Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData

Name: Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData
Author: Евгений Сергеевич Штольц

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов

0 мнений

2 чтения

Автор

Евгений Сергеевич Штольц

Жанр

Знания и навыки, Научно-популярная литература

Дата выхода

22 октября 2021

Читать книгу

Краткое содержание книги Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Евгений Сергеевич Штольц) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

В этой книге Главный Архитектор Департамента Архитектуры Управления Технической Архитектуры (Центра Облачных Компетенций Cloud Native и Корпоративного университета архитекторов) и архитектор решения Сбербанка делится знаниями и опытом с читателей в области ML, полученных в работе Школе архитекторов. Автор:
* проводит читателя через процесс создания, обучения и развития нейронной сети, показывая детально на примерах
* повышает кругозор, показывая, какое она может занимать место в BigData с точки зрения Архитектора
* знакомит с реальными моделями в продуктовой среде

Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт

Размер шрифта

Межстрочный интервал

↓

↑

Сбросить

Технология используется как в процессорах от Intel (Intel Turbo Boost Technology 2.0), так и в процессора от AMD (Precession Boost 2 Curve).

Ускорить вычисления можно разными способами и самый простой в начале оказался за счёт ускорения выполнения отдельных операций. Сами операции состоят из простейших оперций – И, ИЛИ и НЕ, которые реализуются транзисторами. Эти транзиторы переключаются управляющим сигналом, переходя к слудующему сигналу, тем самым простейшие опрерации сдвигаются ("проталкиваются") управляющим сигналом.

Этот упрвляющий сигнал позволяет синхронизировать все операции в процессоре и поэтому его частотм назвается опорной частотой центрального процессора. Для других систем, скорость которых не зависит от процессора могут применяться отдельные кварцевые генераторы опорной частоты, например, для шины PCI-Express и мостов. В современных процессорах контрукцией их заложено выполнение нескольлких операций за один тактовый такт. И действительно, задав в два раза большую частоту мы можем произвести в два раза больше операций.

Так в 1971 процессор Intel 4004 работал на чистоте 500—740 кГц, а в 1993 процессор Intel Pentium на частотах 60—300 МГц, что больше в 120 раз на минимуме и 400 на максимуме. Проблемой является то, что токи с большими частотами имеют высокое тепловыделение. Так Intel 8008 с частотой 2—4 МГц получил стальную крышку, а размеры стальной крышки росли с ростом подложки, а на Intel Pentium II с частотами 233—450 появился алюминиевый радиатор, на Intel Pentium III с частотами 0.

4—1.4 ГГц уже появился кулер (вентилятор) над радиатором, а с Pentium 4 более 3 ГГц уже шли массивные радиаторы 83х68 мм с большим вентилятором 60х60 мм и зачастую с медно-алюминиевыми рёбрами и основанием, при частотах выше 4 ГГц требовалось водяное охлаждение с внешним радиатором. Безусловно, не только при увеличении частоты из-за выделения теплоты требуется уменьшения технологического процесса, но и других физических процессов. Но это всё на десктопных рабочих станциях, а для переносных – единственным решениям оставалось уменьшать частоты до примерно 2.

5 ГГц. Посмотрим на тех. процессы: сравнивать имеет смысл только в рамках одной компании, ориентируясь на абсолютные единицы в начале таблицы, а ближе к концу – на относительные:

год, модель: технол. процесс 1971, 4004: 10 мкм 1972, 4040: 10 мкм 1972, 8008: 10 мкм 1976, 8085: 3 мкм 1978, 8086: 3 мкм 1979, 8088: 3 мкм 1982, 80188: 3 мкм 1985, 80386: 1.5 мкм 1991, 80486: 1.0 мкм 1993, Pentium: 0.

Дальше

Мнения

Еще нет комментариев о книге Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Евгений Сергеевич Штольц! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.