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用直流電驅(qū)動汽車前行AWS首個不基于GPU的AI訓(xùn)練實(shí)例

發(fā)布時間:2021/11/20 19:34:27 訪問次數(shù):692

在“碳中和”的宏觀趨勢下,傳統(tǒng)燃油汽車退出只是一個時間問題,而新能源汽車作為接替者擔(dān)負(fù)著重要的使命。

很多投資者將新能源汽車看做是新興事物,但實(shí)際上電動汽車的發(fā)明要比燃油車早了近40年。早在1834年,美國發(fā)明家Tomas Davenport就成功用直流電驅(qū)動汽車前行。在1920年之前,電動車都比燃油車有著較強(qiáng)的優(yōu)勢。

實(shí)際上,制約新能源汽車發(fā)展的兩大痛點(diǎn)可以歸結(jié)為一個問題,那就是動力電池。

開發(fā)者還可以利用STM32CubeMX的UCPD 配置支持、STM32G071B-DISCO USB-C 嗅探器和STM32CubeMonitor-UCPD 調(diào)試工具。Power Sink受電開發(fā)板X-NUCLEO-SNK1M1板現(xiàn)已上市,而Power Source送電開發(fā)板 X-NUCLEO-SRC1M1計(jì)劃于2021年第四季度發(fā)布。

TCPP03-M20現(xiàn)已投產(chǎn),采用 4mm x 4mm VFQFPN20 封裝。Habana® Gaudi® AI加速器Amazon EC2 DL1.24xlarge實(shí)例,這是AWS首個不基于GPU的AI訓(xùn)練實(shí)例。

為終端客戶提供比目前這一代基于GPU的實(shí)例性價比提升40%的新實(shí)例。

Habana提交的MLPerf BERT結(jié)果代表了客戶通過目前的SynapseAI® TensorFlow軟件可獲得的即時可用性能.因此,客戶可能輕松對模型進(jìn)行小幅調(diào)整,同時保持性能相差無幾。

NVIDIA在MLPerf BERT提交結(jié)果中采用了一系列優(yōu)化功能,這些功能在其已發(fā)布的軟件中未提供,也很難用于一般用途。例如,他們將整個multi-head attention block融合到單一內(nèi)核中。如果客戶希望對長序列使用不同的attention,他們將不得不更改內(nèi)核,否則會導(dǎo)致性能下降。

NVIDIA還使用了在其標(biāo)準(zhǔn)軟件分發(fā)中未提供的自定義數(shù)據(jù)加載技術(shù)。

(素材來源:ttic和eccn.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝)




在“碳中和”的宏觀趨勢下,傳統(tǒng)燃油汽車退出只是一個時間問題,而新能源汽車作為接替者擔(dān)負(fù)著重要的使命。

很多投資者將新能源汽車看做是新興事物,但實(shí)際上電動汽車的發(fā)明要比燃油車早了近40年。早在1834年,美國發(fā)明家Tomas Davenport就成功用直流電驅(qū)動汽車前行。在1920年之前,電動車都比燃油車有著較強(qiáng)的優(yōu)勢。

實(shí)際上,制約新能源汽車發(fā)展的兩大痛點(diǎn)可以歸結(jié)為一個問題,那就是動力電池。

開發(fā)者還可以利用STM32CubeMX的UCPD 配置支持、STM32G071B-DISCO USB-C 嗅探器和STM32CubeMonitor-UCPD 調(diào)試工具。Power Sink受電開發(fā)板X-NUCLEO-SNK1M1板現(xiàn)已上市,而Power Source送電開發(fā)板 X-NUCLEO-SRC1M1計(jì)劃于2021年第四季度發(fā)布。

TCPP03-M20現(xiàn)已投產(chǎn),采用 4mm x 4mm VFQFPN20 封裝。Habana® Gaudi® AI加速器Amazon EC2 DL1.24xlarge實(shí)例,這是AWS首個不基于GPU的AI訓(xùn)練實(shí)例。

為終端客戶提供比目前這一代基于GPU的實(shí)例性價比提升40%的新實(shí)例。

Habana提交的MLPerf BERT結(jié)果代表了客戶通過目前的SynapseAI® TensorFlow軟件可獲得的即時可用性能.因此,客戶可能輕松對模型進(jìn)行小幅調(diào)整,同時保持性能相差無幾。

NVIDIA在MLPerf BERT提交結(jié)果中采用了一系列優(yōu)化功能,這些功能在其已發(fā)布的軟件中未提供,也很難用于一般用途。例如,他們將整個multi-head attention block融合到單一內(nèi)核中。如果客戶希望對長序列使用不同的attention,他們將不得不更改內(nèi)核,否則會導(dǎo)致性能下降。

NVIDIA還使用了在其標(biāo)準(zhǔn)軟件分發(fā)中未提供的自定義數(shù)據(jù)加載技術(shù)。

(素材來源:ttic和eccn.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝)




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