为什么 GPU 显存如此重要？MegEngine 推出的哪些功能 ...

JamesB

GPU 显存的重要性

我们之所以使用GPU加速深度学习，是因为深度学习所要计算的数据量异常庞大，用传统的计算方式需要漫长的时间。做深度神经网络训练需要大量模型，然后才能实现数学上的收敛。深度学习要真正接近成人的智力，它所需要的神经网络规模非常庞大，它所需要的数据量，会比我们做语言识别、图像处理要多得多。
GPU即图形处理器，它是一种特殊的电子元件，用于快速操作并改变内存，以提高在帧缓冲区内创建图像的速度，从而输出于显示设备中。GPU是现代计算的一个关键部分，它的计算能力和高性能网络正在改变计算科学和人工智能。
英伟达（NVIDIA）公司提供了一种名为统一计算设备架构（CUDA）的东西，它对许多深度学习应用至关重要。
由于GPU的并行处理能力，它在机器学习中通常是有价值的。随着机器学习的进展，硬件世界也在从单个强大的CPU核心的概念发展到具有并行处理的多个单元，这些并行处理可以更快地处理大量的计算工作。随着深度学习系统采用更高层次的生成模型，如深度信念网络、玻尔兹曼机器和回波状态系统，对并行处理和专门的核心设计有着特殊的需求。你可以说，GPU的使用有点类似于高级RISC机器在其他一些类型的处理中的使用——定制特定用途的芯片很有意义。
MegEngine的功能

MegEngine 是旷视完全自主研发的深度学习框架，中文名为“天元”，是旷视 AI 战略的重要组成部分，负责 AI 三要素（算法，算力，数据）中的“算法”。MegEngine 的研发始于 2014 年，旷视内部全员使用。如今，旷视的所有算法均基于 MegEngine 进行训练和推理。
MegEngine 是工业级的深度学习框架，架构先进，性能优异，移植性强。MegEngine 强调产品化能力，在此基础上保证研发过程的快捷便利。
MegEngine 具有几个特点。一是“训练推理一体”。MegEngine 支持多种硬件平台（ CPU，GPU，ARM ）。不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接。部署时无需做额外的模型转换，速度/精度和训练保持一致，有效解决了 AI 落地中“部署环境和训练环境不同，部署难”的问题。
二是“动静合一”。动态图易调试，静态图好部署。鱼和熊掌如何兼得，是现代深度学习框架的核心诉求。MegEngine 在静态图的基础上，逐渐加入支持完整动态图的功能。在动态模式下加速研发过程，无需改变模型代码一键切换至静态模式下的部署，为科研和算法工程师同时提供便利。
三是“兼容并包”。MegEngine 的顶层 API 基于 Python，采取了类似于 PyTorch 的风格。简单直接，易于上手，便于现有项目进行移植或整合。为更好地帮助学习实践，MegEngine 同时提供了“开箱即用”的在线深度学习工具 MegStudio ，和汇聚了顶尖算法和模型的预训练模型集合 Model Hub 。
四是“灵活高效”。MegEngine 底层的高性能算子库对于不同的硬件架构进行了深度适配和优化，并提供高效的亚线性内存优化策略，对于生产环境繁多的计算设备提供了极致的性能保证。高效易用的分布式训练实现能有效支持富有弹性的大规模训练。
深度学习需要超强的gpu处理能力，所以对电脑配置要求很高，试试为大家提供多种GPU、CPU高配机型的呆猫桌面云吧。
呆猫桌面云以异架构云桌面技术为基础，将本地复杂的计算、渲染移至云端，同时拥有各类高性能、高算力机器任君挑选，专业级顶配显卡、多核心处理器，完全满足实时交互引擎项目的需求。


呆猫桌面云后台可配置的CPU机器数量上不封顶，同时针对GPU机型呆猫设有天璇型、天玑型、天枢型三种选项，所有GPU机型皆配备NVIDIA专业级顶配显卡，在科学计算、渲染、游戏、办公等应用场景下的表现自不必说，玩大型游戏更是小菜一碟，拥有呆猫相当于把超级电脑放进口袋，随时随地都可畅享高配。


同时产品研发团队在呆猫内部搭载云盘，具备硬核备份机制和保密机制，保障资产文件安全，方便VR创作者将创作期间产生的庞大资产文件存储至专属云盘，不占用本地存储空间；另一方面，让异地的创作者可连接同一个高性能存储办公，资源实时共享集中管理，本地与云端一键直达，大幅提升工作效率。
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七彩极

GPU 显存的重要性

我们之所以使用GPU加速深度学习，是因为深度学习所要计算的数据量异常庞大，用传统的计算方式需要漫长的时间。做深度神经网络训练需要大量模型，然后才能实现数学上的收敛。深度学习要真正接近成人的智力，它所需要的神经网络规模非常庞大，它所需要的数据量，会比我们做语言识别、图像处理要多得多。
GPU即图形处理器，它是一种特殊的电子元件，用于快速操作并改变内存，以提高在帧缓冲区内创建图像的速度，从而输出于显示设备中。GPU是现代计算的一个关键部分，它的计算能力和高性能网络正在改变计算科学和人工智能。
英伟达（NVIDIA）公司提供了一种名为统一计算设备架构（CUDA）的东西，它对许多深度学习应用至关重要。
由于GPU的并行处理能力，它在机器学习中通常是有价值的。随着机器学习的进展，硬件世界也在从单个强大的CPU核心的概念发展到具有并行处理的多个单元，这些并行处理可以更快地处理大量的计算工作。随着深度学习系统采用更高层次的生成模型，如深度信念网络、玻尔兹曼机器和回波状态系统，对并行处理和专门的核心设计有着特殊的需求。你可以说，GPU的使用有点类似于高级RISC机器在其他一些类型的处理中的使用——定制特定用途的芯片很有意义。
MegEngine的功能

MegEngine 是旷视完全自主研发的深度学习框架，中文名为“天元”，是旷视 AI 战略的重要组成部分，负责 AI 三要素（算法，算力，数据）中的“算法”。MegEngine 的研发始于 2014 年，旷视内部全员使用。如今，旷视的所有算法均基于 MegEngine 进行训练和推理。
MegEngine 是工业级的深度学习框架，架构先进，性能优异，移植性强。MegEngine 强调产品化能力，在此基础上保证研发过程的快捷便利。
MegEngine 具有几个特点。一是“训练推理一体”。MegEngine 支持多种硬件平台（ CPU，GPU，ARM ）。不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接。部署时无需做额外的模型转换，速度/精度和训练保持一致，有效解决了 AI 落地中“部署环境和训练环境不同，部署难”的问题。
二是“动静合一”。动态图易调试，静态图好部署。鱼和熊掌如何兼得，是现代深度学习框架的核心诉求。MegEngine 在静态图的基础上，逐渐加入支持完整动态图的功能。在动态模式下加速研发过程，无需改变模型代码一键切换至静态模式下的部署，为科研和算法工程师同时提供便利。
三是“兼容并包”。MegEngine 的顶层 API 基于 Python，采取了类似于 PyTorch 的风格。简单直接，易于上手，便于现有项目进行移植或整合。为更好地帮助学习实践，MegEngine 同时提供了“开箱即用”的在线深度学习工具 MegStudio ，和汇聚了顶尖算法和模型的预训练模型集合 Model Hub 。
四是“灵活高效”。MegEngine 底层的高性能算子库对于不同的硬件架构进行了深度适配和优化，并提供高效的亚线性内存优化策略，对于生产环境繁多的计算设备提供了极致的性能保证。高效易用的分布式训练实现能有效支持富有弹性的大规模训练。
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同时产品研发团队在呆猫内部搭载云盘，具备硬核备份机制和保密机制，保障资产文件安全，方便VR创作者将创作期间产生的庞大资产文件存储至专属云盘，不占用本地存储空间；另一方面，让异地的创作者可连接同一个高性能存储办公，资源实时共享集中管理，本地与云端一键直达，大幅提升工作效率。
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