Új hozzászólás Aktív témák

• #2827 hokuszpk nagyúr Petykemano #2824

  Új Válasz 2020-03-05 22:52:49 #2827

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  hokuszpk

  nagyúr

  válasz Petykemano #2824 üzenetére

  hm. cuda alapon nemlehet megirni ezt a csodas algoritmust ?

• #2826 S_x96x_S addikt Petykemano #2824

  Új Válasz 2020-03-05 22:35:13 #2826

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  S_x96x_S

  addikt

  válasz Petykemano #2824 üzenetére

  > SLIDE

  inkább a kivétel erősíti a szabályt kategória ( ez a kivétel )
  “The whole message is, ‘Let’s not be bottlenecked by multiplication matrix and GPU memory,'” Chen said. “Ours may be the first algorithmic approach to beat GPU, but I hope it’s not the last. The field needs new ideas, and that is a big part of what MLSys is about.”
  https://news.rice.edu/2020/03/02/deep-learning-rethink-overcomes-major-obstacle-in-ai-industry/
  https://github.com/keroro824/HashingDeepLearning
  https://arxiv.org/abs/1903.03129

  "
  So he, Chen and Medini published the initial results on arXiv in March 2019 and uploaded their code to GitHub. A few weeks later, they were contacted by Intel.

  “Our collaborators from Intel recognized the caching problem,” he said. “They told us they could work with us to make it train even faster, and they were right. Our results improved by about 50% with their help.”

  Shrivastava said SLIDE hasn’t yet come close to reaching its potential.

  “We’ve just scratched the surface,” he said. “There’s a lot we can still do to optimize. We have not used vectorization, for example, or built-in accelerators in the CPU, like Intel Deep Learning Boost. There are a lot of other tricks we could still use to make this even faster.”
  "

Új hozzászólás Aktív témák