Este é o aplicativo Linux chamado X-DeepLearning cuja versão mais recente pode ser baixada como XDL1.2ReleaseNotes.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado X-DeepLearning com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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X-DeepLearning
DESCRIÇÃO
X-DeepLearning (XDL para abreviar) é um conjunto completo de soluções de otimização profunda para cenários de dados esparsos de alta dimensão (como publicidade/recomendação/pesquisa, etc.). A versão 1.2 do XDL foi lançada recentemente. Otimização de desempenho para cenários de grande lote/baixa simultaneidade, melhoria de desempenho de 50-100% em tais cenários. Otimização de armazenamento e comunicação, os parâmetros são alocados automaticamente globalmente sem intervenção manual e as solicitações são mescladas para eliminar completamente os hotspots de computação/armazenamento/comunicação de ps. Recursos completos de treinamento de streaming, incluindo admissão de recursos, eliminação de recursos, exportação incremental do modelo, estatísticas de contagem de recursos, etc. Histórico: O XDL1.0 se concentra na otimização do throughput e adota o modelo de processamento de uma solicitação por thread, que pode melhorar significativamente o throughput limite sob ultra- alta simultaneidade.
Funcionalidades
- Otimização de desempenho de cenários de recursos massivos de lote grande/amostra única
- Atribuição de parâmetros e otimização de comunicação
- Armazenamento unificado e distribuição média de parâmetros: garanta a distribuição média de computação, comunicação e memória em todos os servidores
- Analise e mescle automaticamente nós de comunicação independentes no gráfico de cálculo para reduzir o número de comunicações e melhorar a eficiência da comunicação
- Simplifique os custos de uso do usuário, não precise mais fornecer o valor estimado do tamanho do parâmetro de incorporação e não precise mais fazer rebalanceamento regular
- Em cenários com recursos massivos, o desempenho e a escalabilidade são aprimorados ainda mais
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/x-deeplearning.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado on-line da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
