ZeRO-Infinity and DeepSpeed: Unlocking unprecedented model scale for deep learning training - Microsoft Research
ZeRO-Infinity and DeepSpeed: Unlocking unprecedented model scale for deep learning training Published April 19, 2021 By DeepSpeed Team Rangan Majumder , Vice President Andrey Proskurin , Corporate Vice President of Engineering Since the DeepSpeed optimization library was introduced last year, it has rolled out numerous novel optimizations for training large AI models—improving scale, speed, cost,
Fast and Energy-Efficient CNN Inference on IoT Devices
Convolutional Neural Networks (CNNs) exhibit remarkable performance in various machine learning tasks. As sensor-equipped internet of things (IoT) devices permeate into every aspect of modern life, it is increasingly important to run CNN inference, a computationally intensive application, on resource constrained devices. We present a technique for fast and energy-efficient CNN inference on mobile
Persistent RNNs
return to main page 1. Introduction At SVAIL (Silicon Valley AI Lab), our mission is to create AI technology that lets us have a significant impact on hundreds of millions of people. We believe that a good way to do this is to improve the accuracy of speech recognition by scaling up deep learning algorithms on larger datasets than what has been done in the past. These algorithms are very compute i
8-Bit Approximations for Parallelism in Deep Learning
The creation of practical deep learning data-products often requires parallelization across processors and computers to make deep learning feasible on large data sets, but bottlenecks in communication bandwidth make it difficult to attain good speedups through parallelism. Here we develop and test 8-bit approximation algorithms which make better use of the available bandwidth by compressing 32-bit
Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks
Deep convolutional neural networks take GPU days of compute time to train on large data sets. Pedestrian detection for self driving cars requires very low latency. Image recognition for mobile phones is constrained by limited processing resources. The success of convolutional neural networks in these situations is limited by how fast we can compute them. Conventional FFT based convolution is fast
【メモ書き】Ubuntu 14.04 CUDA6.5 GTX970 Caffeインストール - 斎藤侑輝のブログ
まっさらな状態からCaffeを動かしてみた。 正確な手順をメモ書きしている訳ではないので、参考程度にしてください。 Ubuntu 14.04 LTSをインストール。時短のため、インストール時に取得する更新ファイルのオプションはオフにした。 CUDA 6.5をダウンロード CUDA Downloads ここで落とすのはcuda_6.5.14_linux_64.run CUDAの要素を抽出してグラフィックドライバ以外をインストール 下記の記事が大変参考になりました。記事どおりnouveauもオフにした。 Ubuntu14.04 ServerでCUDA 6.5.14の環境を整える - のんびりしているエンジニアの日記 Nvidiaからドライバをダウンロードし、インストール ここで落とすのはNVIDIA-Linux-x86_64-346.35.run 再起動。 Caffeに必要なものをどんどこ揃え
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 7.8.1 documentation
Chainer – A flexible framework of neural networks¶ Chainer is a powerful, flexible and intuitive deep learning framework. Chainer supports CUDA computation. It only requires a few lines of code to leverage a GPU. It also runs on multiple GPUs with little effort. Chainer supports various network architectures including feed-forward nets, convnets, recurrent nets and recursive nets. It also supports
Akisato Web Site Annex: Deep networkのCUDA実装を試してみる
どうも，@_akisato (= @_akisato_) です． 本記事は，@sakanazensen さんが企画された， Computer Vision Advent Calendar 2012 の12月18日分として，執筆しております． 計算機科学の大変狭い範囲で，deep neural networksやdeep learningなどと呼ばれる言葉が，爆発的に流行しています． ・ ニューラルネットの逆襲: Preferred Research by @hillbig さん [記事] ・ ICML2012論文を紹介した，名古屋CVPRML勉強会資料 by @takmin さん [slideshare] ・ （自称）興味はあったけど調べるの面倒くさくて諦めた人向けの，機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 資料 by @kazoo04 さん [slideshare] ・ つい最
Running things on a GPU - FastML
You’ve heard about running things on a graphics card, but have you tried it? All you need to taste the speed is a Nvidia card and some software. We run experiments using Cudamat and Theano in Python. GPUs differ from CPUs in that they are optimized for throughput instead of latency. Here’s a metaphor: when you play an online game, you want fast response times, or low latency. Otherwise you get lag
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Why the GPGPU is Less Efficient than the TPU for DNNs
NVIDIA TensorRT