ViT系列 | 24小时用1张GPU训练一个Vision Transformer可还好？
Transformers已成为计算机视觉最新进展的核心。然而，从头开始训练ViT模型可能会耗费大量资源和时间。在本文中旨在探索降低ViT模型训练成本的方法。引入了一些算法改进，以便能够在有限的硬件（1 GPU）和时间（24小时）资源下从头开始训练ViT模型。首先，提出了一种向ViT架构添加局部性的有...
一块GPU训练TB级推荐模型不是梦，OneEmbedding性能一骑绝尘（2）
算子优化：逼近 GPU 极限性能OneFlow 团队不仅对通用算子进行了深度优化，还针对流行的推荐系统模型特点，增加了多个高性能 CUDA 算子实现。对于 DLRM、DCN 模型中的特征交叉部分，OneFlow 分别实现了 FusedDotFeatureInteraction 和 FusedCros...
一块GPU训练TB级推荐模型不是梦，OneEmbedding性能一骑绝尘（1）
个性化推荐已成为人们获取信息的主要形式。以往，人们更多通过主动搜寻自己感兴趣的信息，而现在，基于算法推荐技术的信息分发平台会自动识别用户兴趣，快速筛选信息，推送用户所感兴趣的信息。一方面，推荐系统大幅提升了用户体验，另一方面，个性化分发信息更精准、高效，可以帮助平台更准确...
PyTorch宣布支持苹果M1芯片GPU加速：训练快6倍，推理提升21倍
今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。随着用户数量的增长，人们已经逐渐接受使用 M1 芯片的计...
单个GPU无法训练GPT-3，但有了这个，你能调优超参数了
模型越大，超参数（HP）调优成本越高，微软联合 OpenAI 提出 HP 调优新范式，单个 GPU 上就可以调优 GPT-3 超参数。伟大的科学成就不能仅靠反复试验取得。例如太空计划中的每一次发射都是基于数百年的空气动力学、推进和天体等基础研究。同样，在构建大规模人工智能系统时，基础研究大大减少了试...
切换JAX，强化学习速度提升4000倍！牛津大学开源框架PureJaxRL，训练只需GPU（2）
Deep RL的元进化发现元学习，或者说「学会学习」，通过发现可以应用于广泛任务的一般原则和算法，有潜力彻底改变强化学习领域。在FLAIR时，作者使用上述计算技术通过进化（evolution）为Meta-RL的新发现提供基础，并有望提高对强化学习算法和智能体的理解，这些优势非常值得探索...
切换JAX，强化学习速度提升4000倍！牛津大学开源框架PureJaxRL，训练只需GPU（1）
切换JAX，强化学习速度提升4000倍！牛津大学开源框架PureJaxRL，训练只需GPU新智元 新智元 2023-04-14 16:08 发表于北京 新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】加入光荣的JAX-强化学习进化！还在为强化学习运行效率发...
【Pytorch神经网络实战案例】01 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法①
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证...
【Pytorch神经网络实战案例】02 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-方法②
import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torch.utils.data import DataLoader # 取消全局证...
【Pytorch神经网络实战案例】03 CIFAR-10数据集：Pytorch使用GPU训练CNN模版-测试方法
import torch import torchvision from PIL import Image from torch import nn image_path="./test_img/dog.png" image=Image.open(image_path) print(image) #...
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