适用于AMD Radeon桌面GPU的ROCm对于AI工程师、机器学习研究人员和爱好者来说都是一个绝佳的解决方案,而且它不再是大额预算用户的专属。AMD决心不断扩大硬件支持,并随着时间的推移,为我们的机器学习开发堆栈解决方案增加更多功能。 博客原文:https://community.amd.com/t5/ai/amd-expands-ai-offering-for-machine-lea...
基于AMD先前宣布的通过AMD ROCm 5.7和PyTorch对Radeon RX 7900 XT、XTX以及Radeon PRO W7900 GPU的支持，现在我们正在通过AMD ROCm 6.0从软、硬件两方面扩展我们基于客户端的机器学习开发产品组合。首先，AI研究人员和机器学习工程师现在也可在Radeon PRO W7800和Radeon RX 7900 GRE GPU上进行开发。凭借对如此广泛...
字幕制作者(中文(中国)):Tacoma213 字幕制作者(英语(美国)):Tacoma213 科技 数码 AMD AI 数码 科技 ROCm Level1Techs 7900 GRE GPU 机器学习 华擎
这种方法通过将模型的权重和它们对应的优化器状态在多个GPU中进行分割,从而有效减少了内存的使用量。 在处理高达7B规模的模型时,这项技术使研究人员能够在每个GPU上处理4096个token的微批大小,以实现更高效的训练。 对于OLMo-1B和7B模型,研究人员固定使用大约4M token(2048个数据实例,每个实例包含2048个token的序列)...
研究人员利用PyTorch的FSDP框架和ZeRO优化器策略来训练模型。这种方法通过将模型的权重和它们对应的优化器状态在多个GPU中进行分割,从而有效减少了内存的使用量。 在处理高达7B规模的模型时,这项技术使研究人员能够在每个GPU上处理4096个token的微批大小,以实现更高效的训练。
在处理高达7B规模的模型时,这项技术使研究人员能够在每个GPU上处理4096个token的微批大小,以实现更高效的训练。 对于OLMo-1B和7B模型,研究人员固定使用大约4M token(2048个数据实例,每个实例包含2048个token的序列)的全局批大小。 而对于目前正在训练中的OLMo-65B模型,研究人员采用了一个批大小预热策略,起始于大约2M...
研究人员利用PyTorch的FSDP框架和ZeRO优化器策略来训练模型。这种方法通过将模型的权重和它们对应的优化器状态在多个GPU中进行分割,从而有效减少了内存的使用量。 在处理高达7B规模的模型时,这项技术使研究人员能够在每个GPU上处理4096个token的微批大小,以实现更高效的训练。
AMD announced details for upcoming computing and graphics products including its first 7nm product, a Radeon “Vega” GPU specifically built for machine learning applications, as well as next-generation Ryzen CPUs and desktop Ryzen APUs. Momentum around AMD’s next-generation “Vega” graphics portf...
研究人员利用PyTorch的FSDP框架和ZeRO优化器策略来训练模型。这种方法通过将模型的权重和它们对应的优化器状态在多个GPU中进行分割,从而有效减少了内存的使用量。 在处理高达7B规模的模型时,这项技术使研究人员能够在每个GPU上处理4096个token的微批大小,以实现更高效的训练。
A new initiative by AMD to create an open source toolchain for GPU development could make machine learning frameworks easier to develop