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Tensor 코어를 위한 NVIDIA 딥 러닝 예제

소개

이 리포지토리는 훈련 및 배포가 쉬운 최첨단 딥 러닝 예제를 제공하여 NVIDIA Volta, Turing 및 Ampere GPU에서 실행되는 NVIDIA CUDA-X 소프트웨어 스택을 통해 최고의 재현 가능한 정확성과 성능을 달성합니다.

NVIDIA GPU 클라우드(NGC) 컨테이너 레지스트리

NVIDIA 딥 러닝 소프트웨어 스택과 함께 이러한 예제는 NGC 컨테이너 레지스트리(https://ngc.nvidia.com)의 매월 업데이트되는 Docker 컨테이너에서 제공됩니다. 이러한 컨테이너에는 다음이 포함됩니다.

이 저장소의 최신 NVIDIA 예제
최신 NVIDIA 기여는 해당 프레임워크에 대한 업스트림을 공유했습니다.
cuDNN, NCCL, cuBLAS 등과 같은 최신 NVIDIA 딥 러닝 소프트웨어 라이브러리는 최고의 성능을 제공하기 위해 엄격한 월별 품질 보증 프로세스를 거쳤습니다.
각 NVIDIA 최적화 컨테이너에 대한 월별 릴리스 노트

컴퓨터 비전

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	텐서RT	ONNX	트리톤	DLC	주의
EfficientNet-B0	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
EfficientNet-B4	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
효율적인Net-WideSE-B0	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
효율적인Net-WideSE-B4	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
EfficientNet v1-B0	텐서플로우2	예	예	예	예	-	지원됨	예	-
EfficientNet v1-B4	텐서플로우2	예	예	예	예	-	지원됨	예	-
EfficientNet v2-S	텐서플로우2	예	예	예	예	-	지원됨	예	-
GPUNet	파이토치	예	예	-	예	예	예	예	-
마스크 R-CNN	파이토치	예	예	-	예	-	지원됨	-	예
마스크 R-CNN	텐서플로우2	예	예	-	예	-	지원됨	예	-
nnUNet	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
ResNet-50	MXNet	예	예	-	지원됨	-	지원됨	-	-
ResNet-50	패들패들	예	예	-	예	-	지원됨	-	-
ResNet-50	파이토치	예	예	-	예	-	예	예	-
ResNet-50	텐서플로우	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
ResNeXt-101	파이토치	예	예	-	예	-	예	예	-
ResNeXt-101	텐서플로우	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
SE-ResNeXt-101	파이토치	예	예	-	예	-	예	예	-
SE-ResNeXt-101	텐서플로우	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-
SSD	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	-	예
SSD	텐서플로우	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	예
유넷메드	텐서플로우2	예	예	-	예	-	지원됨	예	-

자연어 처리

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	텐서RT	ONNX	트리톤	DLC	주의
버트	파이토치	예	예	예	예	-	예	예	-
GNMT	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	-	-
엘렉트라	텐서플로우2	예	예	예	지원됨	-	지원됨	예	-
버트	텐서플로우	예	예	예	예	-	예	예	예
버트	텐서플로우2	예	예	예	지원됨	-	지원됨	예	-
GNMT	텐서플로우	예	예	-	지원됨	-	지원됨	-	-
더 빠른 변압기	텐서플로우	-	-	-	예	-	지원됨	-	-

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	ONNX	트리톤	DLC	주의
DLRM	파이토치	예	예	-	예	예	예	예
DLRM	텐서플로우2	예	예	예	-	지원됨	예	-
NCF	파이토치	예	예	-	-	지원됨	-	-
와이드&딥	텐서플로우	예	예	-	-	지원됨	예	-
와이드&딥	텐서플로우2	예	예	-	-	지원됨	예	-
NCF	텐서플로우	예	예	-	-	지원됨	예	-
VAE-CF	텐서플로우	예	예	-	-	지원됨	-	-
SIM	텐서플로우2	예	예	-	-	지원됨	예	-

음성을 텍스트로

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	텐서RT	ONNX	트리톤	DLC	주의
벽옥	파이토치	예	예	-	예	예	예	예	예
QuartzNet	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-

텍스트 음성 변환

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	텐서RT	ONNX	트리톤	DLC	주의
패스트피치	파이토치	예	예	-	예	-	예	예	예
빠른 연설	파이토치	예	예	-	예	-	지원됨	-	-
Tacotron 2 및 WaveGlow	파이토치	예	예	-	예	예	예	예	-
HiFi-GAN	파이토치	예	예	-	지원됨	-	지원됨	예	-

그래프 신경망

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	ONNX	트리톤	DLC	주의
SE(3)-변압기	파이토치	예	예	-	-	지원됨	-	-
모플로우	파이토치	예	예	-	-	지원됨	-	-

시계열 예측

모델	뼈대	앰프	다중 GPU	다중 노드	텐서RT	ONNX	트리톤	DLC	주의
시간 융합 변압기	파이토치	예	예	-	예	예	예	예	-

엔비디아 지원

각 네트워크 README에는 제공될 지원 수준이 표시되어 있습니다. 범위는 지속적인 업데이트 및 개선부터 사고 리더십을 위한 특정 시점 릴리스까지 다양합니다.

어휘

pyxis/enroot Slurm 클러스터에서 다중 노드 교육이 지원됩니다.

딥 러닝 컴파일러(DLC) TensorFlow XLA 및 PyTorch JIT 및/또는 TorchScript

XLA(가속 선형 대수학) XLA는 잠재적으로 소스 코드 변경 없이 TensorFlow 모델을 가속화할 수 있는 선형 대수학을 위한 도메인별 컴파일러입니다. 그 결과 속도와 메모리 사용량이 향상되었습니다.

PyTorch JIT 및/또는 TorchScript TorchScript는 PyTorch 코드에서 직렬화 및 최적화 가능한 모델을 생성하는 방법입니다. TorchScript는 C++와 같은 고성능 환경에서 실행될 수 있는 PyTorch 모델(nn.Module의 하위 클래스)의 중간 표현입니다.

자동 혼합 정밀도(AMP) 자동 혼합 정밀도(AMP)는 Volta, Turing 및 NVIDIA Ampere GPU 아키텍처에 대한 혼합 정밀도 교육을 자동으로 지원합니다.

TensorFloat-32(TF32) TensorFloat-32(TF32)는 텐서 연산이라고도 하는 행렬 수학을 처리하기 위한 NVIDIA A100 GPU의 새로운 수학 모드입니다. A100 GPU의 Tensor 코어에서 실행되는 TF32는 Volta GPU의 단정밀도 부동 소수점 연산(FP32)에 비해 최대 10배의 속도 향상을 제공할 수 있습니다. TF32는 NVIDIA Ampere GPU 아키텍처에서 지원되며 기본적으로 활성화됩니다.

Jupyter Notebook(NB) Jupyter Notebook은 라이브 코드, 방정식, 시각화 및 설명 텍스트가 포함된 문서를 만들고 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다.