CMU dlsys 深度学习系统07. 神经网络库抽象 在讲述了神经网络原理和自动微分框架后,本节课讲述如何将实现的内容组合起来形成一个端到端的神经网络/深度学习开发框架。本讲内容包括两个部分,第一部分讲述使用怎样的编程抽象可以构建机器学习模型,第二部分研究一些高层模块,以及如何将机器学习库的设计分解 编程抽象 框架...
我们总是想构建更大的模型,让它有更好的泛化能力,因此我们需要使用大量数据,而要从这些数据中学习,则需要更先进的计算设备。这样自然带来了一个问题:如何加速这个学习过程,以及如何在资源受限的设备上部署大的模型。 首先回顾一下GPU的存储架构。典型的GPU每个块(核)中包含一块共享存储区域,由若干线程共有,这个区域...
1.4 Automatic Differentiation 自动微分法是一种介于符号微分和数值微分的方法:数值微分强调一开始直接代入数值近似求解;符号微分强调直接对代数进行求解,最后才代入问题数值;自动微分将符号微分法应用于最基本的算子,比如常数,幂函数,指数函数,对数函数,三角函数等,然后代入数值,保留中间结果,最后再应用于整个函数。因此它...
dlsys-course.github.ioPublic Deep learning system course assignment2-2018Public (Spring 2018) Assignment 2: Graph Executor with TVM lab1Public People This organization has no public members. You must be a member to see who’s a part of this organization. ...
DLSys_Final/ ├── README.md ├── environment.yml ├── Metric_cn.py ├── after_sweep.py ├── models/ │ ├── meta-llama3/ │ ├── Mistral/ │ ├── ├── torchtune/ │ ├── recipes/ │ │ ├── configs/ │ │ │ ├── llama3/ │ │ │ │ ├── ...
机器学习系统或者SysML&DL笔记(一) 前言 在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了...
1. 神经网络：2层神经网络能以向量和矩阵形式化表示，万能近似定理证明了包含1层隐含层的神经网络能近似表示任何连续函数。通过可视化解释，使用sigmod模拟阶跃函数，展示神经网络如何在二维和三维空间下拟合连续函数。神经网络通过组合多个细粒度的矩形或长方体来拟合目标函数，粒度越细，拟合越精确。使用ReLU...
深度学习作业为什么要调度CPU? 问题的瓶颈在哪里呀 Abstract 深度学习在数据中心很流行。最近用GPU和深度学习框架也很多。集群的调度器是把DL作业当作黑盒任务,用户要多少资源,就分配多少资源。CPU等资源的分配是作业不感知的。Kuberflow会根据作业的性质来划分CPU。我们都知道GPU在深度学习任务中很重要,但是我们的观察...
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在开机启动未进入到操作系统之前我们按下F8键，选择“最后一次正确的配置”然后回车即可。此方法只能解决因出现配置问题进不了系统的情况(例如更换新硬件或加载新驱动后造成的蓝屏)，由于此方法操作简单，因此再出现进不了系统的时候首先要采取此方法，如不能解决在更换其他方法。无法...