博士生團隊提升Apple Silicon芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能
據(jù)報導(dǎo)，博士生的研究團隊近期推出了名為“mlx-graphs”的項目，致力于提升Apple Silicon芯片上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理速率。使用該項目，大型數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練速度將提升至原來的十倍之多。
據(jù)悉，該項目主要由博士生特里斯坦·比洛特（Tristan Bilot）、弗朗切斯科·法里納（Francesco Farina）以及MLX團隊聯(lián)手推動。MLX是專門面向Apple Silicon發(fā)行的圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。
比洛特指出，實施“mlx-graphs”后，Apple Silicon芯片對規(guī)模龐大的圖形數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的初始基準(zhǔn)速度將高達(dá)PyTorch Geometric和DGL等框架的十倍之高。
他強調(diào)，盡管項目尚存提升空間，但這將有助于充分發(fā)揮Apple Silicon芯片的潛力。相關(guān)的開發(fā)庫已經(jīng)上傳到GitHub上，供公眾評審與試用，同時渴望收到使用者的反饋及PR建議。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
芯片
+關(guān)注
關(guān)注
459文章
51952瀏覽量
433987 -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4797瀏覽量
102414 -
數(shù)據(jù)集
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
1221瀏覽量
25212
相關(guān)推薦
熱點推薦
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法
所擬合的數(shù)學(xué)模型的形式受到大腦中神經(jīng)元的連接和行為的啟發(fā)，最初是為了研究大腦功能而設(shè)計的。然而，數(shù)據(jù)科學(xué)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為大腦模型已經(jīng)過時，現(xiàn)在它們只是能夠在某些應(yīng)用中提供最先進(jìn)性能的機器學(xué)習(xí)模型。近年來，由于
怎么對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新訓(xùn)練
發(fā)生變化，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力下降。為了保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，需要對其進(jìn)行重新訓(xùn)練。本文將詳細(xì)介紹重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟和方法。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理是重新訓(xùn)練
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種在人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡稱ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來發(fā)展等多個方面，詳細(xì)闡述BP
rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
RNN（Recurrent Neural Network）是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）實際上是同一個概念，只是不同的翻譯方式
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩種非常重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（通常指傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的區(qū)別時，我們需要從多個維度進(jìn)行深入分析。這些維度包括
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴展等特點，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片與傳統(tǒng)芯片的區(qū)別和聯(lián)系
引言 隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。然而，深度學(xué)習(xí)算法對計算資源的需求非常高，傳統(tǒng)的計算芯片已經(jīng)無法滿足其需求。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和普通芯片區(qū)別
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片和普通芯片的區(qū)別是一個復(fù)雜而深入的話題，涉及到計算機科學(xué)、電子工程、人工智能等多個領(lǐng)域。 定義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片（Neural Ne
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，以達(dá)到最小化誤差的
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們在
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與實現(xiàn)
核心思想是通過卷積操作提取輸入數(shù)據(jù)的特征。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有參數(shù)共享和局部連接的特點，這使得其在處理圖像等高維數(shù)據(jù)時具有更高的效率和更好的性能。 卷積層 卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Networks，簡稱BPNN）是兩種
工商網(wǎng)監(jiān)
評論