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tensor权威发布_tensorflow网页版(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

tensor

深度学习代码修改指南：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊如何修改深度学习神经网络的代码。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你掌握了几个关键步骤，就能轻松上手。让我们一起来看看吧！理解程序结构 𐟧 首先，你需要对整个程序的结构有一个清晰的认识。以Pytorch为例，程序主要分为两部分：Dataloader和网络模型。Dataloader负责读取数据并将其转换为tensor，而网络模型（继承自nn.Module）则将这些tensor计算生成最终输出。这两部分是完全解耦的，因此可以独立调试和修改。修改Dataloader 𐟓 如果你需要调整数据的处理方式，就要从Dataloader入手。通常情况下，你需要重写Dataset类，确保getitem函数正确地从硬盘读取数据，并完成预处理和数据增强。如果需要更复杂的处理，比如实现正负样本均衡，则需要修改batch_sampler或collect_fn函数。理解PytorchDataloader的流程后，你可以独立调试Dataloader，遍历数据，确保生成的tensor维度和dtype正确。对于图像数据，还可以通过可视化检查预处理和数据增强效果。调试网络部分 𐟔犧𝑧𛜩ƒ襈†和Dataloader是独立的，可以使用tensor.rand([B,C,H,W])随机生成tensor进行调试，无需依赖主训练函数。网络代码一般由卷积层、线性层、激活函数、归一化层和一些矩阵计算层组合而成。为了方便调参，通常会使用类似make_layer的函数来构建网络结构，这样可以通过参数设置调整网络规模，但这可能会使代码结构不太直观。直观了解网络结构 𐟑€ 为了更直观地了解网络结构，可以使用print输出网络，遍历named_parameters()查看网络的所有参数及其大小。通过单步调试，检查网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。掌握了这些信息后，就能更清楚地进行网络的修改。勇敢尝试 𐟒ꊦœ€后，勇敢尝试，不要害怕报错。通过反复调试和修改，逐渐掌握深度学习模型的精髓。记住，实践是检验真理的唯一标准！希望这些小技巧能帮到你，祝你在深度学习的道路上越走越远！#深度学习

小米跟随谷歌Tensor脚步，其2025年款手机将使用自己的芯片组网页链接

谷歌Tensor G5 芯片曝光[思考] 「数码」「新机来了」「数码资讯」

谷歌Pixel 11a和Pixel Tablet 3可能配备降级Tensor 芯片谷歌Pixel 11a和Pixel Tablet 3可能配备降级T...

三星3nm工艺遇挑战，市场份额缩水最近有消息称，今年全球的半导体无晶圆厂和IT大厂们将开始采用3nm制程作为主要制程。然而，大部分大厂的订单可能会选择台积电，这可能会导致台积电与三星代工的市场份额差距进一步拉大。据业界消息人士透露，截至6月17日，英伟达、AMD、英特尔、高通、联发科、苹果和谷歌等7家公司已经采用了台积电的3nm工艺。值得一提的是，谷歌和高通这两个客户原本是三星代工部门的目标，但最终还是选择了台积电。谷歌的Tensor处理器从第四代开始就委托给三星代工部门，但从第五代开始，谷歌将订单转移到了台积电。去年，高通骁龙8 Gen 4的首批芯片也外包给了台积电生产。尽管三星早在三年前就宣布开始量产3nm工艺，但在争取客户方面仍面临困难。2022年6月，三星率先在业界将3nm环栅（GAA）工艺量产。然而，第一代3nm节点（SF3E）在良率和效率方面的表现一直低于预期，仅在加密货币挖矿等小众市场得到采用。此外，据报道，三星系统LSI部门开发的Exynos 2500采用三星代工厂3nm工艺生产，其良率也令人失望。业内专家指出，三星代工厂3nm工艺的主要问题在于良率低和能效低。分析显示，三星电子非常注重控制功耗和发热量，但其性能仍比台积电低10%~20%。随着人工智能（AI）服务在移动和服务器市场的扩张，芯片能效已成为一个关键因素。根据TrendForce的数据，三星电子晶圆代工市场份额从去年第四季度的11.3%小幅下降至今年第一季度的11%。与此同时，尽管智能手机需求下降，但台积电的市场份额在同一时期从61.2%上升到61.7%。此外，从2nm工艺开始，三星电子计划通过引入背面供电（BSPDN）技术大幅改善能效问题。三星最初计划在2027年后实现商业化，但现在决定加快采用该技术，目标是在明年或2026年开始大规模生产2nm工艺。

【「摩尔线程加速基于国产GPU的算子开发以及算法创新」】近日，「摩尔线程」宣布开源高性能线性代数模板库MUTLASS，以便开发者能够更高效针对摩尔线程全功能GPU的MUSA Core及Tensor Core等单元进行编程，加速基于国产GPU的算子开发以及算法创新。摩尔线程加速基于国产GPU的算子开发以及算法...

为什么谷歌一直坚持给Pixel系列使用定制的Tensor芯片，而不从高通或者联发科买芯片用呢？原因可能很纯粹，就是成本不够，就是如此简单。泄露的文件显示，谷歌给处理器定下的最新采购目标价仅为65美元。作为参照，最新的高通骁龙8至尊版传闻报价约为200美元上下。

DLSS 3帧生成技术：40系显卡专属嘿，游戏迷们！如果你还在为游戏帧数不够高而烦恼，那你一定要了解一下DLSS 3帧生成技术。不过，别高兴得太早，这可是40系列显卡的专属哦！ DLSS 3帧生成技术的基本要求 𐟎斥…ˆ，你得有一块支持DirectX 12 Ultimate或者NVIDIA RTX实时光线追踪 Core的显卡，最好是GeForce RTX 40系列的。如果你的显卡不支持这些功能，那就没法开启DLSS 3帧生成技术了，遗憾吧？如何开启DLSS 3帧生成技术 𐟚€ 好在你不需要是电脑高手才能开启这个功能。只需要按照以下步骤操作就行了：打开游戏设置：进入游戏，找到“游戏设置”或“图形设置”选项，然后选择“高级图形设置”。启用DLSS：在高级图形设置中，找到“NVIDIA DLSS”或“DLSS”选项，并打开它。选择性能模式：在DLSS设置中，找到“性能”或“质量”选项，并选择“2K”。开启DLSS 3：选择“2K”后，你会看到“DLSS3”的选项，选择它并按“确定”按钮即可。注意事项 ⚠️ 不过要注意的是，DLSS 3需要配合RTX Tensor Core和GeForce RTX 40系列显卡才能开启，而且游戏本身也需要支持DLSS 3帧生成技术。另外，开启DLSS 3帧生成技术可能会降低游戏的画质和分辨率，所以你得根据自己的电脑配置和游戏需求来权衡。总之，DLSS 3帧生成技术确实能让你在游戏中获得更流畅的体验，但也不是随便就能开启的。希望这些信息能帮到你，祝你游戏愉快！𐟎‰

谁拥有最多的英伟达H100 GPU？英伟达的H100 Tensor Core GPU是专为人工智能（AI）和高性能计算（HPC）设计的顶级图形处理单元。根据2024年版的《人工智能现状报告》（截至2024年10月更新）数据，我们可以看到拥有最多英伟达H100 GPU的公司和组织。 Meta和特斯拉等公司一直在大量购买H100 GPU，以支持其雄心勃勃的AI计划。虽然英伟达尚未正式披露H100的价格，但据估计，80GB版本的单价在30,000至40,000美元之间。英伟达的高性能H100 GPU为公司的收入增长做出了重大贡献，尤其是在数据中心领域。 2024年1月，马克ⷦ‰Ž克伯格宣布Meta计划在年底前收购35万块英伟达H100 GPU，这将大大提升公司的AI计算能力。在特斯拉2024年第一季度财报电话会议上，首席执行官埃隆ⷩ鬦–聾‹透露，特斯拉拥有35,000颗H100芯片，计划用这些芯片开发多个AI项目，包括Robotaxi和一台名为Dojo的超级计算机。特斯拉也依赖英伟达为其当前的Dojo训练计算机提供动力，但它不想孤注一掷，尤其是因为英伟达芯片价格昂贵。特斯拉还希望制造出更好的产品，以增加带宽并减少延迟。这就是为什么这家汽车制造商的AI部门决定推出自己的定制硬件程序，旨在比传统系统更有效地训练AI模型。该计划的核心是特斯拉专有的D1芯片，该公司表示该芯片针对人工智能工作负载进行了优化。不过，D1的性能仍不如英伟达的A100芯片，后者也是由台积电采用7纳米工艺制造的。

【加速国产GPU开发！摩尔线程开源高性能计算库MUTLASS】快科技11月12日消息，摩尔线程宣布，正式开源高性能线性代数模板库MUTLASS，以便开发者能够更高效地针对摩尔线程GPU MUSA Core、Tensor Core等单元进行编程，加速基于国产GPU的算子开发以及算法创新... -->网页链接

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