mind/wheels
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टmind
AVX, FMA और SSE जैसे उन्नत CPU इंस्ट्रक्शन सेट के साथ अनुकूलित TensorFlow बाइनरी, जो अधिकतम गति प्रदान करते हैं।
mind/wheels रिपॉजिटरी मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में एक सामान्य बाधा को दूर करती है: प्री-बिल्ट TensorFlow बाइनरी में हार्डवेयर-विशिष्ट अनुकूलन की कमी। मानक TensorFlow व्हील्स अक्सर व्यापक CPUs के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए सामान्य सेटिंग्स के साथ कंपाइल किए जाते हैं, जिससे प्रदर्शन में कमी आती है। यह प्रोजेक्ट प्री-कंपाइल किए गए व्हील्स प्रदान करता है जो SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2 और FMA सहित विशिष्ट CPU इंस्ट्रक्शन सेट का लाभ उठाते हैं। इन निर्देशों का उपयोग करके, बाइनरी गणितीय कार्यों को अधिक कुशलता से निष्पादित कर सकते हैं, जिससे ट्रेनिंग और इन्फरेंस कार्यों में तेजी आती है। इसके अलावा, XLA (एक्सेलेरेटेड लीनियर अलजेब्रा) और MPI समर्थन का समावेश वितरित वातावरण में बेहतर स्केलिंग और प्रदर्शन ट्यूनिंग की अनुमति देता है। ये व्हील्स उन शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हैं जो TensorFlow को सोर्स से कंपाइल करने की जटिल और समय लेने वाली प्रक्रिया के बिना कमोडिटी हार्डवेयर पर उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग प्राप्त करना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─AVX, FMA और SSE इंस्ट्रक्शन सपोर्ट
- ├─बेहतर प्रदर्शन के लिए XLA और MPI
- └─बिल्ड समय बचाने हेतु प्री-कंपाइल
🎯के लिए
- ├─मशीन लर्निंग इंजीनियर
- └─डेटा वैज्ञानिक