sputnik
1.0.0
Sputnik est une bibliothèque de grains d'algèbre linéaire clairsemés et de services publics pour l'apprentissage en profondeur.
Sputnik utilise le système de construction CMake. Sputnik dépend de la boîte à outils CUDA (V10.1 +) et prend en charge SM70 +. La seule dépendance supplémentaire pour la bibliothèque est Google / Glog. Pour construire la bibliothèque, entrez le répertoire du projet et exécutez les commandes suivantes:
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j12
Les suites de test et de référence dépendent également d'Abseil / Abseil-CPP, Google / Googltest et Google / Benchmark. Ces dépendances sont incluses comme sous-modules dans Third_Party. Pour construire la suite de tests et / ou la suite de référence, définissez -DBUILD_TEST=ON et / ou -DBUILD_BENCHMARK=ON dans votre commande cmake .
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_TEST=ON -DBUILD_BENCHMARK=ON -DCUDA_ARCHS="70;75"
Sputnik fournit un dockerfile qui construit l'environnement approprié avec toutes les dépendances. Notez que Nvidia-Docker doit être installé pour fonctionner sur GPU. Pour construire l'image, exécutez la commande suivante:
docker build . -t sputnik-dev
Pour lancer le conteneur avec la source Sputnik montée sous /mount (en supposant que vous travaillez à partir de $ à la maison), exécutez ce qui suit:
sudo docker run --runtime=nvidia -v ~/:/mount/ -it sputnik-dev:latest
Si vous utilisez cette bibliothèque, veuillez citer:
@inproceedings{sgk_sc2020,
author = {Trevor Gale and Matei Zaharia and Cliff Young and Erich Elsen},
title = {Sparse {GPU} Kernels for Deep Learning},
booktitle = {Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, {SC} 2020},
year = {2020},
}
Les modèles clairsemés et l'ensemble de données de matrices clairsemées à partir de réseaux de neurones profonds de l'article ci-dessus peuvent être trouvés ici.
Ce n'est pas un produit Google officiel.
