GPU 炼丹平台是一种基于图形处理器(GPU)的计算平台,用于执行大量的并行计算任务。这些任务通常涉及到复杂的数学模型和算法,例如人工智能、深度学习、机器学习和高性能计算等领域。GPU 炼丹平台可以显著提高计算速度和效率,降低能耗。
GPU 炼丹平台可以分为以下几类:
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在“炼丹”领域,手法对于“丹”的质量影响还是比较大的。在图像分类这个领域,亚马逊的研究员提供了一个比较详尽“炼丹手册”,见arXiv:1812.01187;在目标检测领域也有同样有不少“炼丹手册”,而且还不止一份,比如YOLOv4,再比如亚马逊的“炼丹手册”,见arXiv:1902.04103,比如YOLOX、PP-PicoDet等均对“炼丹手法”提供了不少经验;在长尾识别领域同样有这样一份“炼丹手册”,见BagLT。然而,在图像超分领域鲜少有相关的“炼丹手册”公之于众。偶然间,笔者于arXiv偶遇图像超分领域的炼丹手册(见RCAN-it),不胜欣喜,故记录之。
深度学习非常依赖设备,训练模型就类似在“炼丹”,没有好的炼丹炉,想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡 Tesla V100显卡训练的模型,只能是“望洋兴叹”。
懒人阅读:想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF,可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋,TF可能是一个绕不开的存在。 写在前面:引用并发挥大神们关于机器学习/深度学习/人工智能的话: 训练AI模型就是炼丹,金丹就是训练出来的模型,可以针对某种问题输出极佳的结果;框架是丹炉;丹方就是模型的设计思路、结构和方法;炼丹的材料就是数据。 炼丹过程就是按照丹方,使用框架和数据训练模型的过程,不同级别的“丹药”对于问题的解决程度不同,越厉害的丹药当然能够越精确高效的解决问题。 为什么要了解
懒人阅读:想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF,可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋,TF可能是一个绕不开的存在。
表现State-of-the-art (SOTA) 的深度学习模型越来越需要更大的显存开销,现在很多GPU已经开始日渐乏力。本文将展示一些GPU在训练SOTA模型的情况。
杨净 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在学校里学AI最头疼的是什么? 排第一的肯定是组里算力不够,而且是永远不够,即使春节都不够。 我一个师妹最近就向我吐槽: 找导师吵了架终于在春节前回了老家,但过年时间也得炼丹! 实验室的显卡还不够用,现在家里只有个笔记本,根本跑不动! 我去问了一圈,发现AI学子春节也要炼模型这种事,还挺普遍。 比如投国际会议的,ECCV今年截止日期是3月7日,时间很紧张。 CVPR更要命,Rebuttal截止到2月1日大年初一早上8点,大年三十晚上写论文,真·难
那么在炼丹过程中,数据便是金木水火土等自然元素,算法框架是用来炼丹的炉子,算力就是炼丹炉下的三昧真火。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一直以来,Pytorch在Mac上仅支持使用CPU进行训练。 就在刚刚,Pytorch官方宣布,其最新版v1.12可以支持GPU加速了。 只要是搭载了M1系列芯片的Mac都行。 这也就意味着在Mac本机用Pytorch“炼丹”会更方便了! 训练速度可提升约7倍 此功能由Pytorch与Apple的Metal工程团队合作推出。 它使用Apple的Metal Performance Shaders(MPS) 作为PyTorch的后端来启用GPU加速训练。
选自Sebastian Raschka博客 机器之心编译 机器之心编辑部 关于 PyTorch 炼丹,本文作者表示:「如果你有 8 个 GPU,整个训练过程只需要 2 分钟,实现 11.5 倍的性能加速。」 如何提升 PyTorch「炼丹」速度? 最近,知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示,他的方法在不影响模型准确率的情况下,仅仅通过改变几行代码,将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.15 分钟,训练速度足足提升了 7 倍。 作者
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 春暖花开,各位深度学习er想不想给自己的“丹炉”升级一波? “炼丹”爱好者们应该知道,在该领域中,**GPU的总体表现完胜CPU。 那么GPU应该怎么选?不妨来看看这篇超级详尽的“2023版GPU选购指南”。 知名测评博主、华盛顿大学在读博士Tim Dettmers亲测后,写下万字长文,手把手教你Pick性价比最高的显卡,避免踩雷。 △光是目录就有这么长…… 至于谁是性价比之王,不卖关子,这里先放上Tim哥的结论: 对于16位训练过程,RTX 30
基于脱敏和采样后的数据信息,对于给定的一定数量到访过微信视频号“热门推荐”的用户, 根据这些用户在视频号内的历史n天的行为数据,通过算法在测试集上预测出这些用户对于不同视频内容的互动行为(包括点赞、点击头像、收藏、转发等)的发生概率。本次比赛以多个行为预测结果的加权uAUC值进行评分。
人工智能越来越火,甚至成了日常生活无处不在的要素。人工智能是什么?深度学习、机器学习又与人工智能有什么关系?作为开发者如何进入人工智能领域?
黄仁勋今天在德国,发布了英伟达新一代卡皇GeForce RTX 2080 Ti,拉开了图灵架构RTX 20系列GPU正式登台的帷幕。
众所周知,YOLOv5是一款优秀的目标检测模型,但实际上,它也支持图像分类。在6.1版本中,就暗留了classify这个参数,可以在做检测的同时进行分类。
在第一章介绍了PaddlePaddle的安装,接下来我们将介绍如何使用PaddlePaddle。PaddlePaddle是百度在2016年9月27日开源的一个深度学习框架,也是目前国内唯一一个开源的深度学习框架。PaddlePaddle在0.11.0版本之后,开始推出Fluid版本,Fluid版本相对之前的V2版本,Fluid的代码结构更加清晰,使用起来更加方便。这本章中我们将会介绍如何使用PaddlePaddle来计算1+1,选择这个简单的例子主要是为了让读者了解PaddlePaddle的Fluid版本的使用,掌握PaddlePaddle的使用流程。我们讲过介绍如何使用PaddlePaddle定义一个张量和如何对张量进行计算。
在大规模数据集进行读取进行训练的过程中,迭代读取数据集是一个非常合适的选择,在Pytorch中支持迭代读取的方式。接下来我们将介绍XGBoost的迭代读取的方式。
深度学习常被戏谑为“炼丹术”,那么,GPU于深度学习研究人员而言就是不可或缺的“炼丹炉”。
总结一下在旷视实习两年来的炼丹经验,我主要做了一些 RL,图像质量,图像分类,GAN 相关的任务,日常大概占用 5 - 10 张卡。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】小扎All In元宇宙两年后,忽然发现全世界都在搞生成式AI。这可尴尬了,自家公司还在用CPU做AI推理呢…… ChatGPT大战,Meta为何迟迟没有动作? 就在今天,路透社记者挖出了一个大瓜,原因让人瞠目结舌—— 相比谷歌、微软等大厂,Meta跑AI时,用的竟然是CPU! 很难想象,在深度学习几乎占机器学习半壁江山的时代,一个科技巨头竟然能用CPU坚持这么久。 虽然他们也曾尝试过自研AI芯片,但最终遭遇滑铁卢。 现在,ChatGP
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】果粉Big Day!PyTorch宣布,原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比,训练性能提升6倍,推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说,今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户,可能更是盼了一年半的大日子! 刚刚,PyTorch官宣,在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在,M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了! 作为业界应用最广
---- 新智元报道 编辑:David 拉燕 好困 【新智元导读】果粉Big Day!PyTorch宣布,原生支持苹果Mac GPU机器学习加速。与单CPU加速相比,训练性能提升6倍,推理任务性能最高提升21倍 对于搞AI和机器学习的苹果用户来说,今天无疑是个好日子。 如果是用PyTorch的苹果用户,可能更是盼了一年半的大日子! 刚刚,PyTorch官宣,在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在,M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了! 作为业界应用最广泛的机器学习框架
AI 绘画模型(以 StableDiffusion 为首)自去年推出后快速迭代。近期,市面上又出现了一批效果惊艳的新突破。 目前,若希望运行 AI 绘画模型,主要有以下几种方式: 方式 优势 劣势 使用个人电脑或免费在线平台运行 成本低 出图效率低 使用付费在线平台 出图效率较高 成本高 使用云服务器部署 出图效率最高,且成本较低 部署有一定门槛 可以看出,使用云服务器部署 AI 绘画模型是综合性价比最高的一种方式,但由于其使用的固有门槛,导致大多数炼丹师望而却步。 本文将演示如何使用 GPU LAB,极
ImageNet是预训练和评估计算机视觉模型的主要数据集。与其他分类数据集不同,在ImageNet上,从头开始训练模型,而不做迁移学习。一般来说,从零开始的训练更加困难,因为需要更高的学习率、更强的正则化和更大的Epoch。因此,ImageNet上的优化过程对不同的超参数和所使用的体系结构更加敏感。
现在,有人写了一个PyTorch wrapper,用一行代码就能“无痛”消除这个bug。
然后,PyCaret这个炼丹炉,自带功能“按键”(定义了一些函数),包括数据预处理、模型训练、模型集成、模型分析、模型测试等。
相信不少人在“炼丹”过程中,光是安装或更新下面这“几大位”时就经历了一段"血泪史"吧:
我们都知道树模型的特征重要性是非常容易绘制出来的,只需要直接调用树模型自带的API即可以得到在树模型中每个特征的重要性,那么对于神经网络我们该如何得到其特征重要性呢?
最近咱看到班上的同学在搞Vits,偶然的机遇下咱也开搞了,顺便取得了科技社的内部权限,挺好的(指训练结果)
在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
最近这个问题在知乎比较火,这里将本公众号两个作者的回答以文章的方式分享出来,希望对感兴趣的读者有帮助。
本文介绍了DI-X平台,它是一个一站式深度学习平台,致力于让中小企业快速、低成本地接入人工智能。DI-X平台通过使用腾讯云对象存储(COS)和云服务器(CVM)等基础设施,结合腾讯云的DI-X组件,为中小企业提供了快速部署、训练和预测一站式深度学习服务。它主要包含六边形数据节点、长方形算法节点和圆形模型节点,支持在线预测、离线训练和模型管理等功能。DI-X平台旨在降低人工智能的门槛,推动人工智能的普及,为中小企业提供快速、低成本接入人工智能的能力,让它们能够更好地创新和发展。
和哪个版本的PaddlePaddle可以牵手成功,首先对自己的“英雄”要足够了解,尤其是这三个硬性条件
FuxiCTR: An Open Benchmark for Click-Through Rate Prediction (Arxiv20)
腾讯云开发者社区联合腾讯云计算团队发起【玩转 GPU】有奖征文活动,本次征文以「GPU开发实践」为主题,聚焦使用 GPU 的 AI 技术场景应用与开发实践,包括但不限于 AI 绘画、AI 语音合成、开源语言模型部署等,以及如何有效地利用 GPU 进行加速。
在很久以前,有一个老爷爷,种下了一棵葫芦,变成了七个各有绝学的葫芦娃。可惜葫芦变成的七个葫芦娃为了保卫和平,救出爷爷,逐一被蛇精和蝎子精抓到了。蛇精和蝎子精想把七个葫芦娃炼成七心丹,没想到七个葫芦娃合体成为了葫芦小金刚,踢碎了炼丹炉,经过艰苦的战斗,最后打败了各路妖魔鬼怪,让山谷恢复了往日的和平。
本文介绍了DI-X这个一站式深度学习平台,它融合了深度学习框架、算法、模型训练、模型推理和协作,可以完成深度学习的闭环,直接对之前存储在COS上的数据快速的进行挖掘,而得到的模型又能够快速的部署,降低人工智能的门槛。
前段时间,Google Brain科学家Barret Zoph表示,他们设计了一个名叫「Switch Transformer」的简化稀疏架构,将语言模型的参数量扩展至 1.6 万亿同时带来了诸多评测上的提升。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
由TinyMind发起的 #第一届汉字书法识别挑战赛# 正在火热进行中,比赛才开始2周,便有数只黑马冲进榜单。目前TOP16全部为90分以上,可谓竞争激烈,高手如林。No.1微胖君(microfat_htu)目前以99.01高分领衔榜首,还未报名的同学欢迎点击"原文链接"参赛,向这些同学发起挑战~~ 4.20榜单 本次比赛主要是以学习交流为目的,吸引了不少萌新们报名参赛~虽是入门级别的赛题,对于没动手实战过的同学,还是有些不知所措。为此TinyMind特邀战场中奋勇拼搏的两名前锋,为大家整理了一些经验心得,
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
维金 允中 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 终于藏不住了。 正值西方国家欢度佳节之时,一份英伟达的surprise终于被发现。 是一条关于GeForce的禁令。 这款备受AI“炼
嘉宾:黄明 编辑:Natalie 转载自:AI前线 摘要:2017年6月,腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel,在GitHub上备受关注;2017年10月19日,腾讯T4专家Andymhuang(黄明)将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要开发者和团队负责人,同时也是Spark的早期研究者和布道者,他的工作经历可以说同步了通用大数据平台到专用机器学习平台的转变历程。因此,在这之前,InfoQ对黄明的进行了一次采访问答,他将与大家分享人
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深度学习炼丹,当然少不了 GPU 和 Linux 系统了,部分朋友没有 GPU 的话只能租用远程服务器来训练,这样就少不了 Xshell 这样一款利器了,以下,我们就来介绍 Xshell 这款工具在深度学习的时候一些常用的功能和 Linux 命令。
禁止GeForce显卡跑深度学习,英伟达在盘算什么? 📷 终于藏不住了。 正值西方国家欢度圣诞节之时,英伟达给大家带来了一个surprise。 是一条关于GeForce显卡的禁令。 这款备受AI“炼丹”群众喜爱的显卡,以后不能随便用来搞深度学习了。 根据德国科技媒体golem.ded报道,英伟达前不久更新了最终用户协议,所有的GeForce显卡(包括Titan)都不能在数据中心跑深度学习。 也就是说,基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器,从此别过。 📷 这不是演习。英伟达已经在日本开始行动了
然而,这个领域的中美差异性,决定了这一事实:美国现在的格局,未必就是中国未来的格局。
目前很多没有技术团队的大模型解决方案,会以【基础达模型微调】+【向量知识库】为主。
作为炼丹工程师,GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升,但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行,这样效率就会有一定的折损,而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢?
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “一个GPU没法训练GPT-3,更别提在上面调整超参数了。” 不不不,现在情况有变—— 在单个GPU上完全可以调整大规模模型的超参数。 怎么说? 原来有人发现了一种新的调参方法,无论模型规模怎么变化,所得的最优超参数都能保持性能稳定。 由此一来,我们可以先训练一个小版本的模型,在上面间接调整好超参,然后以零样本的方式直接将它们复制到全尺寸模型上,就能获得相当不错的性能。 这对手里GPU资源不够的人来说简直不要太好了吧。 目前,相关帖子也在Reddit上引
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