挑战英伟达 CUDA:亚马逊推出开源工具 TorchNeuron,自研 Trainium 芯片轻松运行 PyTorch 代码
IT之家 10 月 20 日消息,当地时间 10 月 19 日,亚马逊宣布推出开源工具 TorchNeuron,借助该工具,开发人员编写的 PyTorch 代码可以在亚马逊的自研 Trainium 芯片上本地运行, 只需更改一次配置,无需重写 。 IT之家获悉,TorchNeuron 将于当地时间 10 月 20 日在加州圣何塞举行的北美 PyTorch 大会上以开源许可形式正式发布。 PyTorch 是由 Meta 主导的开源框架,被大多数人工智能开发者所采用。英伟达投入了十多年的时间研发 CUDA 工具,能够让 PyTorch 代码在英伟达的芯片上高效运行。 据介绍,亚马逊工程师分别在传统芯片和 Trainium 芯片上运行了相同的 AI 训练脚本。唯一的区别仅在于代码中指定所用芯片的设置参数。结果显示,AI 模型在两种环境下学习到的内容完全一致,学习速度也相同。这意味着开发者原本用于测试、调试和扩展 AI 模型的工具,无需...
来自IT之家 AI的《挑战英伟达 CUDA:亚马逊推出开源工具 TorchNeuron,自研 Trainium 芯片轻松运行 PyTorch 代码》。重点看模型能力与工程、开源生态、产品发布。摘要提到:IT之家 10 月 20 日消息,当地时间 10 月 19 日,亚马逊宣布推出开源工具 TorchNeuron,借助该工具,开发人员编写的 PyTorch 代码可以在亚马逊的自研 Trainium 芯片上本地运行, 只需更改一次配置,无需重写 。 IT之家获悉,TorchNeuron 将于当地时间 10 月 20 日在加州圣何塞举行的北美 PyTorch 大会上以开源许可形式正式发布。 PyTorch 是由 Meta 主导的开源框架,被大多数人工智能开发者所采用。英伟达投入了十多年的时间研发 CUDA 工具,能够让 PyTorch 代码在英伟达的芯片上高效运行。 据介绍,亚马逊工程师分别在传统芯片和 Trainium 芯片上运行了相同的 AI 训练脚本。唯一的区别仅在于代码中指定所用芯片的设置参数。结果显示,AI 模型在两种环境下学习到的内容完全一致,学习速度也相同。这意味着开发者原本用于测试、调试和扩展 AI 模型的工具,无需...
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