Facebook открыла код библиотеки FBGEMM

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2018-11-11 07:14

ИТ-гиганты

Facebook сообщила в блоге об открытии кода библиотеки FBGEMM. Она оптимизирована для выполнения вычислений в моделях глубокого обучения при помощи производительности процессора.

Особенности FBGEMM

Система осуществляет функциональное и производительное автоматические конфигурирования аппаратных средств, создавая фрагменты кода индивидуально для архитектуры ядра во время выполнения программы. Ключевыми особенностями разработчики называют следующие:

  • оптимизацию для низкоточных данных вместо стандартных библиотек линейной алгебры, которые используют для вычислений (они работают с числами, имеющими одинарную или двойную точность и содержащими плавающую запятую);
  • проведение низкоточного умножения матриц для пакетов малых размеров и поддержку техник минимизации потери точности (например построчной дискретизации);
  • применение объединённых возможностей для преодоления особых проблем матричного умножения, связанных с пропускной способностью до и после операций GEMM.

Повышение производительности

FBGEMM успешно использовали для инструментов на основе ИИ в соцсети Facebook. Согласно данным от разработчиков, перевод с английского языка на испанский ускорили в 1,3 раза, снизили загрузку канала частот динамической памяти с произвольным доступом (DRAM) на 40 %, а также в 2,4 раза ускорили определение личности с помощью инструмента Rosetta.

В начале ноября 2018 года компания также рассказала о платформе Horizon на базе фреймворков PyTorch 1.0, Caffe2 и Spark. По словам создателей, она получает статус open source и открывает возможность применения машинного обучения с подкреплением для оптимизации процессов перехода от исследований к разработке масштабных проектов и сервисов.


Источник: tproger.ru

Комментарии: