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摘要：農(nóng)企的深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)更新了，它現(xiàn)在已經(jīng)能支持對(duì)的加速。全稱，是在去年月推出的開(kāi)源運(yùn)算平臺(tái)，則是為此開(kāi)發(fā)的軟件庫(kù)，其作用是將程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和平臺(tái)連接，以充分利用架構(gòu)。
農(nóng)企的深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)MIOpen 1.0更新了，它現(xiàn)在已經(jīng)能支持對(duì)CNN的加速。
ROCm全稱Radeon Open Compute platform，是AMD在去年12月推出的開(kāi)源GPU運(yùn)算平臺(tái)，MIOpen則是AMD為此開(kāi)發(fā)的軟件庫(kù)，其作用是將程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言和ROCm平臺(tái)連接，以充分利用GCN架構(gòu)。
此次更新包括：
同時(shí)為正向和反向傳播優(yōu)化的深度卷積解算器
優(yōu)化的卷積算法，包括Winograd和快速傅立葉轉(zhuǎn)換
為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)備的、優(yōu)化的GEMM
池化、Softmax、激活、梯度算法的批量歸一化，以及LR Normalization
4D張量NCHW格式
支持OpenCL和HIP的框架API
對(duì)MIOpen驅(qū)動(dòng)的支持，以測(cè)試任何正向/反向網(wǎng)絡(luò)
支持Ubuntu 16.04和Fedora 24的二進(jìn)制封裝
ROCm支持如下深度學(xué)習(xí)平臺(tái)：
是的，沒(méi)有Theano。
源代碼：
https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/MIOpen
文檔：
MIOpen：
https://rocmsoftwareplatform.github.io/MIOpen/doc/html/apireference.html
MIOpenGemm：
https://rocmsoftwareplatform.github.io/MIOpenGEMM/doc/html/index.html
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摘要：工資不漲，英偉達(dá)的售價(jià)年年漲。近日，宣布推出適用于的，其中包括。對(duì)于正在進(jìn)行的深度學(xué)習(xí)加速工作而言，這是一座重大的里程碑。而實(shí)現(xiàn)則使用了，這是一個(gè)適用于深度學(xué)習(xí)的高度優(yōu)化例程庫(kù)。目前已發(fā)布安裝說(shuō)明及預(yù)構(gòu)建的映像。 工資不漲，英偉達(dá) GPU 的售價(jià)年年漲。因此，多一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，總是好事。近日，Google 宣布推出適用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8，其中包括 Rade...
摘要：在兩個(gè)平臺(tái)三個(gè)平臺(tái)下，比較這五個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)在三類流行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的性能表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)的成功，歸因于許多層人工神經(jīng)元對(duì)輸入數(shù)據(jù)的高表征能力。在年月，官方報(bào)道了一個(gè)基準(zhǔn)性能測(cè)試結(jié)果，針對(duì)一個(gè)層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與和對(duì)比，速度要快上倍。 在2016年推出深度學(xué)習(xí)工具評(píng)測(cè)的褚曉文團(tuán)隊(duì)，趕在猴年最后一天，在arXiv.org上發(fā)布了的評(píng)測(cè)版本。這份評(píng)測(cè)的初版，通過(guò)國(guó)內(nèi)AI自媒體的傳播，在國(guó)內(nèi)業(yè)界影響很...
摘要：深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對(duì)算力要求很高的領(lǐng)域。這一早期優(yōu)勢(shì)與英偉達(dá)強(qiáng)大的社區(qū)支持相結(jié)合，迅速增加了社區(qū)的規(guī)模。對(duì)他們的深度學(xué)習(xí)軟件投入很少，因此不能指望英偉達(dá)和之間的軟件差距將在未來(lái)縮小。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)對(duì)算力要求很高的領(lǐng)域。GPU的選擇將從根本上決定你的深度學(xué)習(xí)體驗(yàn)。一個(gè)好的GPU可以讓你快速獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，而這些經(jīng)驗(yàn)是正是建立專業(yè)知識(shí)的關(guān)鍵。如果沒(méi)有這種快速的反饋，你會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間，從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn)...
摘要：毫無(wú)疑問(wèn)，深度學(xué)習(xí)將驅(qū)動(dòng)在公司中的應(yīng)用。在其價(jià)值評(píng)估和策略評(píng)估上使用的就是深度學(xué)習(xí)。端到端的深度學(xué)習(xí)是一個(gè)令人著迷的研究領(lǐng)域，但是迄今為止混合系統(tǒng)在應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)更有效率。目前專注于深度學(xué)習(xí)模式，方法和戰(zhàn)略的研究。 在之前的博客中，我曾預(yù)言過(guò)未來(lái)幾年的發(fā)展趨勢(shì)。我記得上一篇博客的內(nèi)容是《2011年軟件開(kāi)發(fā)趨勢(shì)和相關(guān)預(yù)言》（Software DevelopmentTrends and Predic...
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