نحوه انتقال دومین چین اصفهان
جهت مشاوره برای ثبت یا تمدید دامنه و یا مشاوره حقوقی برای مالکیت و انتقال دامنه در اصفهان تماس بگیرید: 09394678464
پسوند دامنه | توضیحات | قیمت سالانه (تومان) | عملیات |
---|---|---|---|
.ir | دامنه ir. دامنه رسمی کشور ایران میباشد. هر شخص حقیقی ایرانی و غیر ایرانی میتواند دامنه آی آر ثبت نماید. | 9,000 | ثبت آنلاین |
.com | دامنه عمومي com. رایجترین پسوند برای استفاده کلیه کسب و کارها میباشد | 150,000 | ثبت آنلاین |
.net | دامنه net. جهت کسب و کارهای در حوزه شبکه مورد استفاده قرار میگیرد | 165,000 | ثبت آنلاین |
.org | دامنه org. جهت ngo ها و موسسات مورد استفاده قرار میگیرد. | 165,000 | ثبت آنلاین |
به غیر از موارد فوق، بیش از 700 پسوند مختلف جهت ثبت اسامی قابل استفاده میباشند. جهت مشاوره و استعلام قیمت تماس بگیرید. |
GPipe یکی از کتابخانههای برتر آموزش شبکهی عصبی گوگل است که بهتازگی بهصورت متنباز دراختیار توسعهدهندگان قرار گرفت.
گوگل کتابخانهی GPipe مخصوص آموزش شبکههای عصبی را متنباز کرد
آخرین قیمت های نحوه انتقال دومین چین اصفهان
فعالان حوزهی هوش مصنوعی، خصوصا در ابعاد بزرگ، با خبر خوشحالکنندهی گوگل روبهرو شدند. زیرمجموعهی تحقیقات هوش مصنوعی گوگل اعلام - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - کرد کتابخانهی کاربردی GPipe - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - خود - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - را بهصورت - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - متنباز دراختیار توسعهدهندگان قرار میدهد. این ابزار کتابخانهای برای آموزش حرفهای شبکههای عصبی عمیق است که با فریمورک Lingvo از TensorFlow کار میکند. فریمورک مذکور برای مدلسازی تناوبی در شبکهی عصبی استفاده میشود. بهبیانِدیگر، میتوان آن را روی هر شبکهی متشکل از لایههای متوالی متعدد اجرا کرد. یانپینگ هوانگ، مهندس هوش مصنوعی گوگل، در وبلاگش خبر متنبازشدن کتابخانهی مذکور را اعلام کرد. او میگوید:
مناسبترین خدمات نحوه انتقال دومین چین اصفهان را از ما بخواهید
شبکههای عصبی عمیق در بسیاری از وظایف مهم یادگیری ماشینی، همچون تشخیص گفتار و شناسایی بصری و پردازش زبان کاربردهای پیشرفتهای دارد. - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - مدلهای بزرگتر و پیشرفتهتر شبکههای عمیق عصبی بهرهوری بیشتری در انجام وظایف دارند. بهعنوان مثال، در مواردی همچون شناسایی بصری - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - و رابطهی مستقیمی بین ابعاد شبکهی عصبی و دقت تشخیصهای سیستم هوش مصنوعی وجود دارد. ما در GPipe، با ایجاد سیستمهای موازی تلاش میکنیم تا مشکل مقیاسدهی به شبکههای عمیق عصبی را برطرف کنیم.
در مورد نحوه انتقال دومین چین اصفهان بیشتر بدانیم
هوانگ و همکارانش مقالهای برای توضیح بهتر نحوهی - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - کارکرد GPipe منتشر کردهاند. جزئیات آن مقاله میگوید کتابخانهی گوگل دو روش آموزش هوش مصنوعی را بهکار میگیرد. یکی از آنها با نام Synchronous Stochastic Gradient Descent شناخته - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - میشود که الگوریتمی برای بهینهسازی بهروزرسانی پارامترهای هوش مصنوعی است. روش دیگر - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - Pipeline Parallelism نام دارد که سیستم اجرا ایجاد و خروجی هر مرحله از آموزش را بهعنوان ورودی به مرحلهی بعد وارد میکند.
نیاز به نحوه انتقال دومین چین اصفهان دارید؟ کلیک کنید
ارائه خدمات نحوه انتقال دومین چین اصفهان با ارزانترین قیمت
سهم عمدهی مزایای GPipe بهدلیل اختصاص بهتر حافظه به مدلهای هوش مصنوعی بهدست میآید. در TPUهای نسل دوم گوگل (پردازندههای اختصاصی هوش مصنوعی گوگل در فضای ابری)، GPipe - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - اشغال حافظه را از ۶.۲۶ گیگابایت به ۳.۴۶ گیگابایت کاهش داد. درنتیجه، ۳۱۸ میلیون پارامتر در یک هستهی شتابدهندهی واحد اجرا شد. هوانگ میگوید بدون استفاده از GPipe، هر هسته میتواند تنها ۸۲ میلیون پارامتر مدل را آموزش دهد.
مقالههای مرتبط:
نحوه انتقال دومین چین اصفهان با تنوع بسیار
مزیت یادشده، تنها نقطهی برتری GPipe نیست. آن کتابخانه مدلها را در بین شتابدهندههای جداگانه دستهبندی و بهطور خودکار - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - آنها را تقسیمبندی میکند (ساختار Mini-Batches). سپس، این بخشهای کوچکشده از نمونههای آموزشی به بخشهای کوچکتر (Micro-Batches) تبدیل میشوند و درنهایت، فرایند اجرایی بین همان دستههای میکرو اجرا میشود. بهبیان سادهتر، قابلیت فراوان به - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - هستهها امکان میدهد بهصورت موازی کار کنند که تأثیر منفی دستهبندیها روی کیفیت مدلها را کاهش میدهد.
بهترین ارائه کننده خدمات نحوه انتقال دومین چین اصفهان
گوگل در مثالی از کاربرد کتابخانهی خود، الگوریتم یادگیری عمیق بهنام AmoebaNet-B - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - را آموزش داد. در آن فرایند، ۵۵۷ میلیون پارامتر مدلسازی و تصاویر نمونه روی TPUها اجرا شدند و درنهایت، روی هر هسته ۱.۸ میلیارد پارامتر ترکیب شد که ۲۵ برابر بیش از حالتهای بدون استفاده از GPipe - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - بود. هوانگ میگوید آن الگوریتم یادگیری روی دیتاسِتهای مشهور عملکردی عالی داشت. طبق آمار او، دقت دیتاسِت ImageNet با استفاده از کتابخانه به ۸۳.۴ درصد، CIFAR-10 به ۹۹ درصد و CIFAR-100 به ۹۱.۳ درصد رسید.
نحوه انتقال دومین چین اصفهان
نحوه انتقال دومین چین اصفهان برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید
با استفاده از کتابخانهی GPipe، سرعت آموزش نیز افزایش یافت. در آزمایشی دیگر روی الگوریتم AmoebaNet-D، توزیع مدل روی TPUهایی چهاربرابر بیشتر از مدلهای پیشین، سرعت را ۳.۵ برابر افزایش داد. در مثالی دیگر، وقتی - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - محققان گوگل مدلهای مبتنی بر زبان Transformer را با ۸ میلیارد پارامتر روی TPUهای نسل سوم اجرا کردند، سرعت ۱۱ برابر افزایش پیدا کرد. آن پردازندههای - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - اختصاصی به ۱۶ هسته و ۲۵۶ گیگابایت حافظهی رم مجهز بودند.
هم اکنون برای نحوه انتقال دومین چین اصفهان اقدام کنید
هوانگ در پایان - نحوه انتقال دومین چین اصفهان - پست وبلاگیاش نوشت:
اطلاعات بیشتر در مورد نحوه انتقال دومین چین اصفهان اینجا است
توسعهی ادامهدار و موفقیت بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین، مانند خودروهای خودران و تصویربرداریهای پزشکی، منوط به دستیابی به بیشترین دقت ممکن است. چنین دستاوردی اغلب نیازمند مدلهای بزرگتر و پیچیدهتر خواهد بود. ما خوشحالیم GPipe را به جامعهی بزرگتر محققان عرضه میکنیم و امیدواریم محصول ما، زیرساختی کاربردی برای آموزش مفید شبکههای عصبی عمیق باشد.