如何运行具有奇点的NGC深度学习容器 How to Run NGC Deep Learning Containers with Singularity 高性能计算机和人工智能的融合使新的科学突破成为可能.现在需要在同一个系统上同时部署HPC和AI工作负载. 支持HPC和AI工作负载所需的软件环境的复杂性是巨大的.应用软件依赖于许多相互依赖的软件包.仅仅获得一个成功的构建是一个挑战,更不用说确保构建得到优化,以利用最新的硬件和软件功能. 容器是一种广泛采用的降低HPC和AI软件部署复杂性的方法.整…

如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:…

介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的"洞察力"(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些"洞察力"(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题. 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric.对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的. 你可以使用An…

在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73…

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo…

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 前文回顾 1.2 运行时系统 1.2.1 PyTorch 的特点 1.2.2 PyTorch RPC Distributed RPC framework APIs [Now Stable] 1.2.3 PipeDream的特性 1.2.4 结合起来 0x02 使用 2.1 如何调用 2.2 总体逻…

NVIDIA数据中心深度学习产品性能 在现实世界的应用程序中部署AI,需要训练网络以指定的精度融合.这是测试AI系统的最佳方法-准备将其部署在现场,因为网络随后可以提供有意义的结果(例如,对视频流正确执行图像识别).不收敛的训练是对指定AI网络上硬件吞吐能力的衡量,但不能代表实际应用. NVIDIA的完整解决方案堆栈,从GPU到库,再到NVIDIA GPU Cloud(NGC)上的容器,都使数据科学家可以通过深度学习快速启动并运行.NVIDIAA100 Tensor Core GPU在各种规模上…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…