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#FBGEMM
FBGEMM: Facebook开源的高性能低精度矩阵运算库
2 个月前
FBGEMM是Facebook开源的一款用于服务器端推理的低精度、高性能矩阵乘法和卷积库,为深度学习模型提供高效的量化推理支持。
FBGEMM
矩阵乘法
低精度计算
PyTorch
服务器推理
Github
开源项目
2 个月前
TorchRec: 构建大规模推荐系统的PyTorch领域库
2 个月前
TorchRec是由Meta AI开源的PyTorch领域库,专门用于构建和训练大规模推荐系统。它提供了分布式训练、模型并行化、稀疏操作等核心功能,使得开发者可以轻松构建和部署生产级推荐模型。
TorchRec
PyTorch
推荐系统
CUDA
FBGEMM
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
torchrec
TorchRec是一个专为大规模推荐系统设计的PyTorch库,提供稀疏性和并行性解决方案。它支持多种嵌入表分片策略,并能自动优化分片计划。通过流水线训练和优化内核,提高模型性能。还支持量化训练和推理,包含多个验证的模型架构和数据集示例,适用于需要高性能和扩展性的推荐系统项目。
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FBGEMM
FBGEMM是一个专注于服务器端推理的高性能低精度矩阵运算库。它提供小批量的高效低精度矩阵乘法,支持行级量化等技术以最小化精度损失,并通过操作融合解决低精度计算的挑战。作为PyTorch在x86平台上量化算子的后端,FBGEMM为深度学习推理提供了关键支持。
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