谷歌推出了深度学习容器

谷歌本周宣布支持深度学习容器测试版。

容器近年来极大地改变了应用程序和工作负载的部署方式。 AI工作负载现在也不例外。预先构建的容器通过提供性能设计的AI容器为AI研究人员提供动力。

安装深度学习框架是一个复杂而耗时的过程。这限制了AI研究人员利用框架中的新功能的能力。现在，Deep Learning Containers简化了安装框架的复杂且耗时的过程。

简单的docker'draw'和'run'命令在使用最新的应用程序时派上用场。该公告称，这些深度学习容器经过预先打包，性能优化和兼容性测试。在使用Cloud AI Platform笔记本和Google Kubernetes Engine（GKE）时，这些容器进一步提供了一致的环境。容器化环境使得可以在云中扩展或在本地转移。

该公告进一步表明，TensorFlow的硬件优化版本的可用性既适用于NVIDIA GPU的培训，也适用于部署在Intel CPU上。

截至目前，这些深度学习容器仅支持TensorFlow，PyTorch和scikit learn等机器学习框架。根据谷歌深度学习网站，将在不久的将来提供对更深层学习框架的支持。

值得一提的还有NVIDIA GPU Cloud（NGC），它也提供AI超级计算容器。 NGC的深度学习容器支持广泛的深度学习框架，如TensorFlow，PyTorch，MXNet，TensorRT等。预集成的GPU加速容器包括NVIDIA CUDA工具包，NVIDIA深度学习库和操作系统。 NVIDIA已对这些容器进行了调整，测试和认证，以便在部分NVIDIA TITAN和NVIDIA Quadro GPU（NVIDIA DGX系统）上运行。

PC：pablo，pixabay