博士生团队提升Apple Silicon芯片神经网络性能
据报导，博士生的研究团队近期推出了名为“mlx-graphs”的项目，致力于提升Apple Silicon芯片上神经网络的处理速率。使用该项目，大型数据集的训练速度将提升至原来的十倍之多。
据悉，该项目主要由博士生特里斯坦·比洛特（Tristan Bilot）、弗朗切斯科·法里纳（Francesco Farina）以及MLX团队联手推动。MLX是专门面向Apple Silicon发行的图形神经网络库。
比洛特指出，实施“mlx-graphs”后，Apple Silicon芯片对规模庞大的图形数据集进行训练的初始基准速度将高达PyTorch Geometric和DGL等框架的十倍之高。
他强调，尽管项目尚存提升空间，但这将有助于充分发挥Apple Silicon芯片的潜力。相关的开发库已经上传到GitHub上，供公众评审与试用，同时渴望收到使用者的反馈及PR建议。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
芯片
+关注
关注
447文章
47788浏览量
409129 -
神经网络
+关注
关注
42文章
4572浏览量
98748 -
数据集
+关注
关注
4文章
1178浏览量
24351
发布评论请先 登录
相关推荐
CubeAI-7.0.0生成的C语言代码，神经网络运行函数是哪个，输入输出分别是哪个变量啊？
CubeAI-7.0.0生成的C语言代码，神经网络运行函数是哪个，输入输出分别是哪个变量啊？求教大佬，之前5.1.2还能看懂，现在7.0.0看不懂了。
发表于 04-01 07:30
卷积神经网络的优点
卷积神经网络的优点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。相比
《 AI加速器架构设计与实现》+第一章卷积神经网络观后感
;（Skip Connection Block）和\"组卷积块\"（Grouped Convolution Block）是两种不同的网络模块，用于改进神经网络的性能和特征提取能力。跳跃
发表于 09-11 20:34
人工神经网络和bp神经网络的区别
人工神经网络和bp神经网络的区别 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的计算模型，也被称为
卷积神经网络和深度神经网络的优缺点 卷积神经网络和深度神经网络的区别
深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积
发表于 08-21 17:07
•2335次阅读
卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法
卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法 卷积神经网络涉及的关键技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像分类、物体识别、语
卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络发展 卷积神经网络三大特点
卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络发展历程 卷积神经网络三大特点 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络（Convolutional Ne
卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点
卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点 卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）是一种基于深度学习技术的
卷积神经网络的应用 卷积神经网络通常用来处理什么
卷积神经网络的应用 卷积神经网络通常用来处理什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在神经网络领域内广泛应用的
卷积神经网络原理：卷积神经网络模型和卷积神经网络算法
一。其主要应用领域在计算机视觉和自然语言处理中，最初是由Yann LeCun等人在20世纪80年代末和90年代初提出的。随着近年来计算机硬件性能的提升和深度学习技术的发展，CNN在很多领域取得了重大的进展和应用。 一、卷积神经网络
什么是神经网络？为什么说神经网络很重要？神经网络如何工作？
神经网络是一个具有相连节点层的计算模型，其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似。神经网络可通过数据进行学习，因此，可训练其识别模式、对数据分类和预测未来事件。
浅析三种主流深度神经网络
来源：青榴实验室1、引子深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络
浅析三种主流深度神经网络
来源：青榴实验室 1、引子 深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。 在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络
三个最流行神经网络
在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络：多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。
发表于 05-15 14:19
•1175次阅读
工商网监
评论