安装pytorch_musa 拉取S80的pytorch docker 正确地址 sudo docker pull registry.mthreads.com/mcconline/musa-pytorch-release-public:rc3.1.0-v1.3.0-S80-py310 或者开发版本 sudo docker pull registry.mthreads.com/mcconline/musa-pytorch-dev-public:rc3.1.0-v1.3.0-S80-py310 #运行: sudo docker run -i...
MTT S80内置128个张量计算核心，并对摩尔线程自研的TensorX推理引擎提供了完整支持，使其可以在AI和通用计算等应用中展现出强大性能。实际应用当中，MTT S80可支持PyTorch、TensorFlow、百度飞桨（PaddlePaddle）等多种主流深度学习框架，并实现了对数十种深度学习算法的加速。软件方面，MTT S80显卡支持摩尔线程的? PES（Per...
图形渲染支持DirectX、Vulcan、OpenGL、OpenGL ES，视频编码支持H.264、H.265、AV1等，视频解码支持H.264、H.264、AV1、VP9、AVS2等，并行计算支持OpenCL，AI计算框架支持Pytorch、TensorFlow、百度飞桨等，处理器支持x86架构，操作系统支持Windows、Ubuntu。经过不断的驱动优化，MTT S80现在已经完美兼容42款游戏，包括...
实际应用当中,MTT S80可支持PyTorch、TensorFlow、百度飞桨(PaddlePaddle)等多种主流深度学习框架,并实现了对数十种深度学习算法的加速。 MTT S80显卡提供了三个DisplayPort 1.4a接口和一个HDMI 2.1接口,支持8K@30Hz视频或1080P@360Hz高刷新率的显示输出。内置的MUSA智能多媒体引擎2.0能够提供AV1、H.265、H.264、VP9等...
得益于全功能 MUSA 架构,MTT S80 还可以应用在 AI 训练方面,比如开发者可以通过 MUSA 软件栈将现有 AI 模型简单、快捷的迁移到 MTT S80 上;兼容性方面,MTT S80 兼容 PyTorch、TensorFlow 等多种主流深度学习框架,并实现了对 Transformer、CNN、RNN 等数十类 AI 模型的优化。
实际应用当中,MTT S80可支持PyTorch、TensorFlow、百度飞桨(PaddlePaddle)等多种主流深度学习框架,并实现了对数十种深度学习算法的加速。 MTT S80显卡提供了三个DisplayPort 1.4a接口和一个HDMI 2.1接口,支持8K@30Hz视频或1080P@360Hz高刷新率的显示输出。内置的MUSA智能多媒体引擎2.0能够提供AV1、H.265、H.264、VP9等...
当然,AIGC只是MTT S80出色AI特性的用例之一。MTT S80内置了128个张量计算核心,并对摩尔线程自研的TensorX推理引擎提供了完整支持,使其可以在AI和通用计算等应用中展现出强大性能。目前,MTT S80可支持PyTorch、TensorFlow、百度飞桨(PaddlePaddle)等多种主流深度学习框架,并实现了对数十种深度学习算法的加速。 如果你有AI...
实际应用当中,MTT S80可支持PyTorch、TensorFlow、百度飞桨(PaddlePaddle)等多种主流深度学习框架,并实现了对数十种深度学习算法的加速。 MTT S80显卡提供了三个DisplayPort 1.4a接口和一个HDMI 2.1接口,支持8K@30Hz视频或1080P@360Hz高刷新率的显示输出。
得益于全功能 MUSA 架构,MTT S80 还可以应用在 AI 训练方面,比如开发者可以通过 MUSA 软件栈将现有 AI 模型简单、快捷的迁移到 MTT S80 上;兼容性方面,MTT S80 兼容 PyTorch、TensorFlow 等多种主流深度学习框架,并实现了对 Transformer、CNN、RNN 等数十类 AI 模型的优化。
配置PyTorch 以使用摩尔线程 GPU,检查摩尔线程是否提供了专用的 PyTorch 版本或插件,能够直接利用其 GPU 进行计算加速,使用 torch.device 将模型和张量移动到摩尔线程 GPU 上 import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = MyModel().to(device) inputs = to...