Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
【新智元导读】在CVPR 2018大会上,英伟达开源了数据增强库DALI和数据解码库nvJPEG。
深度学习的加速上,除了对训练和推理过程的加速之外,还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键,因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括计算密集型步骤,如从磁盘加载和提取数据,解码,裁剪和调整大小,颜色和空间变换以及格式转换。
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,作为当下最热门的话题,谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究,一直在支持开源深度学习框架的建设。 过去一年间,在这些巨头的加持下,深度学习框架格局发生了极大改变:新框架横空出世,旧的框架也逐渐退出历史舞台,而框架与框架之间的联系也更加紧密,生态更为开放。
通过前面几篇文章,我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor,它们各显神通解决了很多实际问题(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)。
为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载,我们临时插入两篇PyTorch的数据加载(因为字数太长,所以拆成两篇),主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点,后续会有专门系列分析PyTorch分布式。
选自Tensorflow 机器之心编译 参与:黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和,例如在使用 AlexNet
我叫劳伦斯·拉斯内尔,是Meta公司的工程经理,我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里,我一直专注于PyTorch库,例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
【新智元导读】Facebook今天宣布开源深度学习平台 Torchnet。Torchnet 基于广泛使用的开源深度学习框架 Torch 7 搭建,支持模块化编程方法,能减少程序员工作量、降低错误率,简化深度学习模型训练过程。相比其他巨头自己搭建的深度学习平台,Torchnet 更加开放,也将大幅推进深度学习的应用普及。 2016 年 6 月 24 日,Facebook 宣布开源深度学习平台 Torchnet,简化研究和开发人员建立深度学习系统过程。 Torchnet 以目前广泛使用的深度学习框架 Torch
【新智元导读】近日,IBM 宣布他们使用一组由 Criteo Labs发布的广告数据集来训练逻辑回归分类器,在POWER9服务器和GPU上运行自身机器学习库Snap ML,结果比此前来自谷歌的最佳成绩快了46倍。 英伟达CEO黄仁勋和IBM 高级副总裁John Kelly在Think大会上 最近,在拉斯维加斯的IBM THINK大会上,IBM宣布,他们利用优化的硬件上的新软件和算法,取得了AI性能的大突破,包括采用 POWER9 和NVIDIA®V100™GPU 的组合。 谷歌云上TensorF
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天,量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是,当你假装AI专家时,最好别谈众人皆知的TensorFlow,那谈什么? PyTorch
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上,安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow,称为T
本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率,将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度,比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。
选自Uber AI 作者:Felipe Petroski Such、Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与:路、李泽南 Uber 在去年底发表的研究中发现,通过使用遗传算法高效演化 DNN,可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络在像素级别上玩 Atari 游戏;这种方式在许多游戏中比现代深度强化学习算法或进化策略表现得更好,同时由于更好的并行化能达到更快的速度。不过这种方法虽好但当时对于硬件的要求很高,近日 Uber 新的开源项目解决了这一问题,其代码可以让一
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成T
Pytorch数据加载的效率一直让人头痛,此前我介绍过两个方法,实际使用后数据加载的速度还是不够快,我陆续做了一些尝试,这里做个简单的总结和分析。
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如,在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤,限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外,今天的深度学习框架有多个数据预处理实现,这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
原文链接:The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow 作者:Dan Kuster 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 自从TensorFlow半年前发布以来,我们一直使用它来进行日常研究和工程。在此过程中我们也学习到了很多知识。是时候写一些新体会了! 因为TensorFlow上没有很多主观的文章和有用的文档,我必须尽可能地使用我能找到的样例、教程、文档和代码片段。 善 社区参与是最重要的。 当涉及到机器学习时,很容易把注意力集中于技术
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题,如:docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一
在过去的几年里,深度学习硬件方面取得了巨大的进步,Nvidia的最新产品Tesla V100和Geforce RTX系列包含专用的张量核,用于加速神经网络中常用的操作。
如何进行优化tensorflow 将极大得加速机器学习模型的训练的时间,下面是一下tensorflow性能调优相关的阅读链接:
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 面对数以亿计的图片数据,到底该用什么样的方法才能快速搞实验? 这样的问题,或许在做机器学习研究的你,也会经常遇到。 而就在最近,一个国外小哥就提出了一种建议: 在Pytorch lightning基础上,让深度学习pipeline速度提升10倍! 用他自己的话来说就是——“爬楼时像给了你一个电梯”。 这般“酸爽”,到底是如何做到的呢? 优化机器学习pipeline,很重要 无论你是身处学术界还是工业界,时间和资源等各种因素,往往会成为你在搞实验
近日,Github上一个名叫“wuhan2020”的项目登上了热榜,这是一个武汉新型冠状病毒防疫信息收集平台。项目前端网页:https://wuhan2020.github.io/
在训练模型时,我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题,这里称这个过程为输入流水线(input pipelines,或输入管道,[参考:https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance])。在TensorFlow中,典型的输入流水线包含三个流程(ETL流程):
作者:萧箫 丰色 来源:量子位公众号 QbitAI 收获接近16.6万个Star、见证深度学习崛起的TensorFlow,地位已岌岌可危。并且这次,冲击不是来自老对手PyTorch,而是自家新秀JAX。 最新一波AI圈热议中,连fast.ai创始人Jeremy Howard都下场表示: JAX正逐渐取代TensorFlow这件事,早已广为人知了。现在它就在发生(至少在谷歌内部是这样)。 LeCun更是认为,深度学习框架之间的激烈竞争,已经进入了一个新的阶段。 LeCun表示,当初谷歌的TensorFlo
萧箫 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 收获接近16.6万个Star、见证深度学习崛起的TensorFlow,地位已岌岌可危。 并且这次,冲击不是来自老对手PyTorch,而是自家新秀JAX。 最新一波AI圈热议中,连fast.ai创始人Jeremy Howard都下场表示: JAX正逐渐取代TensorFlow这件事,早已广为人知了。现在它就在发生(至少在谷歌内部是这样)。 LeCun更是认为,深度学习框架之间的激烈竞争,已经进入了一个新的阶段。 LeCun表示,当初谷歌的Tens
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成Ten
选自Google Blog 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 近日,谷歌开发者博客发布了一篇文章,介绍了用于 TensorFlow 的编译器 XLA(Accelerated Linear Algebra/加速线性代数)的原理和能力。 TensorFlow 的设计目标和核心优势之一是其灵活性。TensorFlow 被设计成一个灵活和可扩展的系统,可用于定义任意数据流图(data flow graph)并使用异构计算设备(如 CPU 和 GPU)以分布式方式有效地执行它们。 但是灵活性通常与性能不能兼得。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
简单解释:专门用于机器学习的高性能芯片,围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元(“MXU”)设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚,那就太好了!如果没有,那么请继续阅读......
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML,CSS的文章,人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗?
TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域两大主流框架,其掌握程度是面试官评价候选者深度学习能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
上个月,谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前,今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现,TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载:download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码:https://github
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
本文主要阐述在单机多卡的场景下,Milvus 是如何调度查询任务的。此外,我们还将讨论在调度实现过程中遇到的问题,解决方案和未来的发展方向。
总第520篇 2022年 第037篇 在外卖广告CTR场景下,深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景,本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战,从在线时延、离线效率两个方面展开,阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验,希望能为读者提供思路上的借鉴。 导语 1 背景 2 分析 3 模型推理 3.1 分布式 3.2 CPU加速 3.3 GPU加速 4 特征服务CodeGen优化 4.1 全流程CodeGen优化 4.2 传输优化 4.3 高维ID特征编码 5 样本构建
自 2015 年开源以来,TensorFlow 得到了越来越多开发者的认可,成为了当前最受欢迎的深度学习框架之一。据现场介绍,目前为止 TensorFlow 已经被下载超过 4100 万次、提交 5 万多次代码更新、1800 多位贡献者。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】最近Jeff Dean发表了一篇论文,回顾了深度学习高速发展的黄金十年,软硬件发展是核心,并指出三个未来有潜力的研究方向:稀疏模型、AutoML和多任务训练。 过去十年,由于神经网络借助深度学习重新崛起,人工智能领域研究取得了空前的进展,计算机具有看到、听到并理解世界的能力,AI算法的进步也让其他科学领域的应用取得巨大进步。 谷歌AI的掌门人Jeff Dean最近写了一篇文章,研究了AI迅速发展的原因,包括专门用于加速机器学习硬件的进步和开源软件框
作者:施少怀 褚晓文 编译:弗格森 马文 【新智元导读】这篇论文评估了四个state-of-the-art 的分布式深度学习框架,即Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现。 在学术和产业界,深度学习框架都已经被广泛地部署在面向深度学习应用的GPU服务器中。在深度神经网络的训练过程中,有许多标准的进程或者算法,比如卷积或者随机梯度下降(SGD),但是,不同的框架的运行性能是不一样的,即使是在相同的GPU硬件下运行相同深度的模型
虽然Python的多处理库已成功用于广泛的应用程序,但在本博文中发现它不适用于几个重要的应用程序类,包括数值数据处理,有状态计算和昂贵的初始化计算。主要有两个原因:
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