La aplicación generalizada del aprendizaje profundo ha impuesto enormes exigencias a los recursos informáticos. Para mejorar el rendimiento de entrenamiento e inferencia de los modelos de aprendizaje profundo, Microsoft lo ha optimizado a nivel del sistema. Este artículo presentará la práctica de Microsoft de optimizar la informática de aprendizaje profundo a nivel del sistema y proporcionará los ejemplos de código fuente correspondientes.
1. Aceleración de hardware
- Utilice la aceleración de GPU: Microsoft recomienda utilizar GPU NVIDIA que admitan CUDA para acelerar los cálculos de aprendizaje profundo. Al utilizar el modelo de programación CUDA, se puede aprovechar la potencia de computación paralela de la GPU para acelerar las tareas de aprendizaje profundo. Aquí hay un ejemplo simple usando CUDA:
import torch
# 检查是否有可用的GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 在GPU上创建张量
x