Apache MXNet v0.12来了。
今天凌晨，亚马逊宣布了MXNet新版本，在这个版本中，MXNet添加了两个重要新特性：
支持英伟达Volta GPU，大幅减少用户训练和推理神经网络模型的时间。
在存储和计算效率方面支持稀疏张量（Sparse Tensor），让用户通过稀疏矩阵训练模型。
下面，量子位将分别详述这两个新特性。
Tesla V100 加速卡内含 Volta GV100 GPU
支持英伟达Volta GPU架构
MXNet v0.12增加了对英伟达Volta V100 GPU的支持，让用户训练深度神经网络的速度比在Pascal GPU上快3.5倍。这些运算通常用单精度（FP32）实现高准确率。
然而，最近的研究显示，用户可以用半精度（FP16）达到相同的准确率。
Volta GPU架构中引入了张量核（Tensor Core），每个张量核每小时能处理64次积和熔加运算（fused-multiply-add，FMA），每小时将CUDA每个核心FLOPS（每秒浮点运算）大致翻至四倍。
每个张量核都执行下图所示的D=AxB+C运算，其中A和B是半较精确的矩阵，C和D可以是半或单精度矩阵，从而进行混合精度训练。
新混合精度训练可在不降低准确性的情况下实现较佳训练性能，神经网络中大部分层精度为FP16，且只在必要时用更高精度的数据类型。
MXNet利用Volta张量核使用户轻松用FP16训练模型。举个例子，用户将以下命令选项传递到train_imagenet，可在MXNet中启用FP16 train_imagenet.py脚本。
支持稀疏张量
MXNet v0.12增加了对稀疏张量的支持，来有效存储和计算大多数元素为0的张量。
我们熟悉的亚马逊推荐系统就是基于深度学习的推荐引擎，它包含了稀疏矩阵的乘法和加法，其中大多数元素都是0。
在稀疏矩阵中执行万亿次矩阵运算，与在密集矩阵之间执行的方式相同。在密集矩阵的存储和计算效率不高，在默认密结构中存储和操作稀疏矩阵，会导致在不必要的处理上浪费内存。
为了解决这些问题，MXNet开始支持稀疏张量，让用户在保持存储和计算效率的方式下执行稀疏矩阵操作，更快地训练深度学习模型。MXNet v0.12支持两种主要的稀疏数据格式：压缩稀疏矩阵(CSR)和行稀疏(RSP)。
CSR格式被优化来表示矩阵中的大量列，其中每行只有几个非零元素。经过优化的RSP格式用来表示矩阵中的大量行，其中的大部分行切片都是零。
例如，可以用CSR格式对推荐引擎输入数据的特征向量进行编码，而RSP格式可在训练期间执行稀疏梯度更新。
这个版本支持大多数在CPU上常用运算符的稀疏操作，比如矩阵点乘积和元素级运算符。在未来版本中，将增加对更多运算符的稀疏支持。
相关资料
最后，附官方介绍地址：
https://amazonaws-china.com/cn/blogs/ai/apache-mxnet-release-adds-support-for-new-nvidia-volta-gpus-and-sparse-tensor/
MXNet使用指南：
http://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html
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