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字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-06-10 10:33 我要评论( )

PyTorch机器学习(ML)框架因其灵活性和易用性在ML社区中广受欢迎,我们很高兴能够在Google云上支持它。今天,我们宣布PyTorch/XLA对云tpu的支持现在可以普遍使用了。这意味着PyTorch用户可以使用稳定且支持良好的PyTorch集成访问大规模、低成本的云TPU硬

PyTorch机器学习(ML)框架因其灵活性和易用性在ML社区中广受欢迎,我们很高兴能够在Google云上支持它。今天,关于大数据,淘客网站,我们宣布PyTorch/XLA对云tpu的支持现在可以普遍使用了。这意味着PyTorch用户可以使用稳定且支持良好的PyTorch集成访问大规模、低成本的云TPU硬件加速器。

PyTorch/XLA将PyTorch直观的API与XLA线性代数编译器的优点结合起来,后者可以针对CPU、GPU和云TPU,包括云TPU吊舱。PyTorch/XLA将以最小的修改运行大多数标准PyTorch程序,返回到CPU来执行tpu上尚不支持的操作。借助PyTorch/XLA生成的一份详细报告,PyTorch用户可以发现瓶颈并调整其程序,大数据网站,以便在云tpu上更高效地运行。

"PyTorch/XLA使我能够在云tpu上运行数千个实验,而我的PyTorch工作流几乎没有任何变化,云市场,"Jonathan Frankle说,大数据分析培训机构,麻省理工学院(MIT)的博士生。"它提供了两全其美:PyTorch的易用性以及tpu的速度和成本效率。"。Frankle已经使用PyTorch/XLA来扩大他与"彩票假说:发现稀疏的、可训练的神经网络"相关的最新研究,他的突破性工作赢得了2019年ICLR的最佳论文奖。

艾伦人工智能研究所(AI2)最近在多个项目的云TPU上使用PyTorch/XLA。AI2的研究科学家马修·彼得斯(Matthew Peters)目前正在使用PyTorch/XLA研究向最先进的语言模型添加视觉组件的方法,以提高他们的语言理解能力。"虽然Pytork/XLA仍然是一项新技术,但它为已经投资Pytork的组织提供了一个很有希望的新平台来培训他们的机器学习模型,"Peters说,

为了帮助您开始使用Pytork/XLA,googlecloud支持越来越多广泛使用的深度学习模型和相关教程的开源实现。以下是ResNet-50、Fairseq Transformer、Fairseq RoBERTa和DLRM的教程。我们还在开发开源工具,以促进对ML模型的持续测试,我们还帮助PyTorch Lightning和Hugging Face团队使用这个框架在云tpu上运行他们自己的测试。(这里是PyTorch Lightning团队的相关博客文章。)

查看上面链接的教程,通过Colab在浏览器中试用PyTorch/XLA,并将问题和请求发布到PyTorch/XLA GitHub repo。我们还刚刚发布了一个新的深度学习虚拟机(DLVM)映像,它与PyTorch 1.6一起预装了PyTorch/XLA—下面是如何快速开始使用这个新的DLVM映像的说明。

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