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一方面,针对AI应用的算力和数据加速,英特尔早从数年前就开始布局,从硬件架构上对AI推进了三方面的优化:在2017年发布的第一代至强可扩展处理器上,导入支持AVX-512高级矢量扩展技术,让CPU单位时间内能处理更多浮点运算任务,用以加速高精度的AI应用;在2019年发布的第二代至强可扩展处理器上,基于AVX-512技术扩展出了英特尔深度学习加速(DL Boost)技术,支持INT8加速,主攻推理加速...
PyTorch为张量操作添加了专门的AVX和AVX2内联函数编写了更快的GPU内核,用于常用的工作负载中重写了几个神经网络operator的代码,如nn.Embedding等此外,PyTorch将框架的开销减小了10倍这事源于去年8月,DyNet的作者Graham Neubig等人展示了DyNet在小型NLP模型上的速度比PyTorch要快得多。...
结论事实证明,使用64个vCPU不利于深度学习,因为当前的软/硬件架构无法充分利用这么多处理器,通常效果与32个vCPU性能相同(甚至更差)。综合训练速度和成本两方面考虑,用16个vCPU+编译的TensorFlow训练模型似乎是赢家。编译过的TensorFlow库能带来30%-40%的性能提升。考虑到这种差异,谷歌不提供具有这些CPU加速功能的预编译版本TensorFlow还是令人吃惊的。...
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAIAI时代,英特尔最担心的是什么?当然是自家的CPU被GPU、TPU等AI硬件的冲击。现在英特尔的新一代CPU也带来了全新的AI加速能力。今天,英特尔发布了三款硬件产品,都是为了AI而准备:第三代至强(Xeon)可扩展处理器、新一代的傲腾(Optane)存储器以及Stratix AI FPGA。...
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