迁移机器学习模型至智能处理单元的洞察

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通过探索 Intelligence Processing Units (IPUs) 的优化技巧以及将专用模型迁移到 IPU 平台，本研究表明 IPU 是机器学习、材料科学和电池研究领域中 GPU 的一种可行加速器替代方案。在多次充放电循环中，本研究还展示了 IPU 上进行有效电导率预测任务时使用卷积神经网络 (CNN) 架构模型与 GPU 执行相当的性能，并通过基准测试发现 Graphcore 的 Bow IPU 相较于 Colossus IPU 有显著的性能改善。

智能处理单元（IPU）是一种新型的大规模并行处理器，提供更多的处理能力。研究发现，在IPU上实现蝶形结构可以提供98.5%的压缩比，减少对内存的需求。此外，IPU在蝶形和像素化蝶形方面的实现可以获得1.3倍和1.6倍的性能改进，并在实际数据集上实现了1.62倍的训练时间加速。