安卓gpu开发tensorflow
社区干货
TensorFlow简介
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。 TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlo...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。## 1.TensorFlow特点优秀的架构设计,通过张量流进行数据传递和计算,用户可以清晰地看到张量流动的每一个环节。可以轻松地在CPU/GPU上部署,进行分...
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
# 实验说明本实验基于火山引擎容器服务VKE进行,其中涉及到其他产品,如托管Prometheus进行监控,需要前置创建好VMP的workspace,使用TOS(后续实验考虑替换为vePFS)存储数据集,也需要提前创建好TOS Bucket。本示例将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。本实验将介绍如何在容器服务VKE中运行TensorFlow,并查看GPU监控情况。# Task 1:配置对象存储TOS1. 配置对象存储TOS。 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提供自有实现的算子运算结果与业界标准算子运算结果之间进行精度差异对比的工具。> 对策:精度比对工具能够帮助开发人员定位本次任务两个网络间的精度差异。准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置 CUDNN 8 。 由于生命周期和兼容性相关问题,Ubuntu 18 不支持 V100 RDMA 机型,CUDA 10 不支持 Ampere 系列 GPU,平台不提供也...
GPU推理服务性能优化之路
TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 多训练框架支持:Tensorflow、PyTorch、Monolith 等;1. 多调度器支持:YARN、Kubernetes 等;1. 多角色支持:如 PS-Chief-CPU、Worker-GPU、Worker-Evaluator 等,并支持多角色之间的亲和反亲和等特殊调度策略;1...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... 实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... 实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构... 多训练框架支持:Tensorflow、PyTorch、Monolith 等;2. 多调度器支持:YARN、Kubernetes 等;3. 多角色支持:如 PS-Chief-CPU、Worker-GPU、Worker-Evaluator 等,并支持多角色之间的亲和反亲和等特殊调度策略;4. 多...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台 自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发... 实现了同时支持Tensorflow、PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分...
发起单机 / 分布式训练任务
【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义... 对于同一队列中所有排队的负载(包括开发机、自定义任务、在线服务),平台会尝试根据优先级从高到低、创建时间从早到晚的顺序进行调度,同时结合实际的资源情况决定最终的调度顺序。基本保证在资源充足、相同优先级下...
