PlaidML跨平台高性能深度学习框架联合创作 · 2023-09-26 04:17PlaidML 致力于跨平台开发部署的开源高性能深度学习框架。一方面可以让硬件开发者快速集成到框架里,一方面也可以让框架的使用者有接入各种硬件的能力。 使开发者者能够在任何设备上部署高性能神经网络 允许硬件开发人员快速与高级框架集成 允许框架开发人员轻松添加对多种硬件的支持 目前已经验证过的硬件有: AMD R9 Nano RX 480 NVIDIA K80, GTX 780 GTX 1070 浏览 7点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享 编辑 分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 VisualDL跨框架深度学习可视化框架VisualDL,即 Visualize the Deep Learning,是飞桨可视化分析工具,VisualDL跨框架深度学习可视化框架VisualDL,即 VisualizetheDeepLearning,是飞桨可视化分析工具,以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、高维数据分布等。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模OpenPPL高性能深度学习推理平台OpenPPL 是基于自研高性能算子库的推理引擎,拥有极致调优的性能;提供云原生环境下 的 AI 模OpenPPL高性能深度学习推理平台OpenPPL是基于自研高性能算子库的推理引擎,拥有极致调优的性能;提供云原生环境下的AI模型多后端部署能力,支持OpenMMLab等深度学习模型的高效部署。架构如下:高性能设计微架构友好的任务/数据ML.NET跨平台机器学习框架ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,旨在让.NET开发者更快上手机器学习。ML.NET最初由微软研究院开发,在过去十年中已成长为一个重要的框架,并用于微软的许多产品组,如Windows、BinML.NET跨平台机器学习框架ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架,旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。ML.NETBytePS高性能分布式深度学习训练框架BytePS是字节跳动开源的高性能分布式深度学习训练框架,官方宣称BytePS在性能上颠覆了过去几年allreduce流派一直占据上风的局面,超出目前其他所有分布式训练框架一倍以上的性能,且同时能够支BytePS高性能分布式深度学习训练框架BytePS 是字节跳动开源的高性能分布式深度学习训练框架,官方宣称 BytePS 在性能上颠覆了过uCharts高性能跨平台图表uCharts,高性能跨平台图表库,支持H5图表、APP图表、小程序图表(微信小程序、支付宝小程序、百度小程序、头条小程序),支持饼图、圆环图、线图、柱状图、区域图、雷达图、圆弧进度图、仪表盘、K线图uCharts高性能跨平台图表uCharts,高性能跨平台图表库,支持 H5 图表、APP 图表、小程序图表(微信小程序、支付宝小点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享 编辑 分享 举报