Wzmocnienie DL

Deep Learning Boost ( DL Boost ) firmy Intel to nazwa marketingowa funkcji architektury zestawu instrukcji w procesorach x86-64 , zaprojektowanych w celu poprawy wydajności zadań związanych z głębokim uczeniem, takich jak uczenie i wnioskowanie. DL Boost składa się z dwóch zestawów funkcji:

AVX-512 VNNI , 4VNNIW lub AVX-VNNI : szybka akumulacja wielokrotna, głównie dla konwolucyjnych sieci neuronowych .
liczby zmiennoprzecinkowe bfloat16 o niższej precyzji dla ogólnie szybszych obliczeń. Dostarczone operacje obejmują konwersję do/z float32 i dot product .

Funkcje DL Boost zostały wprowadzone w architekturze Cascade Lake .

Test porównawczy oparty na TensorFlow , przeprowadzony na Google Cloud Platform Compute Engine, wykazał lepszą wydajność i obniżony koszt w porównaniu z poprzednimi procesorami i GPU, zwłaszcza w przypadku małych partii.

Linki zewnętrzne

Wzmocnienie głębokiego uczenia się w firmie Intel
Andres Rodrigues i in., „Wnioskowanie i szkolenie głębokiego uczenia się o niższej precyzji numerycznej”, dokumentacja firmy Intel [3]
Intel i ML (2017), z działu Developer Relations firmy Intel

Notatki

^ Przegląd produktu „Intel Deep Learning Boost” [1] , s. 3
^ Samantha Gurriero, „Optymalizacja uczenia maszynowego: jaki jest najlepszy sprzęt w GCP?”, Datatonic , [2]

[1] Przegląd produktu „Intel Deep Learning Boost” [1] , s. 3

[2] Samantha Gurriero, „Optymalizacja uczenia maszynowego: jaki jest najlepszy sprzęt w GCP?”, Datatonic , [2]