graphcore/tensorflow
🏗️ Frameworkgraphcore
डीप लर्निंग वर्कलोड को गति देने के लिए ग्राफकोर इंटेलिजेंस प्रोसेसिंग यूनिट्स (IPUs) के लिए अनुकूलित TensorFlow एकीकरण।
Graphcore/tensorflow रिपॉजिटरी ग्राफकोर के IPU हार्डवेयर पर TensorFlow-आधारित मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के लिए प्राथमिक इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करती है। मानक CPU या GPU बैकएंड के विपरीत, यह कार्यान्वयन विशेष रूप से IPU की अनूठी वास्तुकला का लाभ उठाने के लिए इंजीनियर किया गया है, जो एक व्यापक रूप से समानांतर, MIMD (मल्टीपल इंस्ट्रक्शन, मल्टीपल डेटा) डिज़ाइन का उपयोग करता है।
प्रमुख विशेषताओं में कस्टम XLA (एक्सेलेरेटेड लीनियर अलजेब्रा) बैकएंड शामिल हैं जो TensorFlow ऑपरेशंस को सीधे IPU निर्देशों में मैप करते हैं, जिससे इष्टतम मेमोरी बैंडविड्थ और कंप्यूट उपयोग सुनिश्चित होता है। यह फ्रेमवर्क जटिल मॉडल समानांतरता का समर्थन करता है, जिससे शोधकर्ता बड़े पैमाने पर न्यूरल नेटवर्क को कई IPUs में आसानी से वितरित कर सकते हैं। इस रिपॉजिटरी का उपयोग करके, डेवलपर्स सिलिकॉन पर मॉडल प्रदर्शन को प्रोफाइल और डीबग करने के लिए विशेष टूल तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि डीप लर्निंग पाइपलाइनों को अधिकतम थ्रूपुट के लिए ट्यून किया गया है। यह ग्राफकोर हार्डवेयर के साथ काम करने वालों के लिए एक आवश्यक घटक है, जो उच्च-स्तरीय TensorFlow कोड को IPU के लिए कुशल मशीन कोड में अनुवाद करने के लिए आवश्यक लो-लेवल हुक प्रदान करता है।
💡मुख्य बातें
- ├─नेटिव IPU हार्डवेयर एक्सेलेरेशन
- ├─कस्टम XLA बैकएंड एकीकरण
- └─व्यापक समानांतरता का समर्थन
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- └─मशीन लर्निंग इंजीनियर