Cambricon torch_mlu 依赖于PyTorch,因此需要先安装 PyTorch。 可以按照PyTorch官方指南(https://pytorch.org)安装Cambricon torch_mlu支持的PyTorch版本,也可以直接使用以下命令。 pip install torch==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu # 安装 PyTorch cpu wheel包 注意: 目前对于PyTorch 2.4...
今日，寒武纪开源了PyTorch设备后端扩展插件Torch-MLU，并实现了寒武纪硬件对于PyTorch的原生支持，充分提升了开发者的使用体验和集成效率。早在2018年，寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端，使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效...
自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端,使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效迁移到基于寒武纪MLU的PyTorch环境中。 随着PyTorch社区发布PyTorch 2.4版本,配合新版本(≥ V1.22)的Torch-MLU插件,寒武纪硬件实现了对PyTorch的原生支持。开发者无需再安装寒武纪定制的Cambricon PyTo...
Torch-MLU，这个听起来有些陌生的名字，实际上是一个革命性的 PyTorch 设备后端扩展插件。它不仅实现了寒武纪 MLU（Machine Learning Unit）硬件对 PyTorch 的原生支持，更为开发者们打开了一扇通往高性能 AI 计算的新大门。Torch-MLU 的主要功能有：原生 PyTorch 支持:支持开发者在不修改 PyTorch 核心代码的情况下...
今日,寒武纪开源了PyTorch设备后端扩展插件Torch-MLU,并实现了寒武纪硬件对于PyTorch的原生支持,充分提升了开发者的使用体验和集成效率。 早在2018年,寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端,使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效迁移...
今日,寒武纪开源了PyTorch设备后端扩展插件Torch-MLU,并实现了寒武纪硬件对于PyTorch的原生支持,充分提升了开发者的使用体验和集成效率。 早在2018年,寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1…
今日,寒武纪开源了PyTorch设备后端扩展插件Torch-MLU,并实现了寒武纪硬件对于PyTorch的原生支持,充分提升了开发者的使用体验和集成效率。早在2018年,寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端,使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效迁移...
今日,寒武纪开源了PyTorch设备后端扩展插件Torch-MLU,并实现了寒武纪硬件对于PyTorch的原生支持,充分提升了开发者的使用体验和集成效率。 早在2018年,寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端,使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效迁移...
今日,寒武纪开源了PyTorch设备后端扩展插件Torch-MLU,并实现了寒武纪硬件对于PyTorch的原生支持,充分提升了开发者的使用体验和集成效率。 早在2018年,寒武纪就开始了与PyTorch框架的集成适配工作。自PyTorch 1.3版本开始就支持寒武纪MLU系列智能加速卡作为PyTorch的加速后端,使开发者能够将原先基于GPU的深度学习网络高效迁移...
Cambricon MLU Extension for PyTorch 简介 torch_mlu 是寒武纪科技开发的 PyTorch 扩展包。 它通过PyTorch社区的后端集成机制允许用户在使用原生社区PyTorch的基础上灵活、快速的接入寒武纪MLU后端。为神经网络计算提供了强大的 MLU 加速。 安装 二进制wheel包安装 安装底层依赖库。 当前Cambricon torch_mlu依赖CNToolkit...