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...
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...
这里主要是想测试开箱即用的性能,所以直接使用配置少的高级API,比如HuggingFace的Trainer(),纯 PyTorch 训练循环 ,以及Keras的model.fit()。 所有测试都是在谷歌云计算引擎的 a2-highgpu-1g 机器类型上使用单个NVIDIA A100 GPU 进行的,该 GPU 拥有 40GB 显存,以及 12 个 vCPU 和 85GB 的主机内存。 下表为对...
XLA是加速线性代数的简称，被JAX和Tensorflow等库用来在GPU上编译和运行代码，效率更高。因此，总结起来，XLA是一个特定的线性代数编译器，能够以更高的速度编译代码。我们将使用selu_np函数测试我们的代码，该函数代表缩放指数线性单元，并检查NumPy在普通CPU上的不同时间表现，以及在GPU上用JIT运行JAX。def selu_np(...
对于PyTorch实现，基于已有开源库优化。测试在谷歌云计算引擎a2-highgpu-1g机器上进行，配置一个NVIDIA A100 GPU，拥有40GB显存和12个vCPU。测试结果以速度（ms/step）评估，结果显示不同模型下，JAX和TensorFlow性能最佳，而原生PyTorch优势不明显，多数模型下JAX优于PyTorch。测试仅评估开箱即用性能，未进行...
最近来自牛津大学Foerster Lab for AI Research(FLAIR)的研究人员分享了一篇博客,介绍了如何使用JAX框架仅利用GPU来高效运行强化学习算法,实现了超过4000倍的加速;并利用超高的性能,实现元进化发现算法,更好地理解强化学习算法。 文章链接:https://chrislu.page/blog/meta-disco/,代码链接:https://github.com/luchris...
现在平均需要 4.8 毫秒，在这种情况下比 NumPy 快。 下一个测试是在 GPU 上使用 JAX。# runs on the GPUx = random.normal(key, (1000000,))%time x_jax = jax.device_put(x) # 1. measure JAX device transfer time%time selu_jax(x_jax).block_until_ready() # 2. measure JAX compilation ...