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Meta 最新發(fā)布的這套人工智能開源軟件是在 PyTorch 開源機器學習框架基礎(chǔ)上打造的,可以讓英偉達旗艦產(chǎn)品 A100 芯片上的代碼運行速度提高 12 倍,也能讓 AMD 旗下 MI250 芯片上的代碼運行速度提高 4 倍。
Meta 在一篇博客文章中說,這套人工智能軟件平臺不僅能夠提高代碼運行速度,還支持不同廠商的人工智能芯片。
目前軟件開發(fā)已經(jīng)成為芯片制造商打造開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)、使用自家芯片的關(guān)鍵領(lǐng)域。比如英偉達開發(fā)的 CUDA 就大受歡迎。
然而,開發(fā)人員通過 CUDA 開發(fā)基于英偉達芯片的人工智能代碼后,很難在英偉達競爭對手 AMD 等公司生產(chǎn)的圖形圖像處理芯片上運行。Meta 表示,其最新推出的人工智能平臺可以讓開發(fā)者的人工智能應(yīng)用在基于不同芯片的硬件系統(tǒng)之間輕松切換。
Meta 在博客中表示:“統(tǒng)一的 GPU 后端支持能夠讓應(yīng)用遷移成本最小化,有助于深度學習應(yīng)用開發(fā)者選擇更多種類的硬件。”
英偉達和 AMD 沒有立即回復(fù)置評請求。
據(jù)悉,Meta 推出的軟件是專為一種被稱為推理的人工智能工作而開發(fā)的。在推理過程中,開發(fā)者通過調(diào)用之前接受過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機器學習算法對圖像進行快速判斷。
“這是跨平臺的軟件工作,證明了軟件的重要性,尤其是在機器學習中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行推理的重要性,”衡量人工智能處理速度的第三方組織 MLCommons 創(chuàng)始人戴維?坎特 (David Kanter) 說。
坎特補充道,這套新的人工智能平臺將“讓客戶有更多選擇”。
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