WWDC24: 在Apple GPU上训练您的机器学习和AI模型 | Apple了解如何使用Metal在Apple Silicon上训练支持PyTorch、JAX和TensorFlow的模型。通过新的注意力操作和量化支持，提升设备上Transformer模型的性能。00:00 - 介绍01:36 - 在Apple silicon上训练框架04:16 - PyTorch改进11:26 - ExecuTorch

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发布时间: 2024-06-14 14:20:11

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WWDC24: 在Apple GPU上训练您的机器学习和AI模型 | Apple
了解如何使用Metal在Apple Silicon上训练支持PyTorch、JAX和TensorFlow的模型。通过新的注意力操作和量化支持，提升设备上Transformer模型的性能。
00:00 - 介绍
01:36 - 在Apple silicon上训练框架
04:16 - PyTorch改进
11:26 - ExecuTorch
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1年前由宝玉提交

WWDC24: 在Apple GPU上训练您的机器学习和AI模型 | Apple

了解如何使用Metal在Apple Silicon上训练支持PyTorch、JAX和TensorFlow的模型。通过新的注意力操作和量化支持，提升设备上Transformer模型的性能。

00:00 - 介绍
01:36 - 在Apple silicon上训练框架
04:16 - PyTorch改进
11:26 - ExecuTorch
13:19 - JAX功能

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老马：Dojo 1现在已经负责了5-10%左右的FSD训练，Dojo 2相较于Dojo 1将会有10倍的提升！
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5个月前 • CyberCat • -- 点击 • 下载视频 0 评论

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6个月前 • Compute King • -- 点击 0 评论

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> GPT-4-1.8T参数可以在2000台Blackwell上90天完成训练。
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1年前 • Will • -- 点击 0 评论

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我不是苹果粉，自己只有一个iPad Pro。 #WWDC24
所以就翻译iPad相关吧😀
这个math功能很强壮
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1年前 • 遁一子 • -- 点击 • 下载视频 0 评论

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扎克伯格认为 GPU 紧缺不是问题，能源才是大问题。
还没有人建设过一个千兆瓦的单一训练集群，一个千兆瓦的概念，就如同一个有影响力的核电站，全部的能源只用来训练模型。
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我初步读了一下论文，这篇论文的基本思路其实是利用了推理过程中的局部性。现在现在推理性能的一个瓶颈就是GPU的内存。它们的思路就是联合CPU和GPU做联合推理。尽可能把active的neuron 信息load到GPU中，充分利用局部性。这样大大提高了GPU推理的效率。…
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1年前 • 雷尼尔 • -- 点击 0 评论

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