使用POPLAR构建下一代机器智能

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框架


使用Hugging Face在IPU系统上训练、微调和加速最先进的transformer模型。Graphcore经IPU优化的transformer模型允许开发人员以最少的代码更改更快地训练模型。

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IPU初学者的快速入门演示,展示了使用Poplar框架在IPU上运行的简单加法示例。

Cambrian人工智能研究公司 (Cambrian AI Research)研究了Poplar软件栈和生态系统不断增长的势头。

关于可用的IPU架构、编程模型和工具的介绍

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使用PopTorch在IPU上运行PyTorch模型的用户指南和API参考

关于如何将TensorFlow 2模型移植到IPU的快速入门指南,包括有用的代码片段。

通过对Poplar SDK、IPU编程技术以及如何移植模型的介绍了解基础知识。

使用PopTorch在IPU上运行PyTorch模型的用户指南和API参考

如何在Graphcore IPU-POD16系统上使用PyTorch微调预训练过的BERT-L模型

通过对Poplar SDK、IPU编程技术以及如何移植模型的介绍了解基础知识。

阅读布里斯托大学关于使用Poplar C++对高性能计算工作负载进行低级编程的社区指南。

开发和优化在IPU上运行的高性能机器学习模型的通用技术。

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