版本。這份評測的初版,通過國內(nèi)AI自媒體的傳播,在國內(nèi)業(yè)界影響很...
摘要:深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對算力要求很高的領(lǐng)域。這一早期優(yōu)勢與英偉達(dá)強(qiáng)大的社區(qū)支持相結(jié)合,迅速增加了社區(qū)的規(guī)模。對他們的深度學(xué)習(xí)軟件投入很少,因此不能指望英偉達(dá)和之間的軟件差距將在未來縮小。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對算力要求很高的領(lǐng)域。GPU的選擇將從根本上決定你的深度學(xué)習(xí)體驗(yàn)。一個(gè)好的GPU可以讓你快速獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),而這些經(jīng)驗(yàn)是正是建立專業(yè)知識的關(guān)鍵。如果沒有這種快速的反饋,你會花費(fèi)過多時(shí)間,從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)...
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