Eine Bibliothek zur Beschleunigung von Transformer-Modellen auf NVIDIA-GPUs, einschließlich der Verwendung von 8-Bit- und 4-Bit-Gleitkomma (FP8 und FP4) Präzision auf Hopper, Ada und Blackwell GPUs, um eine bessere Leistung bei geringerem Speicherverbrauch sowohl im Training als auch in der Inferenz zu bieten.
Beschleunigen Sie das Training von KI-Modellen auf NVIDIA-Grafikkarten, während Sie weniger Speicher verwenden.
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TransformerEngine hat 3.5k Sterne auf GitHub. Es wurde 784-mal geforkt. TransformerEngine ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. TransformerEngine ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: cuda, deep-learning, fp4, fp8.
Eine Bibliothek zur Beschleunigung von Transformer-Modellen auf NVIDIA-GPUs, einschließlich der Verwendung von 8-Bit- und 4-Bit-Gleitkomma (FP8 und FP4) Präzision auf Hopper, Ada und Blackwell GPUs, um eine bessere Leistung bei geringerem Speicherverbrauch sowohl im Training als auch in der Inferenz zu bieten.
TransformerEngine ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ja. TransformerEngine ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
TransformerEngine ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
TransformerEngine ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/nvidia-transformerengine.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.