[Разработка под MacOS, Машинное обучение, Софт, Искусственный интеллект, TensorFlow] Apple представила форк TensorFlow для чипа M1
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца
Сообщений: 27286
Apple выпустила форк TensorFlow, среды разработки Google для искусственного интеллекта и машинного обучения, оптимизированную для компьютеров Mac Intel и Mac на новом чипе M1. Apple заявляет, что версия TensorFlow 2.4 на платформе ML Compute в macOS Big Sur позволяет разработчикам использовать ускоренное обучение процессоров и видеокарт на 8-ядерном CPU и 8-ядерном GPU M1.
Обучение сложных моделей искусственного интеллекта может быть непомерно дорогим для разработчиков. Google потратила около $6,9 млн на обучение BERT, модели двунаправленного преобразователя для 11 задач обработки естественного языка.
Новый пакет TensorFlow, оптимизированный для Mac, обещает снизить порог входа, позволяя предприятиям обучать и развертывать модели легче и дешевле, чем раньше.
TensorFlow 2.4 объединяет слои нейронной сети, выбор соответствующего типа устройства, а также компиляцию и выполнение графа в виде задач, которые ускоряются BNNS на CPU и шейдерами Metal Performance на GPU. Apple утверждает, что пользователи TensorFlow могут пройти обучение на 13-дюймовом MacBook Pro с M1 в 7 раз быстрее.
Внутренние тесты Apple показывают, что популярные модели, такие как MobileNetV3, обучаются всего за 1 секунду на 13-дюймовом MacBook Pro с M1 и новым выпуском TensorFlow. Это вдвое быстрее процесса обучения на 13-дюймовом MacBook Pro с процессором Intel, работающем со старым пакетом TensorFlow.
Более того, компания утверждает, что обучение алгоритму переноса стиля на Mac Pro 2019 года на базе Intel можно выполнить примерно за 2 секунды по сравнению с 6 секундами в неоптимизированных версиях TensorFlow.
Технический менеджер программы Google Панкадж Канвар и руководитель отдела маркетинга продуктов Фред Алкобер отмечают, что эти улучшения в сочетании с возможностью разработчиков Apple запускать TensorFlow на iOS через TensorFlow Lite «продолжают демонстрировать широту и глубину TensorFlow в поддержке высокопроизводительного выполнения машинного обучения на оборудовании Apple».
В ближайшем будущем компании планируют начать интеграцию версии TensorFlow 2.4 в главную ветку.
Тем не менее, пока MacBook Air, MacBook Pro и Mac mini на новом чипе М1 с ARM-архитектурой пока не хватает нативного софта и сред разработки. Многие проекты с открытым исходным кодом еще не перестроились на работу с Arm64.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект, TensorFlow] Нейросеть анализирует сексуальность игроков, пример машинной обработки и классификаци текста
- [Браузеры, Софт, IT-компании] Microsoft собирается автоматически понижать уровень прав браузеров на основе Chromium при их запуске под администатором
- [Гаджеты, IT-компании] Apple выплатит $113 миллионов властям США из-за замедления старых iPhone
- [Open source, Браузеры, Софт] Проект Servo передали Linux Foundation
- [Информационная безопасность, Софт] Обзор решений SIEM (Security information and event management)
- [Машинное обучение] Измерение гендерных корреляций в предобученных NLP-моделях (перевод)
- [Машинное обучение, Робототехника, Искусственный интеллект, Транспорт, Будущее здесь] “Водитель, вы — слабое звено”: новая разработка Honda
- [Программирование, Машинное обучение] Ранжирование признаков с помощью Recursive Feature Elimination в Scikit-Learn (перевод)
- [Программирование, Разработка под MacOS, Компьютерное железо, Софт] Новым Mac с Apple M1 пока не хватает нативного софта и сред разработки
- [Разработка под iOS, IT-компании] Apple снизит комиссию в App Store для небольших компаний с 30% до 15%
Теги для поиска: #_razrabotka_pod_macos (Разработка под MacOS), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_soft (Софт), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_tensorflow, #_apple, #_m1, #_tensorflow, #_chipy (чипы), #_forki (форки), #_sreda_razrabotki (среда разработки), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_razrabotka_pod_macos (
Разработка под MacOS
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_soft (
Софт
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_tensorflow
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Май 13:14
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 3 месяца |
|
 Apple выпустила форк TensorFlow, среды разработки Google для искусственного интеллекта и машинного обучения, оптимизированную для компьютеров Mac Intel и Mac на новом чипе M1. Apple заявляет, что версия TensorFlow 2.4 на платформе ML Compute в macOS Big Sur позволяет разработчикам использовать ускоренное обучение процессоров и видеокарт на 8-ядерном CPU и 8-ядерном GPU M1. Обучение сложных моделей искусственного интеллекта может быть непомерно дорогим для разработчиков. Google потратила около $6,9 млн на обучение BERT, модели двунаправленного преобразователя для 11 задач обработки естественного языка. Новый пакет TensorFlow, оптимизированный для Mac, обещает снизить порог входа, позволяя предприятиям обучать и развертывать модели легче и дешевле, чем раньше. TensorFlow 2.4 объединяет слои нейронной сети, выбор соответствующего типа устройства, а также компиляцию и выполнение графа в виде задач, которые ускоряются BNNS на CPU и шейдерами Metal Performance на GPU. Apple утверждает, что пользователи TensorFlow могут пройти обучение на 13-дюймовом MacBook Pro с M1 в 7 раз быстрее.  Внутренние тесты Apple показывают, что популярные модели, такие как MobileNetV3, обучаются всего за 1 секунду на 13-дюймовом MacBook Pro с M1 и новым выпуском TensorFlow. Это вдвое быстрее процесса обучения на 13-дюймовом MacBook Pro с процессором Intel, работающем со старым пакетом TensorFlow.  Более того, компания утверждает, что обучение алгоритму переноса стиля на Mac Pro 2019 года на базе Intel можно выполнить примерно за 2 секунды по сравнению с 6 секундами в неоптимизированных версиях TensorFlow. Технический менеджер программы Google Панкадж Канвар и руководитель отдела маркетинга продуктов Фред Алкобер отмечают, что эти улучшения в сочетании с возможностью разработчиков Apple запускать TensorFlow на iOS через TensorFlow Lite «продолжают демонстрировать широту и глубину TensorFlow в поддержке высокопроизводительного выполнения машинного обучения на оборудовании Apple». В ближайшем будущем компании планируют начать интеграцию версии TensorFlow 2.4 в главную ветку. Тем не менее, пока MacBook Air, MacBook Pro и Mac mini на новом чипе М1 с ARM-архитектурой пока не хватает нативного софта и сред разработки. Многие проекты с открытым исходным кодом еще не перестроились на работу с Arm64. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Разработка под MacOS ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_soft ( Софт ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_tensorflow |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Май 13:14
Часовой пояс: UTC + 5