苹果发布针对MacOS Big Sur优化的TensorFlow分支版本 特雷弗项目如何利用人工智能帮助LGBTQ+青少年和培训其辅导员 AI研究人员建立了讽刺检测模型令人印象深刻 斯坦福大学发现推动当前局势政策的流动性数据中的种族和年龄偏见 Google的树冠实验室利用AI来帮助城市规划植树项目 Abacus.AI筹集了2200万美元用于自动化AI模型创建和部署以及维护 通过在Google的Task Mate应用中执行简单的任务来赚钱 shopDisney是真正的迪士尼产品的新电子商务市场 谷歌的人工智能平台树冠实验室将帮助城市种植更多树木 XELS如何利用区块链技术赋能全球环保事业? 强乐康NMN增强免疫力,面对病毒不恐慌 YESTAR艺星品牌日,品牌超级IP闪耀2021 历久弥香——揭秘白酒股爆涨的真相! 聚天下优品,惠万众客商——聚优街董事长程祖明 鲸誉优选强势打造大健康跨境电商新模式 A股春季行情来临之际——要不要上车? 精工品质,眼见为实:卡本水下玻纤套筒武汉机场高速施工,邀您来参观! 圆梦传媒携手美国上市公司SVMB谋求国际化发展 【致敬1958·拥抱2021】热烈祝贺第三届丝绸之路特色乳业领袖峰会圆满成功 远离老年人慢性病,科学家寻找到克星-福迈克NMN 朱时茂任葵元堂人参鹿鞭片形象代言人助推民族品牌升级 “人人都爱”氨基酸护肤 五谷道场:产品是最好的营销 印度储备银行实施PIDF计划以促进数字支付 光纤铺设速度需要提高近4倍 以实现PM的愿景 马来西亚棕榈油库存预测走低 价格在2021年保持高位 当前局势疫苗的批准增强了人们对健康和生态前沿的乐观情绪 当前局势使印度的黄金进口量降至2009年以来的最低水平 亚马逊完全意识到与RIL进行零售资产出售的谈判 英国第三次锁定将进一步加深双底衰退 12月季度共同基金资产基础增长7.6%至297.1亿卢比 CMS信息系统计划在3月前为印度国家银行设立3000台atm机 Sensex和Nifty的规模达到了新的高峰 银行与IT股也大放异彩 印度财政司司长表示确定出口退税税率小组在数周内提交报告 贸易商团体敦促政府降低合伙企业的所得税 在英格兰最近的封锁之后 英国企业恳请帮助 美国债务上限可能在恢复前很久就影响市场 Videocon工业贷款人和其他12家集团公司将在IRP下开会 中国股指将首次超过2015年泡沫峰值 印度成为限制公民上网的国家之首 收入达28亿美元 石油输出国组织谈判未作决定而中止后 石油继续扩大亏损 乔治亚州参议院的径流如何影响美国股市 在BSE上市的公司的M-cap达到创纪录的1910亿卢比 随着焦点转向佐治亚州参议院选举 亚洲股市走低 Sensex创自十月以来最长涨幅 当前局势焦虑情绪刺激避险需求 黄金价格接近八周高点 黄金价格小幅上涨至每10克50,230卢比 Baroda银行推出WhatsApp服务 这是你需要知道的 疫苗接种人员可能不符合CSR支出要求 Sensex指数继续上涨 突破48,000点
  首页 » 科技 >

苹果发布针对MacOS Big Sur优化的TensorFlow分支版本

2021-01-12 15:54:31来源:

苹果今天发布了TensorFlow的分支版本,TensorFlow是Google的AI和机器学习开发环境,针对Intel Mac和采用Apple新M1芯片支持的Mac进行了优化。苹果表示,通过利用macOS Big Sur上的ML Compute框架,针对Mac优化的TensorFlow 2.4版本使开发人员可以在M1的8核CPU等硬件上利用加速的处理器(CPU)和图形卡(GPU)培训和8核GPU。

培训复杂的AI模型对于开发人员来说可能是非常昂贵的。例如,谷歌花费了大约6,912美元来培训BERT,这是一种双向变压器模型,可以重新定义11种自然语言处理任务的最新状态。尽管像BERT这样的培训模型可能仍无法像MacBooks这样的商用硬件所能提供,但经过Mac优化的新TensorFlow软件包有望降低进入门槛,使企业能够比以前更轻松,更便宜地培训和部署模型。

根据Apple的说法,TensorFlow 2.4的新macOS分支从应用更高级别的优化开始,例如融合神经网络的层,选择合适的设备类型,将图形编译并执行为由BNNS在CPU和CPU上加速的图元。GPU上的金属性能着色器。苹果声称,TensorFlow用户可以在配备M1的13英寸MacBook Pro上获得多达7倍的培训速度。

苹果公司的内部基准测试表明,像MobileNetV3这样的流行型号在配备M1和新TensorFlow的13英寸MacBook Pro上的训练时间仅为1秒,而在运行旧版TensorFlow的采用英特尔技术的13英寸MacBook Pro上,训练时间仅为2秒包。此外,该公司声称,在Intel驱动的2019 Mac Pro上使用TensorFlow优化训练样式转移算法可以在大约2秒钟内完成,而在未优化的TensorFlow版本上则需要6秒。

Google技术计划经理Pankaj Kanwar和产品营销负责人Fred Alcober写道:“借助TensorFlow 2,它可以在各种不同的平台,设备和硬件上提供一流的培训,从而使开发人员,工程师和研究人员可以在他们喜欢的平台上工作。在博客文章中。“这些改进,加上苹果开发人员能够通过TensorFlow Lite在iOS上执行TensorFlow的能力,继续展示了TensorFlow在支持Apple硬件上高性能ML执行方面的广度和深度。”

苹果和谷歌表示,用户无需更改现有的TensorFlow脚本即可使用ML Compute作为TensorFlow的后端。在不久的将来,两家公司计划开始将分支版本的TensorFlow 2.4集成到TensorFlow master分支中。