Inserito il: Nov 1, 2017
Apache MXNet versione 0.12 è ora disponibile con due importanti caratteristiche: il supporto per le GPU NVIDIA Volta e il supporto per Sparse Tensor.
Supporto per l'architettura delle GPU NVIDIA Volta
La nuova versione di MXNet v0.12 aggiunge il supporto per le GPU NVIDIA Volta V100, per consentire ai clienti di formare reti neurali convoluzionali con una velocità fino a 3,5 volte superiore rispetto alle GPU Pascal. L'architettura delle GPU Volta introduce i Tensor Core, che permettono una formazione a precisione mista. Grazie alla precisione mista dei Tensor Core, gli utenti possono ottenere performance ottimali in termini di formazione senza sacrificare l'accuratezza, utilizzando FP16 per la maggior parte dei layer di una rete e le tipologie di dati con precisione maggiore solo quando necessario. Puoi utilizzare i Tensor Core Volta per consentire la formazione FP16 in MXNet con un semplice comando.
Di recente abbiamo annunciato un nuovo set di AWS Deep Learning AMI, pre-installate insieme a varie soluzioni di deep learning, tra cui MXNet v0.12, ottimizzate per le GPU NVIDIA Volta V100 nella nuova famiglia di istanze Amazon EC2 P3. Puoi iniziare facendo un solo clic su AWS Marketplace oppure puoi seguire questa guida dettagliata per iniziare a lavorare al lancio del tuo primo notebook.
Supporto per Sparse Tensor
MXNet v0.12 aggiunge il supporto per Sparse Tensor, per consentire di archiviare ed elaborare in modo efficiente i tensor e permettere agli sviluppatori di eseguire operazioni di tipo sparse per le matrici in modo efficiente dal punto di vista dello storage e dell'elaborazione e di formare più velocemente i modelli di deep learning. Questa versione supporta due tra i principali formati di dati del tipo sparse: Compressed Sparse Row (CSR) e Row Sparse (RSP). Il formato CSR è ottimizzato per la rappresentazione di matrici con un numero elevato di colonne dove ogni riga ha solo poco elementi diversi da zero. Il formato RSP è ottimizzato per la rappresentazione di matrici con un enorme numero di righe dove la maggior parte delle sezioni delle righe è completamente zero. La versione consente il supporto sparse sulla CPU per la maggior parte degli operatori più diffusi come gli operatori di prodotti a matrice di punti ed element wise. Il supporto sparse per altri operatori sarà aggiunto nelle versioni future.
Segui questi tutorial per imparare a utilizzare i nuovi operatori sparse in MXNet.