cuDNN概述
cuDNN概述
NVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是GPU加速的用于深度神经网络的原语库。cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现,例如向前和向后卷积,池化,规范化和激活层。
全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速。它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序,而不必花时间在底层GPU性能调整上。cuDNN的加快广泛使用的深度学习框架,包括Caffe2,Chainer,Keras,MATLAB,MxNet,PyTorch和TensorFlow。已将cuDNN集成到框架中的NVIDIA优化深度学习框架容器,访问NVIDIA GPU CLOUD了解更多信息并开始使用。
8x Tesla V100 + cuDNN 7.6 on 20.03 NGC container vs. 8x Tesla A100 + cuDNN 8.0 Preview on Pre-Release NGC container. MaskRCNN, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 8. GNMT, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 512. WaveGlow, PyTorch TF32 vs FP32, Batch Size: 10. U-Net Medical, TensorFlow FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 16. U-Net Industrial, TensorFlow FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 24. TacoTron2, PyTorch FP16 (Mixed) vs FP16, Batch Size: 128.
cuDNN 8的新增功能
cuDNN 8针对A100 GPU进行了优化,提供了比V100 GPU高出5倍的高性能,并且包括针对会话AI和计算机视觉等应用程序的新优化和API。经过重新设计,易于使用,集成应用程序,并为开发人员提供了更大的灵活性。
cuDNN 8的亮点包括:
- 已针对包括新TensorFloat-32,FP16和FP32在内的NVIDIA A100 GPU的峰值性能进行了调整
- 重新设计的低级API可直接访问cuDNN内核,以实现更好的控制和性能调整
- 向后兼容层保持对cuDNN 7.x的支持,使开发人员可以管理向新cuDNN 8 API的过渡
- 针对计算机视觉,语音和语言理解网络的新优化
- 融合运算符以新API加速卷积神经网络
cuDNN 8现在提供六个较小的库,可在集成到应用程序时提供粒度。
主要特征
- 适用于所有常见卷积的Tensor Core加速,包括2D,3D,分组,深度可分离以及使用NHWC和NCHW输入和输出进行扩张
- 针对计算机视觉和语音模型的优化内核,包括ResNet,ResNext,SSD,MaskRCNN,Unet,VNet,BERT,GPT-2,Tacotron2和WaveGlow
- 支持FP32,FP16和TF32浮点格式以及INT8和UINT8整数格式
- 4d张量的任意维排序,跨距和子区域意味着可以轻松集成到任何神经网络实现中
- 加速任何CNN架构上的融合操作
cuDNN在Windows和Linux上受数据中心和移动GPU中的Ampere,Turing,Volta,Pascal,Maxwell和Kepler GPU体系结构支持。
cuDNN加速框架
cuDNN概述的更多相关文章
- tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运 ...
- 在cuDNN中简化Tensor Ops
在cuDNN中简化Tensor Ops 在Tesla V100 GPU中引入神经网络模型以来,神经网络模型已迅速利用NVIDIA Tensor Cores进行深度学习.例如,基于Tensor Core ...
- cuDNN 功能模块解析
Abstract 本cuDNN 8.0.4开发人员指南概述了cuDNN功能,如可自定义的数据布局.支持灵活的dimension ordering,striding,4D张量的子区域,这些张量用作其所有 ...
- 【AR实验室】ARToolKit之概述篇
0x00 - 前言 我从去年就开始对AR(Augmented Reality)技术比较关注,但是去年AR行业一直处于偶尔发声的状态,丝毫没有其"异姓同名"的兄弟VR(Virtual ...
- Recurrent Neural Network系列1--RNN(循环神经网络)概述
作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS T ...
- Swift3.0服务端开发(一) 完整示例概述及Perfect环境搭建与配置(服务端+iOS端)
本篇博客算是一个开头,接下来会持续更新使用Swift3.0开发服务端相关的博客.当然,我们使用目前使用Swift开发服务端较为成熟的框架Perfect来实现.Perfect框架是加拿大一个创业团队开发 ...
- .Net 大型分布式基础服务架构横向演变概述
一. 业务背景 构建具备高可用,高扩展性,高性能,能承载高并发,大流量的分布式电子商务平台,支持用户,订单,采购,物流,配送,财务等多个项目的协作,便于后续运营报表,分析,便于运维及监控. 二. 基础 ...
- [C#] 进阶 - LINQ 标准查询操作概述
LINQ 标准查询操作概述 序 “标准查询运算符”是组成语言集成查询 (LINQ) 模式的方法.大多数这些方法都在序列上运行,其中的序列是一个对象,其类型实现了IEnumerable<T> ...
- 【基于WinForm+Access局域网共享数据库的项目总结】之篇一:WinForm开发总体概述与技术实现
篇一:WinForm开发总体概述与技术实现 篇二:WinForm开发扇形图统计和Excel数据导出 篇三:Access远程连接数据库和窗体打包部署 [小记]:最近基于WinForm+Access数据库 ...
随机推荐
- 洛谷P1423 小玉在游泳
题目描述 小玉开心的在游泳,可是她很快难过的发现,自己的力气不够,游泳好累哦.已知小玉第一步能游2米,可是随着越来越累,力气越来越小,她接下来的每一步都只能游出上一步距离的98%.现在小玉想知道,如果 ...
- Fidder抓包软件的使用
Fiddler是一款强大的Web调试工具,它能记录所有客户端和服务器的HTTP和HTTPS请求.Fiddler是通过改写HTTP代理,让数据从它那通过,来监控并且截取到数据.当然Fiddler很屌,在 ...
- WPF之自定义委托命令
常用命令 WPF的命令实际上就是实现了ICommand接口的类,平时使用最多的是RoutedCommand类,还可以使用自定义命令. RoutedCommand只负责跑腿,并不对命名目标做任何操作,实 ...
- 【CSS】CSS3从入门到深入(复习查漏向
CSS3从入门到深入(复习查漏向 pre_section CSS:层叠样式表,决定网页表现 网页为多层结构,CSS为每一层设置样式,最后显示最上一层 CSS语句 = 选择器 + 声明块 形式 内联样式 ...
- 解决无法远程登录Docker中的MySQL
步骤: 进入mysql容器 登录mysql 授予远程登录权限 刷新权限,并退出 命令参考: docker exec -it [mysql] /bin/bash mysql -u root -p ALT ...
- 一、jmeter基础介绍及http请求取样器
jmeter的下载安装这里不再赘述,百度都有, 1.jmeter是以线程的方式来运行的:2.通过非GUI运行对负载机的资源消耗更小:3.控制机.负载机 安装JDK时jdk路径与jmeter路径避免有中 ...
- 『政善治』Postman工具 — 10、Postman中对Cookie的操作
目录 1.往常的Cookie处理方式 2.Postman中的Cookie管理机制 3.自定义Cookie管理内容 在接口测试中,某些接口的调用,需要带入已有Cookie,比如有些接口需要登陆后才能访问 ...
- 通过SQL注入获得网站后台用户密码
通过 SQL 注入攻击,掌握网站的工作机制,认识到 SQL 注入攻击的防范措施,加强对 Web 攻击的防范. 一.实验环境 下载所需代码及软件:获取链接:链接:https://pan.baidu.co ...
- oo第四单元作业总结
一.本单元两次作业的架构: 本单元两次作业的架构基本是一致的,所以两次作业的架构就一起说了. 为了避免查询时出现同一个结果反复计算的情况(连续两次查询一个类的顶级父类,如果我们在查询的指令中来计算其父 ...
- 企业选择CRM系统的要点
经过十数年的发展,CRM客户管理系统在企业当中开始家喻户晓,它的普及性也越来越高.管理者们也纷纷意识到CRM系统--这种企业管理工具带来的巨大好处.既然CRM给企业带来这么大的好处,那么企业该怎么选择 ...