ディープ ラーニング コンピューティングの最適化: Microsoft システム レベルでの実践とプログラミング

深層学習の広範な適用により、コンピューティング リソースに対する大きな需要が生じています。深層学習モデルのトレーニングと推論のパフォーマンスを向上させるために、Microsoft はそれをシステム レベルで最適化しました。この記事では、システム レベルでディープ ラーニング コンピューティングを最適化する Microsoft の実践を紹介し、対応するソース コードの例を示します。

1. ハードウェアアクセラレーション

1. GPU アクセラレーションを使用する: Microsoft では、深層学習の計算を高速化するために CUDA をサポートする NVIDIA GPU を使用することをお勧めします。CUDA プログラミング モデルを使用すると、GPU の並列計算能力を利用してディープ ラーニング タスクを高速化できます。CUDA を使用した簡単な例を次に示します。

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