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  • 如同标题所言,此版本最大的改进,是对CUDA11.1的支持。通过版本升级,katago已经不止Opencl版本,CUDA版本也可以支持目前大火(缺货严重)的NVIDIA RTX 30** GPU。虽然作者也提到新支持CUDA11.1版本在Tesla V100计算...

    11月9日,katago最新版本1.7.0推出。如同标题所言,此版本最大的改进,是对CUDA11.1的支持。通过版本升级,katago已经不止Opencl版本,CUDA版本也可以支持目前大火(缺货严重)的NVIDIA RTX 30** GPU。

    虽然作者也提到新支持CUDA11.1版本在Tesla V100计算卡平台上,要慢于CUDA10.2版本(Beware though that on other GPUs CUDA 11.1 might not actually be faster than 10.2 - in one test on a V100 cloud machine, CUDA 11.1 seemed to be slower than CUDA 10.2.)。

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    但如同老黄在RTX30系列显卡发布会上的豪言:“20年后,我们再回首往事,会发现游戏从今天起腾飞。”

    起飞的不止是游戏,还有深度学习等AI技术的应用。围棋AI也必须跟上技术飞速发展的步伐。

    技术飞速发展时代,不进则退。

    如同上一版本1.6一样,katago加速对新硬件、新软件的支持,对老硬件已经抛弃了。

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    家用gtx1660显卡,在1.7.0Opencl版本下,katago 40B权重的benchmark,还能达到82ELO。

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    到了1.6.1版本,Opencl版本下,katago 40B权重的benchmark,已经下滑到56-62ELO。

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    更不用提cuda版本可怜巴巴的40ELO.

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    在1.7.0Opencl版本下,情况略有改进,72ELO依然低于1.5.0版本。

    看来显卡已经是必须更换了。

    此外,腾讯云的GPU服务器,已经提供了cuda及cudnn的预安装,免去了手工安装的时间。但CUDA版本只是10.1,不用说katago的1.7版本,1.6版本都需要重新编译。如果使用opencl版本,性能差距不小,那运行时间比安装时间还要长。

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  • 该版本增添了很多新特性,如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换(FFT)的新型 API 等。机器之心报道,参与:魔王、小舟。PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作...

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    昨日,PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性,如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换(FFT)的新型 API 等。

    机器之心报道,参与:魔王、小舟。

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    PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。

    此外,一些特性也更新为稳定版,包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象进行扩展、RPC 中的用户异步函数,以及 torch.distributed 中的许多其他特性(如 Per-RPC 超时、DDP dynamic bucketing、RRef helper)。

    本次更新的亮点包括:

    • CUDA 11 得到 PyTorch 官方支持;
    • 对 autograd 分析器,更新和添加了 RPC、TorchScript 和堆栈跟踪(Stack trace)的分析和性能;
    • (测试版)通过 torch.fft 支持 NumPy 兼容的 FFT 操作;
    • (原型版)支持英伟达 A100 GPU 和原生 TF32 格式;
    • (原型版)支持 Windows 系统上的分布式训练。
    • torchvision
    • (稳定版)transforms 支持张量输入、批处理计算、GPU 和 TorchScript
    • (稳定版)JPEG 和 PNG 格式的原生图像 I/O
    • (测试版)新型视频读取器 API
    • torchaudio
    • (稳定版)增加了对语音录制(wav2letter)、文本转语音(WaveRNN)和源分离(ConvTasNet)的支持

    (注:从 PyTorch 1.6 版本开始,PyTorch 特性分为 Stable(稳定版)、Beta(测试版)和 Prototype(原型版)。

    新特性

    PyTorch 1.7 相比之前版本,增加了很多新特性,包括 Python API、C++ API、Autograd、CUDA、量化等多个方面。

    例如 Python API 增添了多个新的 namespace、operator 以及 API 扩展,CUDA 增加了 TF32 支持等,量化方面增加了新的量化操作、支持 FP16 量化等。

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    PyTorch 1.7 部分新特性,详情参见 https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.7.0。

    开发者对 PyTorch 1.7 的态度

    有开发者对 PyTorch 1.7「支持 Windows 上的分布式训练」这一新功能表示赞赏:

    0dbfd59fd827544722dfe9c960c11136.png

    以及乐见于「PyTorch 对 CUDA 11 的支持」:

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    依然有人趁机表白 PyTorch,并列出偏好 PyTorch 的原因,如报错易读、代码直观、易于实验。

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    当然,版本更迭的路似乎永无止境。有开发者提出了自己的需求,例如 fp32 卷积、TensorFlow 有而 PyTorch 没有的 Semantic Versioning:

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    此时距离 PyTorch 1.6 版本发布仅三个月,不知道 PyTorch 的下一个版本又将带给我们哪些惊喜。

    参考链接https://pytorch.org/blog/pytorch-1.7-released/

    https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.7.0

    https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jj4sr7/d_pytorch_17_released_w_cuda_11_new_apis_for_ffts/

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  • 该版本增添了很多新特性,如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换(FFT)的新型 API 等。机器之心报道,参与:魔王、小舟。PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作...

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    昨日,PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性,如支持 CUDA 11、Windows 分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换(FFT)的新型 API 等。

    机器之心报道,参与:魔王、小舟。

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    PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。

    此外,一些特性也更新为稳定版,包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象进行扩展、RPC 中的用户异步函数,以及 torch.distributed 中的许多其他特性(如 Per-RPC 超时、DDP dynamic bucketing、RRef helper)。

    本次更新的亮点包括:

    • CUDA 11 得到 PyTorch 官方支持;
    • 对 autograd 分析器,更新和添加了 RPC、TorchScript 和堆栈跟踪(Stack trace)的分析和性能;
    • (测试版)通过 torch.fft 支持 NumPy 兼容的 FFT 操作;
    • (原型版)支持英伟达 A100 GPU 和原生 TF32 格式;
    • (原型版)支持 Windows 系统上的分布式训练。
    • torchvision
    • (稳定版)transforms 支持张量输入、批处理计算、GPU 和 TorchScript
    • (稳定版)JPEG 和 PNG 格式的原生图像 I/O
    • (测试版)新型视频读取器 API
    • torchaudio
    • (稳定版)增加了对语音录制(wav2letter)、文本转语音(WaveRNN)和源分离(ConvTasNet)的支持

    (注:从 PyTorch 1.6 版本开始,PyTorch 特性分为 Stable(稳定版)、Beta(测试版)和 Prototype(原型版)。

    新特性

    PyTorch 1.7 相比之前版本,增加了很多新特性,包括 Python API、C++ API、Autograd、CUDA、量化等多个方面。

    例如 Python API 增添了多个新的 namespace、operator 以及 API 扩展,CUDA 增加了 TF32 支持等,量化方面增加了新的量化操作、支持 FP16 量化等。

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    PyTorch 1.7 部分新特性,详情参见 https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.7.0。

    开发者对 PyTorch 1.7 的态度

    有开发者对 PyTorch 1.7「支持 Windows 上的分布式训练」这一新功能表示赞赏:

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    以及乐见于「PyTorch 对 CUDA 11 的支持」:

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    依然有人趁机表白 PyTorch,并列出偏好 PyTorch 的原因,如报错易读、代码直观、易于实验。

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    当然,版本更迭的路似乎永无止境。有开发者提出了自己的需求,例如 fp32 卷积、TensorFlow 有而 PyTorch 没有的 Semantic Versioning:

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    此时距离 PyTorch 1.6 版本发布仅三个月,不知道 PyTorch 的下一个版本又将带给我们哪些惊喜。

    参考链接https://pytorch.org/blog/pytorch-1.7-released/

    https://github.com/pytorch/pytorch/releases/tag/v1.7.0

    https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jj4sr7/d_pytorch_17_released_w_cuda_11_new_apis_for_ffts/

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  • 在深度学习的显卡市场,英伟达的地位还是暂时无人能够撼动的。专业卡暂不纳入考虑,毕竟性价比太低了。大家平时使用的还是老黄的游戏卡,...这里AMD的显卡是不推荐的,因为大多数深度学习框架还是需要Cuda支持的,虽...

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    在深度学习的显卡市场,英伟达的地位还是暂时无人能够撼动的。专业卡暂不纳入考虑,毕竟性价比太低了。大家平时使用的还是老黄的游戏卡,性能排第一的就是Titan RTX了,具备24G大显存,然而售价也高达两万块。接下来就是大家熟悉的RTX 2080Ti了,公版涡轮卡的价格在8k左右,11G显存,可以说是目前做深度学习的主流选择。这里AMD的显卡是不推荐的,因为大多数深度学习框架还是需要Cuda支持的,虽然AMD也推出了自己的深度学习计算平台--ROCm(英文全称是Radeon Open Compute platform),但是目前看起来实际使用还是有诸多问题的。

    总的来说,GPU市场很简单,价格越贵,性能越好,生产力也就越高。

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    对于各位同学来说,配置一台自己的GPU服务器太贵了,一张RTX小两万,一张2080Ti小一万,让人望而却步。对于新手,有个能随时练手的GPU服务器还是很重要的,那么,这里就推荐一下深极智能云算力(topgpu.top)平台,可以用较小的投入使用强大GPU服务器,1080Ti每卡时不到1块钱,2080Ti每卡时不到2块钱,让人人都能跑深度模型!

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空空如也

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cuda11支持显卡