用POPLAR®创建下一代机器智能

了解更多关于Graphcore Poplar® SDK的信息,并开始IPU系统编程。

开源Poplar库和API

访问PopLibs™、PopART™、TensorFlow和PyTorch API,以实现社区驱动的协作和创新。

全面的机器学习框架支持

支持常见的机器学习框架和IRs:TensorFlow 1、TensorFlow 2、PyTorch、ONNX、HALO/ODLA、Keras和Hugging Face。对PaddlePaddle的支持也即将推出。

使用Docker轻松部署

带有Poplar SDK、工具和框架图像的预构建Docker容器可快速启动并运行。

支持

选择框架

关于用于IPU的PyTorch API。

借助PopTorch™(PyTorch程序的简单Python装饰器),开发人员仅使用几行额外的代码便可以直接在Graphcore的IPU上无缝运行模型。

通过我们最新的用户指南、教程和代码示例,了解如何构建高性能的PyTorch应用程序以进行训练和推理。

入门指南

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阅读我们全面的软件文档,快速地在IPU上启动和运行您的程序。

视频

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IPU和Poplar®的基本知识

运行basic addition示例

用于IPU的简单PyTorch

Running a basic model for training and inference

开始使用Graphcore PopVision™

PopVision™计算图分析工具简介

在IPU上使用数据源和训练循环

在优化IPU TensorFlow训练性能

教程

观看编程实践教程,学习如何运用Poplar®和PopLibs™创建和运行应用程序

PopVision™分析工具

深入了解并优化应用程序性能

PopVision™系列分析工具(包括计算图分析器和系统分析器)使开发人员可以深入了解应用程序如何使用IPU处理器和系统。其用户友好的计算图界面形象地呈现了如何优化模型以实现最先进性能。

支持与社区

Graphcore支持

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