吴忠躺衫网络科技有限公司

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

博士生團隊提升Apple Silicon芯片神經網絡性能

微云疏影 ? 來源:綜合整理 ? 作者:綜合整理 ? 2024-02-21 14:18 ? 次閱讀

據報導,博士生的研究團隊近期推出了名為“mlx-graphs”的項目,致力于提升Apple Silicon芯片神經網絡的處理速率。使用該項目,大型數據集的訓練速度將提升至原來的十倍之多。

據悉,該項目主要由博士生特里斯坦·比洛特(Tristan Bilot)、弗朗切斯科·法里納(Francesco Farina)以及MLX團隊聯手推動。MLX是專門面向Apple Silicon發行的圖形神經網絡庫。

比洛特指出,實施“mlx-graphs”后,Apple Silicon芯片對規模龐大的圖形數據集進行訓練的初始基準速度將高達PyTorch Geometric和DGL等框架的十倍之高。

他強調,盡管項目尚存提升空間,但這將有助于充分發揮Apple Silicon芯片的潛力。相關的開發庫已經上傳到GitHub上,供公眾評審與試用,同時渴望收到使用者的反饋及PR建議。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 芯片
    +關注

    關注

    456

    文章

    51170

    瀏覽量

    427241
  • 神經網絡
    +關注

    關注

    42

    文章

    4779

    瀏覽量

    101168
  • 數據集
    +關注

    關注

    4

    文章

    1209

    瀏覽量

    24833
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法

    所擬合的數學模型的形式受到大腦中神經元的連接和行為的啟發,最初是為了研究大腦功能而設計的。然而,數據科學中常用的神經網絡作為大腦模型已經過時,現在它們只是能夠在某些應用中提供最先進性能的機器學習模型。近年來,由于
    的頭像 發表于 01-09 10:24 ?355次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經網絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經網絡</b>架構方法

    怎么對神經網絡重新訓練

    發生變化,導致神經網絡的泛化能力下降。為了保持神經網絡性能,需要對其進行重新訓練。本文將詳細介紹重新訓練神經網絡的步驟和方法。 數據預處理 數據預處理是重新訓練
    的頭像 發表于 07-11 10:25 ?527次閱讀

    BP神經網絡和卷積神經網絡的關系

    BP神經網絡(Backpropagation Neural Network)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種在人工智能和機器學習領域
    的頭像 發表于 07-10 15:24 ?1733次閱讀

    BP神經網絡和人工神經網絡的區別

    BP神經網絡和人工神經網絡(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關系與區別,是神經網絡領域中一個基礎且重要的話題。本文將從定義、結構、算法、應用及未來發展等多個方面,詳細闡述BP
    的頭像 發表于 07-10 15:20 ?1303次閱讀

    rnn是遞歸神經網絡還是循環神經網絡

    RNN(Recurrent Neural Network)是循環神經網絡,而非遞歸神經網絡。循環神經網絡是一種具有時間序列特性的神經網絡,能夠處理序列數據,具有記憶功能。以下是關于循環
    的頭像 發表于 07-05 09:52 ?654次閱讀

    遞歸神經網絡是循環神經網絡

    遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)和循環神經網絡(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)實際上是同一個概念,只是不同的翻譯方式
    的頭像 發表于 07-04 14:54 ?873次閱讀

    循環神經網絡和卷積神經網絡的區別

    循環神經網絡(Recurrent Neural Network,RNN)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是深度學習領域中兩種非常重要的神經網絡
    的頭像 發表于 07-04 14:24 ?1502次閱讀

    深度神經網絡與基本神經網絡的區別

    在探討深度神經網絡(Deep Neural Networks, DNNs)與基本神經網絡(通常指傳統神經網絡或前向神經網絡)的區別時,我們需要從多個維度進行深入分析。這些維度包括
    的頭像 發表于 07-04 13:20 ?1059次閱讀

    人工智能神經網絡芯片的介紹

    人工智能神經網絡芯片是一類專門為深度學習和神經網絡算法設計的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴展等特點,廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。以下是關于人工智能
    的頭像 發表于 07-04 09:33 ?917次閱讀

    神經網絡芯片與傳統芯片的區別和聯系

    引言 隨著人工智能技術的快速發展,深度學習算法在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域取得了顯著的成果。然而,深度學習算法對計算資源的需求非常高,傳統的計算芯片已經無法滿足其需求。因此,神經網絡芯片
    的頭像 發表于 07-04 09:31 ?1115次閱讀

    神經網絡芯片和普通芯片區別

    神經網絡芯片和普通芯片的區別是一個復雜而深入的話題,涉及到計算機科學、電子工程、人工智能等多個領域。 定義 神經網絡芯片(Neural Ne
    的頭像 發表于 07-04 09:30 ?1365次閱讀

    反向傳播神經網絡和bp神經網絡的區別

    反向傳播神經網絡(Backpropagation Neural Network,簡稱BP神經網絡)是一種多層前饋神經網絡,它通過反向傳播算法來調整網絡中的權重和偏置,以達到最小化誤差的
    的頭像 發表于 07-03 11:00 ?867次閱讀

    bp神經網絡和卷積神經網絡區別是什么

    BP神經網絡(Backpropagation Neural Network)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種不同類型的人工神經網絡,它們在
    的頭像 發表于 07-03 10:12 ?1357次閱讀

    卷積神經網絡的原理與實現

    核心思想是通過卷積操作提取輸入數據的特征。與傳統的神經網絡不同,卷積神經網絡具有參數共享和局部連接的特點,這使得其在處理圖像等高維數據時具有更高的效率和更好的性能。 卷積層 卷積層是卷積神經網
    的頭像 發表于 07-02 16:47 ?723次閱讀

    卷積神經網絡和bp神經網絡的區別

    卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)和BP神經網絡(Backpropagation Neural Networks,簡稱BPNN)是兩種
    的頭像 發表于 07-02 14:24 ?4711次閱讀
    爱拼| 24山六十日吉凶| 大发888娱乐城真人视讯服务| 百家乐官网网站制作| 威尼斯人娱乐备用网址| 百家乐官网赌博大赢家| 大发888在线客服| 金满堂百家乐官网的玩法技巧和规则| 大发888官方游戏平台| 百家乐官网试玩| 昌邑市| 百家乐娱乐平台备用网址 | 百家乐官网专打和局| 百家乐赢家电子书| 网上百家乐官网哪家最好| 威尼斯人娱乐城地址lm0| 百家乐官网有人玩吗| 大赢家比分| 百家乐清零| 现场百家乐官网牌路分析| 大发888游戏下载46| 百家乐路纸计算| 石家庄市| 百家乐导航| 免费百家乐官网追号软件| 无为县| 赌百家乐2号破解| 百家乐官网游戏种类| 百家乐官网重要心态| 大发888娱乐城优惠码lm0| 百家乐要怎么玩啊| 海盐县| 网上百家乐指| 百利宫百家乐官网的玩法技巧和规则 | 百家乐资金注码| 在百家乐官网二庄两闲揽的概率| 大发888明星婚讯| 百家乐电脑赌博| 百家乐官网赢家球讯网| 大发888线上娱乐百家乐| 带有百家乐的棋牌游戏有哪些|