id: downloads title: Tải SINGA

Kiểm Chứng

Để kiểm chứng tập tin tar.gz đã tải, tải KEYS và tập tin ASC sau đó thực hiện các lệnh sau

% gpg --import KEYS
% gpg --verify downloaded_file.asc downloaded_file

Bạn có thể kiểm tra giá trị của SHA512 hoặc MD5 để xem liệu việc tải về đã hoàn thành chưa.

V3.1.0 (30 tháng 10 năm 2020):

  • Apache SINGA 3.1.0 [SHA512] [ASC]
  • Release Notes 3.1.0
  • Thay đổi chung:
    • Cập nhật Tensor core:
      • Hỗ trợ tensor transformation (reshape, transpose) cho tensors có tới 6 chiều (dimensions).
      • Áp dụn traverse_unary_transform ở Cuda backend, tương tự như CPP backend one.
    • Thêm hàm tensor operators vào autograd module.
    • Cải tạo lại sonnx để
      • Hỗ trợ việc tạo hàm operators từ cả layer và autograd.
      • Viết lại SingaRep để SINGA representation mạnh và nhanh hơn.
      • Thêm SONNXModel áp dụng từ Model để API và các tính năng đồng bộ với nhau.
    • Thay thế Travis CI với trình tự Github. Thêm quản lý chất lượng và độ bao phủ.
    • Thêm Tập lệnh compiling và packaging nhằm tạo gói wheel packages cho distribution.
    • Fix bugs
      • Hoàn thiện Tập lệnh training cho ví dụ về IMDB LSTM model.
      • Ổn định lại hàm Tensor operation Mult khi sử dụng Broadcasting.
      • Hàm Gaussian trong Tensor giờ có thể chạy trên Tensor với kích thước lẻ.
      • Cập nhật hàm hỗ trợ chạy thử gradients() trong autograd để tìm tham số gradient qua tham số python object id khi chạy thử.

V3.0.0 (18 April 2020):

  • Apache SINGA 3.0.0 [SHA512] [ASC]
  • Ghi Chú Phát Hành 3.0.0
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Nâng cấp ONNX. Thử nghiệm nhiều ONNX models trên SINGA.
    • Thực hiện Distributed training với MPI và tối ưu hoá NCCL Communication qua phân bổ và nén độ dốc, và truyền tải phân khúc.
    • Xây dựng và tối ưu hoá tốc độ và bộ nhớ sử dụng graph của Computational graph.
    • Lập trang Tài Liệu sử dụng mới (singa.apache.org) và website tham khảo API (apache-singa.rtfd.io).
    • CI cho việc kiểm tra chất lượng mã code.
    • Thay thế MKLDNN bằng DNNL
    • Cập nhật APIs cho tensor để hỗ trợ hàm broadcasting.
    • Tạo autograd operators mới để hỗ trợ các ONNX models.

Incubating v2.0.0 (20 tháng 4 năm 2019):

  • Apache SINGA 2.0.0 (incubating) [SHA512] [ASC]
  • Ghi Chú Phát Hành 2.0.0 (incubating)
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Nâng cấp autograd (cho Convolution networks và recurrent networks)
    • Hỗ trợ ONNX
    • Cải thiện hàm CPP operations qua Intel MKL DNN lib
    • Thực hiện tensor broadcasting
    • Chuyển Docker images dưới tên sử dụng trong Apache
    • Cập nhật các phiên bản dependent lib trong conda-build config

Incubating v1.2.0 (6 June 2018):

  • Apache SINGA 1.2.0 (incubating) [SHA512] [ASC]
  • Release Notes 1.2.0 (incubating)
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Thực hiện autograd (đang hỗ trợ MLP model)
    • Nâng cấp PySinga để hỗ trợ Python 3
    • Cải thiện Tensor class với mục stride
    • Nâng cấp cuDNN từ V5 sang V7
    • Thêm VGG, Inception V4, ResNet, và DenseNet cho ImageNet classification
    • Tạo alias cho gói conda packages
    • Hoàn thiện Tài liệu sử dụng bằng tiếng Trung
    • Thêm hướng dẫn chạy Singa trên Windows
    • Cập nhật compilation, CI
    • Sửa lỗi nếu có

Incubating v1.1.0 (12 February 2017):

  • Apache SINGA 1.1.0 (incubating) [MD5] [ASC]
  • Release Notes 1.1.0 (incubating)
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Tạo Docker images (phiên bản CPU và GPU)
    • Tạo Amazon AMI cho SINGA (phiên bản CPU)
    • Tích hợp với Jenkins để tự động tạo gói Wheel và Debian (cho cài đặt), và cập nhật website.
    • Nâng cấp FeedFowardNet, vd., nhiều mode cho inputs và verbose để sửa lỗi
    • Thêm Concat và Slice layers
    • Mở rộng CrossEntropyLoss nhằm chấp nhật instance với nhiều labels
    • Thêm image_tool.py với phương thức image augmentation
    • Hỗ trợ tải và lưu model qua Snapshot API
    • Compile SINGA source trên Windows
    • Compile những dependent libraries bắt buộc cùng với SINGA code
    • Kích hoạt Java binding (cơ bản) cho SINGA
    • Thêm phiên bản ID trong kiểm soát tập tin
    • Thêm gói sử dụng Rafiki cung cấp RESTFul APIs
    • Thêm ví dụ pretrained từ Caffe, bao gồm GoogleNet

Incubating v1.0.0 (8 September 2016):

  • Apache SINGA 1.0.0 (incubating) [MD5] [ASC]
  • Release Notes 1.0.0 (incubating)
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Tạo Tensor nhằm hỗ trợ nhiều model khác nhau.
    • Tạo Device để chạy trên các thiết bị phần cứng khác nhau, bao gồm CPU, (Nvidia/AMD) GPU và FPGA (sẽ thử nghiệm ở các phiên bản mới).
    • Thay thế GNU autotool với cmake khi compilation.
    • Hỗ trợ Mac OS
    • Cải thiện Python binding, bao gồm cài đặt và lập trình.
    • Tạo thêm nhiều deep learning models, bao gồm VGG và ResNet
    • Thêm IO classes để đọc/viết tập tin và mã hoá/giải mã dữ liệu
    • Các thành phần network communication mới trực tiếp từ Socket.
    • Cudnn V5 với Dropout và RNN layers.
    • Thay thế công cụ xây dựng website từ maven sang Sphinx
    • Tích hợp Travis-CI

Incubating v0.3.0 (20 April 2016):

  • Apache SINGA 0.3.0 (incubating) [MD5] [ASC]
  • Release Notes 0.3.0 (incubating)
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Training trên nhóm máy GPU: cho phép training các deep learning models trên một nhóm máy GPU
    • Cải thiện Python wrapper khiến cho job configuration trở nên dễ dàng, bao gồm neural net và thuật toán SGD.
    • Thêm cập nhật SGD updaters mới, bao gồm Adam, AdaDelta và AdaMax.
    • Cài đặt cần ít dependent libraries hơn cho mỗi node training.
    • Đa dạng training với CPU và GPU.
    • Hỗ trợ cuDNN V4.
    • Tìm nạp trước dữ liệu.
    • Sửa lỗi nếu có.

Incubating v0.2.0 (14 January 2016):

  • Apache SINGA 0.2.0 (incubating) [MD5] [ASC]
  • Release Notes 0.2.0 (incubating)
  • Các tính năng mới và thay đổi chính,
    • Training trên GPU cho phép training các models phức tạp trên một node với nhiều card GPU.
    • Chia nhỏ Hybrid neural net hỗ trợ dữ liệu và model song song cùng lúc.
    • Cải thiện Python wrapper khiến cho job configuration trở nên dễ dàng, bao gồm neural net và thuật toán SGD.
    • Áp dụng RNN model và thuật toán BPTT để hỗ trợ các ứng dụng dựa trên RNN models, e.g., GRU.
    • Tích hợp các phần mêm đám mây bao gồm Mesos, Docker và HDFS.
    • Cung cấp hình ảnh cấu trúc neural net và thông tin layer, hỗ trợ việc sửa lỗi.
    • Hàm Linear algebra và các hàm ngẫu nhiên không dùng Blobs và chỉ điểm dữ liệu thô.
    • Tạo layers mới, bao gồm SoftmaxLayer, ArgSortLayer, DummyLayer, RNN layers và cuDNN layers.
    • Cập nhật Layer class để chứa nhiều data/grad Blobs.
    • Trích xuất các features và thử nghiệm hiệu quả cho dữ liệu mới bằng cách tải các tham số model đã được train từ trước.
    • Thêm Store class cho hàm IO operations.

Incubating v0.1.0 (8 October 2015):

  • Apache SINGA 0.1.0 (incubating) [MD5] [ASC]
  • Amazon EC2 image
  • Release Notes 0.1.0 (incubating)
  • Các thay đổi chính gồm có,
    • Cài đặt sử dụng tiện ích GNU build
    • Tập lệnh cho job management với zookeeper
    • Lập trình model dựa trên NeuralNet và trích xuất Layer.
    • Kết cấu hệ thống dựa trên Worker, Server và Stub.
    • Training models từ ba model khác nhau, là feed-forward models, energy models và RNN models.
    • Đồng bộ và không đồng bộ và không đồng bộ distributed training frameworks sử dụng CPU
    • Điểm kiểm tra (Checkpoint) và khôi phục
    • Kiểm tra đơn vị sử dụng gtest