د CNN د روزنې پروسې کې د معلوماتو د بسته کولو ګټه څه ده؟
د Convolutional Neural Network (CNN) د روزنې پروسې کې د معلوماتو بسته بندي کول ډیری ګټې وړاندې کوي چې د ماډل ټول موثریت او اغیزمنتوب کې مرسته کوي. په بیچونو کې د ډیټا نمونو ګروپ کولو سره، موږ کولی شو د عصري هارډویر موازي پروسس کولو وړتیاوو څخه ګټه پورته کړو، د حافظې کارول غوره کړو، او د شبکې عمومي کولو وړتیا ته وده ورکړو. په دې کې
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, د لیږد عصبي شبکه (CNN), د پیټرچ سره کاونیت ته معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
څنګه کولی شي د هارډویر سرعت کونکي لکه GPUs یا TPUs په TensorFlow کې د روزنې پروسې ته وده ورکړي؟
د هارډویر سرعت کونکي لکه د ګرافیک پروسس کولو واحدونه (GPUs) او د ټینسر پروسس کولو واحدونه (TPUs) په TensorFlow کې د روزنې پروسې ښه کولو کې مهم رول لوبوي. دا سرعت کونکي د موازي محاسبې ترسره کولو لپاره ډیزاین شوي او د میټریکس عملیاتو لپاره غوره شوي ، دا د ژور زده کړې کاري بارونو لپاره خورا مؤثره کوي. پدې ځواب کې ، موږ به وګورو چې څنګه GPUs او
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow د لوړې کچې APIs, ستاسو د ماډلونو جوړول او تصفیه کول, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow 2.0 کې د توزیع ستراتیژۍ API څه دی او دا څنګه توزیع شوي روزنه ساده کوي؟
په TensorFlow 2.0 کې د توزیع ستراتیژۍ API یو پیاوړی وسیله ده چې د ډیری وسیلو او ماشینونو په اوږدو کې د توزیع او اندازه کولو محاسبې لپاره د لوړې کچې انٹرفیس چمتو کولو سره توزیع شوي روزنه ساده کوي. دا پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې په اسانۍ سره د ډیری GPUs یا حتی ډیری ماشینونو کمپیوټري ځواک څخه ګټه پورته کړي ترڅو خپل ماډلونه ګړندي او ډیر مؤثره وروزي. ویشل شوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, ټنسرفلو 2.0, د ټینسورفلو 2.0 معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
GPUs او TPUs څنګه د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه ګړندۍ کوي؟
GPUs (د ګرافیک پروسس کولو واحدونه) او TPUs (د ټینسر پروسس کولو واحدونه) ځانګړي هارډویر سرعت کونکي دي چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنه د پام وړ ګړندۍ کوي. دوی دا په ورته وخت کې د لوی مقدار ډیټا په اړه موازي محاسبې ترسره کولو سره ترلاسه کوي ، کوم چې هغه دنده ده چې دودیز CPUs (د مرکزي پروسس کولو واحدونه) لپاره مطلوب ندي. په دې ځواب کې، موږ به
د لوړ فعالیت کمپیوټري (HPC) څه شی دی او ولې د پیچلو ستونزو په حل کې مهم دی؟
د لوړ فعالیت کمپیوټري (HPC) د پیاوړو کمپیوټري سرچینو کارولو ته اشاره کوي ترڅو پیچلې ستونزې حل کړي چې د پام وړ کمپیوټري ځواک ته اړتیا لري. پدې کې د پرمختللو تخنیکونو او ټیکنالوژیو کارول شامل دي ترڅو د دودیزو کمپیوټري سیسټمونو په پرتله خورا لوړ سرعت سره محاسبه ترسره کړي. HPC په مختلفو برخو کې اړین دی، پشمول د ساینسي څیړنې، انجینرۍ،
د ملټي ټیپ ټورینګ ماشینونه د واحد ټیپ ټورینګ ماشینونو څخه څه ګټه لري؟
د ملټي ټیپ ټورینګ ماشینونه د کمپیوټري پیچلتیا تیوري په برخه کې د دوی واحد ټیپ همکارانو څخه ډیری ګټې وړاندې کوي. دا ګټې د اضافي ټیپونو څخه رامینځته کیږي چې ملټي ټیپ ټورینګ ماشینونه لري ، کوم چې د لا ډیر موثر محاسبې او د ستونزې حل کولو وړتیاو ته وده ورکوي. د ملټي ټیپ ټورینګ ماشینونو یوه مهمه ګټه د دوی وړتیا ده چې په ورته وخت کې ډیری عملیات ترسره کړي. سره
- خپور شوی د سایبرسنیت, EITC/IS/CCTF د کمپیوټري پیچلتیا تیوري اساسات, د تورو ماشینونه, ملټي ټیپ ټورینګ ماشینونه, د ازموینې بیاکتنه
د TPU v2 پوډونه څه دي، او دوی څنګه د TPUs پروسس ځواک لوړوي؟
د TPU v2 پوډونه چې د ټینسر پروسس کولو واحد نسخه 2 پوډونو په نوم هم پیژندل کیږي، د هارډویر یو پیاوړی زیربنا ده چې د ګوګل لخوا ډیزاین شوې ترڅو د TPUs (د ټینسر پروسس کولو واحدونو) پروسس ځواک لوړ کړي. TPUs د ماشین زده کړې کاري بار ګړندي کولو لپاره د ګوګل لخوا رامینځته شوي ځانګړي چپس دي. دوی په ځانګړې توګه ډیزاین شوي ترڅو د میټرکس عملیات په اغیزمنه توګه ترسره کړي، کوم چې بنسټیز دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې مهارت, TPU v2 او v3 کې غوړیدل, د ازموینې بیاکتنه