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基于第三代英特尔Xeon的深度学习优化指南
资料介绍
本指南旨在介绍如何在第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器平台（代号Ice lake/Whitley）进行机器学习和深度学习的相
关任务。 在英特尔® 至强® 可扩展处理器平台上运行机器学习和深度学习工作负载具有以下优点：
• 非常适合处理大内存型工作负载和医学成像，GAN，地震分析，基因组测序等中使用的3D-CNN拓扑。
• 可以使用简单的numactl命令进行灵活的核心控制，即使在批量较小时也非常适用于实时推理。
• 强大的生态系统支持，可直接在大型集群上进行分布式训练（例如直接基于数据源处进行计算），避免了额外添加
大容量存储和昂贵的缓存机制来进行规模化架构的训练
• 可以在同一个集群上支持多种工作负载（HPC / BigData / AI）获取更优的TCO。
• 通过SIMD加速，满足许多实际深度学习应用程序的计算要求。
• 同一套基础架构直接用于训练和推理。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| 基于第三代英特尔Xeon的深度学习优化指南.pdf | 2M |
全部评论(1)
2022-04-20 20:15:33杨义
内容还行