#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization
Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models.
https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch
#diqqat#hemis#talaba#YAN
❗️Barcha professor-o’qituvchilar va talabalar diqqatiga!
✅ HEMIS AT tizimining oʻqituvchi profilidagi “Yakuniy nazorat” va “Boshqa nazoratlar” menyularidagi “Reyting qaydnomalari”da oʻzgarishlar boʻlishi kutilmoqda.
⚠️ Tizimning endigi chiqariladigan yangi versiyasida (1.4.5) Reyting qaydnomasiga fan boʻyicha talabalarning oʻzlashtirish baholarini bir marta kiritib saqlash masalasi joriy qilinmoqda. Yaʼni bitta qaydnoma bir marta toʻliq toʻldirilib, bir marta saqlanishi mumkin.
🙏 Shuning uchun professor-oʻqituvchilar talabalarning YAN topshiriqlarini toʻliq baholab, barcha talabalar toʻgʻri baholanganiga ishonch hosil qilib keyin tizimning reyting qaydnomasiga kiritishini soʻraymiz.
✅ Talabalardan esa YANgacha bo’lgan barcha nazoratlardan belgilangan baholarni o’zlashtirish hamda YANga o’z vaqtida va tegishli talablarni bajargan holda kirishlari so’raladi.
☄️ Tizimga baholarni kiritish reglament boʻyicha 5 kun ichida faqat bir marta amalga oshirilishi mumkin. Baholar kiritilib saqlangandan soʻng reyting qaydnomasi toʻliq yopiladi. Yopilgan reyting qaydnomasiga qoʻshimcha kiritish va oʻzgartirishlarga ruxsat berilmaydi.
➡️ Barcha professor-oʻqituvchilar va talabalarga yetkazing.
👨💻Ps: qoʻshimcha savol, muammo va takliflar boʻyicha @registratorofis_botga murojaat qilishingiz mumkin.
✈️TerDU Registrator ofisi