transformer用什么跑的

Transformer 模型可以在各种硬件设备上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU。由于 Transformer 模型的计算需求较高，通常会选择 GPU 或 TPU 来加速训练和推理过程。

在 GPU 上运行 Transformer 模型时，常用的深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 提供了相应的 GPU 支持，可以利用 GPU 的并行计算能力加速模型训练和推理。

而在 TPU 上运行 Transformer 模型时，可以使用 Google 提供的 TPU (Tensor Processing Unit)。TPU 是专门为深度学习任务设计的硬件加速器，具有出色的张量计算性能和能效比。

总之，Transformer 模型可以利用各种硬件设备的并行计算能力来加速运行，具体的实现方式取决于所选用的深度学习框架和硬件设备。

相关问题

transformer原文用什么跑的

Transformer原文是使用TensorFlow框架进行训练和推理的。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，可以在各种硬件上运行，包括CPU、GPU和TPU等。在Transformer模型中，TensorFlow提供了高效的张量操作和自动微分功能，使得模型的训练和推理都能够高效地进行。同时，由于Transformer模型的并行计算需求较高，TensorFlow也提供了分布式训练和推理的支持，可以在多个设备或多个机器上进行加速。

vision transformer需要什么显卡跑

Vision Transformer 模型在训练和推理时都需要大量的计算资源，对于较大的模型和数据集，需要使用高性能的显卡进行训练。通常，建议使用 NVIDIA 的高性能显卡，如 NVIDIA A100、NVIDIA V100、NVIDIA Titan RTX、NVIDIA GeForce RTX 3090 等。使用这些显卡有助于加速模型训练和推理，提高效率和准确性。