算力tensorflow
社区干货
Lab 6:基于容器服务VKE运行Tensorflow实验
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。 - GPU 算力 1 Card - 勾选“启用 nvidi...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
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,进行分布式计算,为大数据分出现提供计算能力的支撑。跨平台性好,灵活性强。TensorFlow不仅在Linux、Mac、和Windows系统中运行,甚至可以再终端下工作。## 2.TensorFlow的体系结构TensorFlow除了以数据流为核心外,在编程实现过程中还具备以下的两大特点:### 2.1 将图的定义和图的运行完全分开使用Tensorflow进行编程与使用...
火山引擎 x NVIDIA H100,全面提升 AI 算力
近日,字节跳动旗下的企业级技术服务平台火山引擎宣布将在弹性计算服务和机器学习平台上采用NVIDIA最新推出的基于 Hopper 架构的 H100 Tensor Core GPU,助力火山引擎上的广大企业级客户大幅提升人工智能算力性能。火山引擎和NVIDIA在过去几年里已开展了深入合作,并在自然语言处理、深度推荐系统、计算视觉等领域卓有成效。火山引擎团队和NVIDIA团队一致表示:非常期待双方的合作能继续往纵深发展,共同推进新一代加速计算浪潮。...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpore工具初步支持动态图迁移至静态图模式(包括PyTorch框... `应用开发`以及`算子开发`三个主流程中的开发任务。依靠模型可视化、算力测试、IDE本地仿真调试等功能,MindStudio能够帮助开发者在一个工具上就能高效便捷地完成AI应用开发。MindStudio功能框架如图下图所示。
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构建面向异构算力的边缘计算云平台
分享了火山引擎边缘计算如何解决万物互联时代异构算力行业发展及业务演进面临的挑战,**揭秘边缘计算统一纳管异构算力,沉淀的平台能力和典型的场景应用。**> > > 1. 万物互联的智能时代> 1. 构建新一代边缘计算云平台> 1. 字节跳动场景应用> 1. 未来展望> ## **01 万物互联的智能时代**### **技术发展,从信息孤岛到万物互联** 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在... 即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。,模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑战。#### 存储侧存储可以认为是机器学习的刚需,在存储侧面临的挑战也很大:- 高性能和扩展性:现在的硬件计算能力越来越快,读数据的吞吐需要跟上高性能的计算,对存...
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...
