本文介绍了TensorFlow的基本概念,以及如何在Amazon Deep Learning AMI中私有化部署TensorFlow代码。 实际上,AMI 还有更丰富的服务: WorkflowServices显示在最上层,通过它们可以轻松地管理和扩展底层深度学习基础设施。 下一层Frameworks突出显示的是支持所有领先深度学习框架的基础设施。 最下层Compute,Networkingand Storage显示...
Kernel:与硬件相关的计算逻辑,即计算图中的一个节点op对应多个与硬件相关的kernel实现。 Networking:设备间通信,典型场景有本地CPU与GPU通过cudaMemcpyAsync()进行通信、两个本地GPU通过DMA通信、跨任务通信一般采用gRPC over TCP或RDMA over Converged Ethernet。 Device:各种硬件设备,如CPU、GPU、TPU。 二、编程范式 ...
Networking:添加 gRPC 以外的网络协议。I/O:支持 TensorFlow 中不可用的文件系统和格式。Add-ons:TensorFlow 的扩展,确保稳定的 API。Build:关于 TensorFlow 分布和打包的讨论。来源:https://github.com/tensorflow/community/blob/master/sigs/build/tensorflow-testing.md 雷锋网...
[5] Download Terabyte Click Logs - Criteo Engineering [6] https://arxiv.org/abs/1906.00091 [7] https://github.com/tensorflow/networking/tree/master/tensorflow_networking/seastar [8] GitHub - bytedance/byteps: A high performance and generic...
分布式TensorFlow的核心组件(core runtime)包括:分发中心(distributed master)、执行器(dataflowexecutor/worker service)、内核应用(kernel implementation)和最底端的设备层(device layer)/网络层(networking layer) 。 分发中心从输入的数据流图中剪取子图(subgraph),将其划分为操作片段并启动执行器。分发中心处理数据流...
分布式TensorFlow的核心组件(core runtime)包括:分发中心(distributed master)、执行器(dataflow executor/worker service)、内核应用(kernel implementation)和最底端的设备层(device layer)/网络层(networking layer)。 TensorFlow的代码结构 分发中心从输入的数据流图中剪取子图(subgraph),将其划分为操作片段并启动执行器...
Networking Virtual GPU Cloud Services Base Command BioNeMo DGX Cloud NeMo Edify Private Registry Omniverse Solutions Artificial Intelligence Overview AI Platform AI Inference AI Workflows Conversational AI Custom Models Cybersecurity Data Analytics Generative AI Machine Learning Pre...
https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/forum/sig-tensorboard Networking:添加 gRPC 以外的网络协议,地址为 https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/forum/networking I/O:支持 TensorFlow 中不可用的文件系统和格式。地址是 https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/forum/io Add-ons:Te...
https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/forum/networking I/O: 支持核心TensorFlow中不可用的文件系统和格式。 https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/forum/io 附加组件: TensorFlow的扩展,符合稳定的API。 https://groups.google.com/a/tensorflow.org/d/forum/addons ...
Networking:添加 gRPC 以外的网络协议。 I/O:支持 TensorFlow 中不可用的文件系统和格式。 Add-ons:TensorFlow 的扩展,确保稳定的 API。 Build:关于 TensorFlow 分布和打包的讨论。 来源:https://github.com/tensorflow/community/blob/master/sigs/build/tensorflow-testing.md ...