Feydeya berhevkirina daneyan di pêvajoya perwerdehiya CNN de çi ye?
Daneyên hevberdanê di pêvajoya perwerdehiyê ya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de gelek feydeyan pêşkêşî dike ku tevkarî û bandorkeriya modelê dike. Bi komkirina nimûneyên daneyê li koman, em dikarin kapasîteyên pêvajoyek paralel ên nermalava nûjen bikar bînin, karanîna bîranînê xweştir bikin, û şiyana giştîkirina torê zêde bikin. Di vê
Çawa lezkerên hardware yên wekî GPU an TPU dikarin pêvajoya perwerdehiyê li TensorFlow çêtir bikin?
Lezkerên hardware yên wekî Yekeyên Pêvajoya Grafikê (GPU) û Yekeyên Pêvajoya Tensor (TPU) di baştirkirina pêvajoya perwerdehiyê ya li TensorFlow de rolek girîng dilîzin. Van bilezker ji bo pêkanîna hesabên paralel hatine sêwirandin û ji bo operasyonên matrixê têne xweşbîn kirin, ku wan ji bo barkêşên fêrbûna kûr pir bikêrhatî dike. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin ka çawa GPU û
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow API-yên asta bilind, Modelên xwe çêkirin û safîkirin, Nirxandina îmtîhanê
Stratejiya belavkirinê API-ya li TensorFlow 2.0 çi ye û ew çawa perwerdehiya belavkirî hêsan dike?
Stratejiya belavkirinê API-ya di TensorFlow 2.0 de amûrek hêzdar e ku perwerdehiya belavkirî hêsan dike bi peydakirina navgînek asta bilind ji bo belavkirin û pîvandina hesaban li ser gelek amûr û makîneyan. Ew destûrê dide pêşdebiran ku bi hêsanî hêza hesabker a pir GPU-yan an tewra pir makîneyan bikar bînin da ku modelên xwe zûtir û bikêrtir perwerde bikin. Belav kirin
GPU û TPU çawa perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê bilez dikin?
GPU (Yekîneyên Pêvajoya Grafikê) û TPU (Yekîneyên Pêvajoya Tensor) bilezkerên hardware yên pispor in ku perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê bi girîngî bilez dikin. Ew vê yekê bi pêkanîna hesabên paralel li ser mîqdarên mezin ên daneyê bi hevdemî bi dest dixin, ku ev karek e ku CPU-yên kevneşopî (Yekîneyên Pêvajoya Navendî) jê re ne xweşbîn in. Di vê bersivê de, em ê
Computing Performansa Bilind (HPC) çi ye û çima ew di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev de girîng e?
Hesabkirina Performansa Bilind (HPC) ji bo çareserkirina pirsgirêkên tevlihev ên ku hewceyê hêzek hesabkerî ya girîng hewce dike karanîna çavkaniyên hesabker ên hêzdar vedibêje. Ew sepana teknolojiyên pêşkeftî û teknolojiyên pêşkeftî vedihewîne da ku hesaban bi lezek pirtir ji pergalên hesabkirina kevneşopî pêk bîne. HPC di warên cihêreng de, di nav de lêkolîna zanistî, endezyar,
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Têgehên bingehîn ên GCP, Computing High Performance, Nirxandina îmtîhanê
Çi feydeya makîneyên Turing ên pir-tape li ser makîneyên Turing yek-tape heye?
Makîneyên Turing ên pir-tape di warê teoriya tevliheviya hesabkirinê de li hember hevtayên xwe yên yek-tape gelek avantaj peyda dikin. Van avantajên ji kasetên pêvek ên ku makîneyên Turing-ê yên pir-tape xwedan in, ku rê didin hesabkirinek bikêrtir û kapasîteyên çareserkirina pirsgirêkê zêde dikin. Yek avantajên sereke yên makîneyên Turing-a pir-tape şiyana wan e ku bi hevdemî gelek operasyonan pêk bînin. Bi
- Weşandin Pîroz, EITC/IS/CCTF Bingehên Teoriya Tevliheviya Hesabkirinê, Makîneyên Turing, Makîneyên Turing ên pirzimanî, Nirxandina îmtîhanê
TPU v2 pods çi ne, û ew çawa hêza pêvajoyê ya TPU-yê zêde dikin?
TPU v2 pods, ku wekî guhertoya 2-ê yekîneya Pêvajoya Tensor jî tê zanîn, binesaziyek hişk a hêzdar e ku ji hêla Google ve hatî çêkirin da ku hêza pêvajoyê ya TPU (Yekîneyên Pêvajoya Tensor) zêde bike. TPU çîpên pispor in ku ji hêla Google ve hatine pêşve xistin ji bo bilezkirina barkêşên fêrbûna makîneyê. Ew bi taybetî hatine sêwirandin ku karûbarên matrixê bi bandor pêk bînin, ku ji wan re bingehîn in