Facebook открыла код библиотеки FBGEMM |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-11-11 07:14 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:
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. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: tproger.ru Комментарии: |
|