PyTorchは、基本的な数学操作とテンソル操作をサポートする、堅牢なオープンソースの機械学習フレームワークです。 PyTorchを実行して、さまざまなタイプのディープラーニングを実現できます。 CPU最適化は、マルチスレッド化、ベクトル化、およびoneAPI Deep Neural Network (oneDNN) ライブラリを使用して実装されます。これにより、モデルの精度に影響を与えることなく、モデルのトレーニングと推論が高速化されます。 Zen Deep Neural Network (ZenDNN) ライブラリは、ディープラーニング推論のパフォーマンスを向上させるためにAMD CPUアーキテクチャ用に最適化されたニューラルネットワークアクセラレーションライブラリです。 PyTorch-AMDイメージはAMD CPU用に最適化されており、PyTorchとZenDNNライブラリが含まれています。 PyTorch-AMDイメージは、デフォルトのptmalloc (pthreads malloc) の代わりにTCMallocを使用して、ディープラーニングの研究と実践にすぐに使える高性能PyTorchイメージを提供します。
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[イメージ] | 画像アドレス |
pytorch-amd | ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/pytorch-amd:1.13.1-3.2304-zendnn4.1 |
画像コンテンツ
pytorch-amd:1.13.1-3.2304-zendnn4.1
BaseOS: Alinux 3.2304
Python: 3.10.13
certifi: 2023.7.22
charset-normalizer: 3.1.0
idna: 3.4
libcomps: 0.1.19
numpy: 1.24.2
olefile: 0.46
Pillow: 9.4.0
pip: 23.3.1
PySocks: 1.7.1
requests: 2.31.0
setuptools: 65.5.1
six: 1.16.0
torch: 1.13.1
torchvision: 0.14.1 + cpu
typing_extensions: 4.5.0
urllib3: 1.26.18
運用要件
PyTorch-AMDイメージは、AMD CPUアーキテクチャ用のZenDNN最適化と統合されています。 AMD CPUでPyTorch-AMDイメージを実行することを推奨します。
重要な機能
pytorch-amd:1.13.1-3.2304-zendnn4.1画像は、PyTorch 1.13.1と統合されています。 このイメージにはZenDNN 4.1が含まれ、デフォルトのptmallocの代わりにTCMallocが使用されます。 ZenDNN 4.1の詳細については、公式ZenDNN User Guideを参照してください。
更新
2024.01: PyTorch-AMDイメージをリリースしました。