然而,对于不同的模型和任务,由于它们的规模和架构有所不同,可根据需要调整数据批大小,从而避免因过大而导致内存溢出,或是批过小而导致GPU使用不足。 过小的批大小也会使PyTorch看起来较慢,因为会增加Python的开销。 对于大型语言模型(Gemma和Mistral),测试时也使用了相同的批处理大小,因为它们是相同类型的模型,具...
然而,对于不同的模型和任务,由于它们的规模和架构有所不同,可根据需要调整数据批大小,从而避免因过大而导致内存溢出,或是批过小而导致GPU使用不足。 过小的批大小也会使PyTorch看起来较慢,因为会增加Python的开销。 对于大型语言模型(Gemma和Mistral),测试时也使用了相同的批处理大小,因为它们是相同类型的模型,具...
然而,对于不同的模型和任务,由于它们的规模和架构有所不同,可根据需要调整数据批大小,从而避免因过大而导致内存溢出,或是批过小而导致GPU使用不足。 过小的批大小也会使PyTorch看起来较慢,因为会增加Python的开销。 对于大型语言模型(Gemma和Mistral),测试时也使用了相同的批处理大小,因为它们是相同类型的模型,具...
谷歌JAX或成GPU推理训练蕞快选择。谷歌力推的JAX在蕞近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第1。 而且测试并不是在JAX性能表现蕞好的TPU上完成的。 虽然现在在开·发者中,Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。 但未来,也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。 模型 蕞近,Keras团队为三...
这几天在跑JAX的项目,间断测试了官方的案例好几次,总是报错,知道原因之后,甚是无语。 JAX案例代码 报错语句是 key=random.PRNGKey(0),报错类似: 2023-02-15 09:07:00.421161: W external/org_tensorflow/tensorflow/compiler/xla/stream_executor/gpu/asm_compiler.cc:231] Falling back to the CUDA driver ...
所有基准测试均使用Google Cloud Compute Engine进行,配置为:一块拥有40GB显存的NVIDIA A100 GPU、12个虚拟CPU和85GB的主机内存。 基准测试结果 表2显示了基准测试结果(以步/毫秒为单位)。每步都涉及对单个数据批次进行训练或预测。 结果是100步的平均值,但排除了第一个步,因为第一步包括了模型创建和编译,这会额外...
或成GPU推理训练最快选择 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow,也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。
所有基准测试均使用Google Cloud Compute Engine进行,配置为:一块拥有40GB显存的NVIDIA A100GPU、12个虚拟CPU和85GB的主机内存。 基准测试结果 表2显示了基准测试结果(以步/毫秒为单位)。每步都涉及对单个数据批次进行训练或预测。 结果是100步的平均值,但排除了第一个步,因为第一步包括了模型创建和编译,这会额外...
所有基准测试均使用Google Cloud Compute Engine进行,配置为:一块拥有40GB显存的NVIDIA A100 GPU、12个虚拟CPU和85GB的主机内存。 03 基准测试结果 表2显示了基准测试结果(以步/毫秒为单位)。每步都涉及对单个数据批次进行训练或预测。 结果是100步的平均值,但排除了第一个步,因为第一步包括了模型创建和编译,这会...
或成GPU推理训练最快选择 JAX在最近的基准测试中的性能已经不声不响地超过了Pytorch和TensorFlow,也许未来会有更多的大模型诞生在这个平台上。谷歌在背后的默默付出终于得到了回报。 谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。