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import jax.numpy as jnp a = jnp.ones((3,)) 也会有类似的报错。 另外,使用python命令行进行测试的话。如果退出去看一下GPU的显存,也会发现显存被挤占了很多,而且需要手动kill。 问题原因 GPU的内存被占满了,导致这里报错。NO!!不是这个!! 是因为系统的cuda和cudnn与JAX所对应的版本不一致。在虚拟环境中...
print(jax.devices()) ``` ## 步骤二:配置 JAX 使用 GPU 加速 在这一步,我们需要配置 JAX 来使用 GPU 加速。可以使用以下代码进行配置: ```python import jax from jax import config config.update("jax_platform_name", "gpu") ``` ## 步骤三:编写和执行使用 JAX GPU 的代码 最后,我们可以开始编写...
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...
对此,Keras的作者François Chollet也同意这个观点,那就是人的时间比GPU的时间更有价值,除了大规模的训练和推理场景。同时他认为在开发速度方面JAX是最高效的,因为JAX 有小而一致的 API,并且背后有简单的思维模型。 我想虽然PyTorch有比较大的灵活性和好的生态,但是对于大模型开发,速度将比较重要,而且大模型往往不太...
jax框架的 Pallas 方式的GPU扩展不可用 说下深度学习框架的GPU扩展功能的部分,也就是使用个人定制化的GPU代码编写方式来为深度学习框架做扩展。 深度学习框架本身就是一种对GPU功能的一种封装和调用,但是由于太high-level,因此就会摒弃掉一些原有的GPU底层的编程功能,为此可以使用GPU原始功能的代码来为深度学习编写扩展...
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/ ...
JAX是一个用于高性能机器学习研究的开源软件库,它提供了一种简洁、灵活且高效的方式来进行数值计算和自动微分。JAX库的核心是对NumPy和SciPy的扩展,它能够利用GPU进行加速计算,并且提供了一套用于构建、训练和部署机器学习模型的工具。 在安装JAX时,有时会遇到无法安装特定的JAX jaxlib GPU版本的问题。这可能是由于以...
在Ubuntu上安装JAX和JAXLib的CPU和GPU版本需要先安装CUDA和CuDNN。首先,确保你的系统已经安装了较新版本的CUDA和CuDNN,例如11.8和8.8。接下来,安装Python3和pip3,并使用pip3安装JAX和JAXLib。你可以使用pip官方源或者清华大学源来安装。安装完成后,你可以使用以下命令来测试JAX是否成功安装: 安装JAX GPU版本由于JAX没...
马斯克发布的最新LLM模型Grok-1.5，采用JAX框架进行训练。JAX对比PyTorch的优势，通过Keras 3的benchmark显示，在GPU上，JAX在一些模型上性能更优，速度提升1.5x至3x。实验使用了TensorFlow、JAX和PyTorch作为后端，全面对比了三个框架的训练和推理速度，并加入了与原生PyTorch及Keras 2（基于TensorFlow）的...