NVIDIA数据中心深度学习产品性能

在现实世界的应用程序中部署AI，需要训练网络以指定的精度融合。这是测试AI系统的最佳方法-准备将其部署在现场，因为网络随后可以提供有意义的结果（例如，对视频流正确执行图像识别）。不收敛的训练是对指定AI网络上硬件吞吐能力的衡量，但不能代表实际应用。

NVIDIA的完整解决方案堆栈，从GPU到库，再到NVIDIA GPU Cloud（NGC）上的容器，都使数据科学家可以通过深度学习快速启动并运行。NVIDIAA100 Tensor Core GPU在各种规模上都提供了前所未有的加速，在MLPerf中创下了记录，这是AI行业领先的基准测试，也是对加速平台方法的证明。

MLPerf 0.7 AI基准测试上的NVIDIA性能

NVIDIA A100 Performance on MLPerf 0.7 AI Benchmarks

Training Natural Language Processing

Converged Training Performance

A100 Training Performance

V100 Training Performance

NVIDIA数据中心深度学习产品性能的更多相关文章

  1. NVIDIA TensorRT高性能深度学习推理

    NVIDIA TensorRT高性能深度学习推理 NVIDIA TensorRT 是用于高性能深度学习推理的 SDK.此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高 ...

  2. NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化

    NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增 ...

  3. 基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化

    基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用 ...

  4. [笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程 V0.2

    之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础im ...

  5. [笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程

    基于NVidia开源的nvidia/cuda image,构建适用于DeepLearning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,再装某个框架就省事儿了. 为了体验重装系统的乐趣,所以采 ...

  6. 英特尔与 Facebook 合作采用第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和支持 BFloat16 加速的英特尔® 深度学习加速技术，提高 PyTorch 性能

    英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了 ...

  7. paper 53 ：深度学习（转载）

    转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算 ...

  8. 深度学习“引擎”之争：GPU加速还是专属神经网络芯片？

    深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引 ...

  9. 【AI in 美团】深度学习在OCR中的应用

    AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索.推荐.广告.风控.智能调度 ...

随机推荐

  1. 1.7.3- HTML表格属性

  2. hdu1960 最小路径覆盖

    题意:       给你明天的出租车订单,订单中包含每个人的起点和终点坐标,还有时间,如果一辆出租车想接一个乘客必须在每个订单前1分钟到达,也就是小于等于time-1,问你完成所有订单要最少多少量出租 ...

  3. SMTP、POP3和IMAP邮件协议

    目录 SMTP POP IMAP 总结 DNS记录中的MX记录 今天入职第一天,公司让配置个人的内网.外网邮箱,这可把我给搞晕了,本来以前就对邮箱这块不是很了解,平时也不怎么用邮箱,顶多有个QQ邮箱而 ...

  4. Intel汇编程序设计-整数算术指令（下）

    7.5  扩展加法和减法 扩展精度的假发和减法是指任意尺寸大小数字的加法和减法.例如要求你写一个C++程序,把两个1024位的整数相加,解决方案可不是那么简单!但在汇编语言中,ADC(带进位加)指令和 ...

  5. 学习Canvas绘图与动画基础 为多边形着色（三）

    1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head lang="en"> 4 <meta charset="U ...

  6. 分解uber依赖注入库dig-源码分析

    上一篇帖子 分解uber依赖注入库dig-使用篇 把如何使用dig进行代码示例说明,这篇帖子分析dig的源码,看他是如何实现依赖注入的. dig实现的中心思想:所有传入Provide的函数必须要有除e ...

  7. NumPy之:理解广播

    目录 简介 基础广播 广播规则 简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算.如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话,较小的矩阵就会被广播,从而保证运算的正确进行. 本文将会以具体的 ...

  8. mysql搭建多主一从源复制环境

    问题描述:搭建过一主多从的环境,由于数据库数据一致性要求高,有些情景会搭建一主多从的架构,搭建多主一从的模式,相对来说适合数据整合,将多个业务的库整合到一起,方便做查询,也可以当做一个监控其他主库数据 ...

  9. Pytorch_Part5_迭代训练

    VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. ...

  10. 面试 CSS篇清除浮动及display:inline-block

    一. 在div使用display:inline-block时,HTML代码中的回车换行键会被转化为一个空白符 如图 <style type="text/css"> *{ ...