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Awesome GitHub RepositoriesSparse Tensor Network Modeling
The process of designing model architectures based on sparse tensor network topologies.
Distinct from Sparse Model Architectures: Focuses on the network topology of sparse tensors rather than general conditional computation or routing.
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- amznlabs/amazon-dsstne
amznlabs/amazon-dsstne
4,395Ver en GitHubAmazon DSSTNE es un kit de herramientas de machine learning y librería de redes de tensores dispersos diseñada para modelos de deep learning con entradas y salidas dispersas. Proporciona un framework de entrenamiento paralelo al modelo y un motor disperso acelerado por GPU para soportar redes intensivas en memoria. El framework está diseñado específicamente para el entrenamiento de sistemas de recomendación y aprendizaje disperso a gran escala. Permite la distribución de grandes matrices de pesos y tablas de embedding a través de múltiples dispositivos GPU para manejar modelos que exceden la capacidad de memoria de un solo procesador. El proyecto cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo computación distribuida en GPU, procesamiento de datasets dispersos y la construcción de redes de tensores dispersos escalables. Estas utilidades permiten la ejecución de operaciones de machine learning de alto rendimiento y el escalado de modelos a través de clústeres de GPU.
Enables constructing machine learning models using scalable sparse tensor networks to handle large-scale data.
C++
