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
- 【Scrapy(三)】Scrapy 中的 logging 模块
logging模块的使用: 1.在scrapy中使用 2.在普通项目中使用
- 洛谷P1085 不高兴的津津
题目描述 津津上初中了.妈妈认为津津应该更加用功学习,所以津津除了上学之外,还要参加妈妈为她报名的各科复习班.另外每周妈妈还会送她去学习朗诵.舞蹈和钢琴.但是津津如果一天上课超过八个小时就会不高兴,而 ...
- js限制上传文件类型和大小
<html> <head> <script type="text/javascript"> function fileChange(target ...
- Learning Memory-guided Normality代码学习笔记
Learning Memory-guided Normality代码学习笔记 记忆模块核心 Memory部分的核心在于以下定义Memory类的部分. class Memory(nn.Module): ...
- 开源囧事4:你们这些卖代码的能不能留自己的QQ号?留我QQ号干嘛?
缘起于开源项目 从 2017 年开始,陆陆续续写了一些开源项目放到开源网站里,都是一些实战项目,给大家练练手.有基础整合的demo,有 Spring Boot 博客项目,有 Spring Boot 商 ...
- windows下使用dos命令手工与ntp服务器同步系统时间
管理员模式的命令窗口 net stop w32time &w32tm /unregister &w32tm /register &net start w32time & ...
- SpringBoot邮件报警
SpringBoot邮件报警 一.介绍 邮件报警,大体思路就是收集服务器发生的异常发送到邮箱,做到服务器出问题第一时间知道,当然要是不关注邮箱当我没说 二.配置邮箱 (1).注册两个邮箱账号(一个用来 ...
- QFNU-ACM 2020.04.05个人赛补题
A.CodeForces-124A (简单数学题) #include<cstdio> #include<algorithm> #include<iostream> ...
- OO第一单元总结——表达式求导
第一次作业 (1) UML结构图 (2)结构分析 Polynomial 类是对输入的字符串进行预处理,其中包括判断格式是否合法,运算符简化,分割成项等方法. Polynomial处理后得到的每一个项的 ...
- Python数模笔记-NetworkX(3)条件最短路径
1.带有条件约束的最短路径问题 最短路径问题是图论中求两个顶点之间的最短路径问题,通常是求最短加权路径. 条件最短路径,指带有约束条件.限制条件的最短路径.例如,顶点约束,包括必经点或禁止点的限制:边 ...