用于加速机器学习和深度学习模型的轻量开源库，可优化、编译和部署模型到目标CPU和GPU设备，只需一行代码

用于简化机器学习模型监控和部署的Python库 |

：一行代码将 PyTorch 大模型分到多个GPU上运行(训练/推理)

IBM 开源 Granite 代码模型

IBM 开源 Granite 代码模型 IBM 开源了它用于辅助编程的代码模型，源代码托管在 GitHub 上，采用 Apache License 2.0 许可证，允许商业使用。与其它 AI 模型不同的是，IBM 致力于避免模型的版权问题，使用了开放数据集如 GitHub Code Clean、Starcoder、开放代码库和 GitHub issues 等进行训练。Granite 是 decoder-only 代码模型，可用于修 bug、解释代码和生成代码文档，使用了 116 种编程语言的代码进行训练，参数规模 30 亿、80 亿、200 亿和 340 亿。IBM 称测试显示 Granite 在开源代码模型中表现最出色。来源，频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

NVIDIA开源HPCG AI基准支持Grace CPU以及Ampere和Hopper GPU

NVIDIA开源HPCG AI基准支持Grace CPU以及Ampere和Hopper GPU 自英伟达之前宣布为 GeForce RTX 20 系列及以后的产品使用开源 GPU 内核以来，英伟达一直在寻求向更开源的方向转变，以促进其平台的开发，并在 Linux 方面大步迈进。这一次，该公司决定通过开源英伟达 HPCG 来帮助人工智能行业，该 HPCG 面向 Grace Superchips 和 Hopper 系列架构等人工智能硬件。NVIDIA的HPCG是一个专为高性能计算应用设计的基准测试，主要通过多种数学运算来测试特定硬件在不同场景下的性能。这不仅能让NVIDIA展示其GPU的能力，而且该软件包在优化HPC系统方面发挥了重要作用。在人工智能和高性能计算应用大幅增长的时代，NVIDIAHPCG 的开源意味着该公司决心看到资源的发展。以下是该公司自己详细介绍的主要功能：GitHub： HPCG 基准利用 NVIDIA 高性能数学库：cuSPARSE 和 NVPL Sparse，在 NVIDIA GPU 和 Grace CPU 上实现稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 和稀疏矩阵三角求解器 (SpSV) 的最高性能。NVIDIA HPCG 基准支持高度可配置的命令行参数，以决定：GPU 和 Grace CPU 的问题大小三维等级网格形状执行模式：纯 CPU、纯 GPU 和异构点对点通信： MPI_Host（发送/回传）、MPI_Host_Alltoallv、MPI_CUDA_Aware、MPI_CUDA_Aware_Alltoallv 和 NCCLNUMA 相关配置在兼容性方面，NVIDIA HPCG 支持 Grace CPU 系统以及 Ampere 和 Hopper GPU 架构。该软件也只能在 Linux 下运行，这限制了它的使用范围。不过，这仍然是一个有趣举动，它表明了NVIDIA公司对资产开源的承诺。 ... PC版：手机版：

面向生产的开源机器学习框架，目标是简化用户进行 #机器学习实验和部署机器学习模型的体验

ℹFinal2x 免费开源图片解析度无损放大软体，效果超赞、支援 CPU 和 GPU、多种模型#

ℹFinal2x 免费开源图片解析度无损放大软体，效果超赞、支援 CPU 和 GPU、多种模型# 随著 AI 越来越强大，修图功能真的越来越猛，过去提升、放大图片的解析度时，都一定会噪点，现在完全不会，最近就发现到这款相当强大的免费开源...

相关推荐