Confira !!
A equipe de código-fonte aberto da Intel teve uma semana movimentada com seu primeiro lançamento público do OpenVKL , o OSPray 2 atingindo o alpha , e agora o lançamento do MKL-DNN, onde eles também o estão remarcando como a Deep Neural Network Library (DNNL).
A equipe do MKL-DNN fez hoje o lançamento da versão 1.1, enquanto agora a chamava de Deep Neural Network Library. O MKL-DNN é o interessante esforço de aprendizado profundo da Intel que temos comparado desde o início deste verão e tivemos bons resultados. Essa biblioteca orientada para o desempenho fornece os "blocos de construção para redes neurais otimizadas para CPUs e GPUs Intel IA". O MKL-DNN / DNNL foi projetado para trabalhar com PyTorch, Tensorflow, ONNX, Chainer, BigDL, Apache MXNet e outros aplicativos populares de aprendizado profundo.
Com a versão 1.1, eles adicionaram o suporte a Intel Threading Building Blocks (TBB) para complementar o OpenMP threading, melhor desempenho GEMM int8 e FP32 para sistemas com AVX-512 e VNNI, desempenho aprimorado da célula RNN e uma grande variedade de outras alterações para melhorar o recursos dessa biblioteca de aprendizado profundo com desempenho otimizado.
Os desenvolvedores que desejam aprender mais sobre o MKL-DNN / DNNL 1.1 podem fazê-lo através do GitHub .
Fonte
Até a próxma !!
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