计图支持国产统信操作系统和飞腾CPU芯片,实现GPU加速的训练和推理

计图(Jittor)是由清华大学发布的首个动态编译深度学习框架,在5月8日兼容寒武纪芯片之后,计图目前又在国内自主研发操作系统统信UOS+国产CPU飞腾FT2000的架构下,成功实现了CPU和GPU的训练推理。

图1 使用统信操作系统进行GPU训练图例

图1为国内自主操作系统统信UOS的操作界面,通过在终端中运行数行命令,就可以完成计图的安装以及ResNet的训练,并成功使用GPU进行加速。本文的末尾将会给出相应的命令。

Jittor支持国产操作系统和芯片

此前,由于国产CPU指令集和操作系统生态兼容性问题,主流深度学习框架仍不支持在国产自主的CPU+OS上进行GPU加速训练,而最新版本的计图深度学习框架解决了这一问题,可以支持统信UOS+国产CPU飞腾芯片的架构,助力国产系统生态发展。

本次对国产UOS和FT2000芯片的支持,还兼容使用Nvidia GPU进行训练加速,完整的配置如下所示:

  • 操作系统:统信UOS V20 sp1
  • CPU芯片:飞腾FT2000/4
  • Linux内核版本:4.19.0
  • CUDA版本:10.0
  • GCC版本:7.4.0

在统信UOS上安装运行jittor并且训练ResNet也相当简单,安装运行命令如下:

统信UOS

本次支持使用的自主操作系统统信UOS由中国电子集团(CEC)、武汉深之度科技有限公司、南京诚迈科技、中兴新支点等多家国内操作系统核心企业发起“UOS统一操作系统筹备组”共同打造的中文国产操作系统。

UOS系统可支持龙芯、申威、鲲鹏、海思麒麟、飞腾、海光、兆芯等国产CPU平台和X86平台,能够满足不同用户的办公、生活、娱乐需求。

同时,该操作系统也获得了国内自主操作系统最高安全等级认证。

图2 UOS支持多款国产芯片

飞腾FT-200 0/4

本次支持使用的国产CPU为飞腾FT-2000/4,FT-2000/4芯片集成4个飞腾自主研发的新一代高性能处理器内核FTC663,该芯片兼容ARM64指令集。

通过Jittor深度学习框架特有的元算子动态编译融合优化,基于Jittor的深度学习模型能在飞腾芯片上快速适配和调优。其他飞腾服务器端芯片同样支持。

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图3 飞腾FT-2000/4桌面级芯片

欢迎各位研究开发人员使用Jittor深度学习框架进行人工智能应用开发,共同促进国产生态发展。如有问题,请在github issue中向我们反馈。

或者加入Jittor开发者交流QQ群(761222083),我们将第一时间提供支持和帮助。