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Piper découple la stratégie de parallélisme de son implémentation runtime, permettant de composer librement data, pipeline et expert parallelism.
Une méthode permet d'entraîner des RNN en parallèle sans BPTT, en réduisant la tâche à un apprentissage supervisé sur des transitions mémoire.
Un système compile et exécute en parallèle les appels aux modèles ML dans des apps Python complexes, atteignant jusqu'à 6,4× d'accélération.