Ini adalah aplikasi Windows bernama DeepEP yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai Stablereleasev1.2.1sourcecode.tar.gz. Aplikasi ini dapat dijalankan secara daring di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara online bernama DeepEP dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
SCREENSHOT:
DeepEP
DESKRIPSI:
DeepEP adalah pustaka komunikasi yang dirancang khusus untuk mendukung penerapan Mixture-of-Experts (MoE) dan expert parallelism (EP). Peran utamanya adalah mengimplementasikan kernel komunikasi GPU all-to-all berthroughput tinggi dan latensi rendah, yang menangani pengiriman token ke berbagai pakar (atau shard) dan kemudian menggabungkan kembali keluaran pakar ke aliran data utama. Karena arsitektur MoE memerlukan perutean masukan ke berbagai pakar, overhead komunikasi dapat menjadi hambatan — DeepEP mengatasi hal ini dengan menyediakan kernel GPU yang dioptimalkan dan logika pengiriman/penggabungan yang efisien. Pustaka ini juga mendukung operasi presisi rendah (seperti FP8) untuk mengurangi penggunaan memori dan bandwidth selama komunikasi. DeepEP ditujukan untuk sistem inferensi atau pelatihan model skala besar di mana paralelisme pakar digunakan untuk meningkatkan kapasitas model tanpa mereplikasi seluruh jaringan.
Fitur
- Kernel komunikasi GPU all-to-all yang dioptimalkan untuk pengiriman dan penggabungan MoE
- Disesuaikan dengan arsitektur paralelisme ahli (EP) untuk penskalaan kapasitas model
- Dukungan untuk operasi presisi rendah (misalnya FP8) untuk mengurangi memori/bandwidth
- Desain throughput tinggi dan latensi rendah (meminimalkan overhead komunikasi)
- Potensi integrasi dengan tumpukan model MoE untuk menangani perutean ahli secara efisien
- Fokus pada penggunaan skala produksi: memungkinkan inferensi/pelatihan yang lebih cepat dalam sistem MoE
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/deepep.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.