Các nhà phát triển và những người đam mê muốn tìm hiểu thêm về các khung Machine Learning có thể quan tâm đến chuỗi khả năng tương tác khung mới do nhóm tại NVIDIA tạo ra. Trong phần đầu tiên, bạn sẽ tìm hiểu về các bố cục bộ nhớ riêng biệt và cách định dạng Mũi tên Apache có thể tăng tốc đáng kể việc truyền dữ liệu trên các khung khoa học dữ liệu và máy học riêng biệt như TensorFlow, PyTorch, MXNet, cuDF, CuPy, Numba và JAX. Cũng như cách phân bổ bộ nhớ không đồng bộ được hỗ trợ bởi nhóm bộ nhớ là rất quan trọng để tránh chi phí chung lên tới 90% thời gian chạy tổng thể của quy trình của bạn.
Trong loạt khung công tác Machine Learning này, NVIDIA thảo luận về các khía cạnh khác nhau của khả năng tương tác khung hiệu quả:
- Chúng tôi bắt đầu với bài đăng này thảo luận về ưu và nhược điểm của các bố cục bộ nhớ riêng biệt cũng như nhóm bộ nhớ để phân bổ bộ nhớ không đồng bộ nhằm kích hoạt chức năng không sao chép.
- Trong bài đăng thứ hai, chúng tôi nêu bật các tắc nghẽn xảy ra trong quá trình tải/truyền dữ liệu và cách giảm thiểu chúng bằng công nghệ Truy cập bộ nhớ trực tiếp từ xa (RDMA).
- Trong bài đăng thứ ba, chúng tôi đi sâu vào việc triển khai quy trình từ đầu đến cuối thể hiện các kỹ thuật đã thảo luận để truyền dữ liệu tối ưu trên các khung khoa học dữ liệu.
nguồn : NVIDIA
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
