GPU微观物理结构框架 一．CPU 和 GPU 在物理结构和设计上有何区别 首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元.一句话,两者都为了完成计算任务而设计. 先直观地上个示意图: 从图中可以看到,CPU和GPU均有自己的存储(橙色部分…

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU…

最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S…

TensorFlow是什么? TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算(numerical computation)的软件库.它是基于数据流图的处理框架,图中的节点表示数学运算(mathematical operations),边表示运算节点之间的数据交互.TensorFlow从字面意义上来讲有两层含义,一个是Tensor,它代表的是节点之间传递的数据,通常这个数据是一个多维度矩阵(multidimensional data arrays)或者一维向量:第二层意思Flow,指的…

1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f…

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…

最近用到这方面的知识,感觉这篇文章写的很好,为了方便自己查阅,就搬运了过来,如果牵涉到侵权,请联系我,我会删除该博文!!! 我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解. 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧.截图来自资料1(CUDA的官方文档): 从上图可以看出GPU(图像处理器,Graphics Processing Unit)和CPU(中央处理器,Central…

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算…

这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算,以及自己的电脑是否可以使用GPU加速. ​写在前面: 在深度学习中,我们常常要对图像数据进行处理和计算,而处理器CPU因为需要处理的事情多,并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求,显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的,GPU特别擅长处理图像数据,而CUDA(Compute Unified Device…

CPU,GPU,GPGPU 1．基本概念 1.1  GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉du处理器.zhi显示芯片,是一种专门在个人电脑.工dao作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 1.2  CPU 中央处理器(CPU,Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心( Control Unit).它的功…

我的好友Ds 发布一个flex的消息.我帮忙转发 DarkStone - 跨平台移动应用开发之 Flex 的崛起 (2013-08-20 22:28:32)     此文章由 周戈 (DarkStone) 原创, 发表日期 2013-08-19, 转载请注明来源: 微博: http://weibo.com/dstech 博客: http://blog.sina.com.cn/dstech QQ群: 23477140 欢迎各位 ActionScript 同仁的大驾光临, 我今天发布的消息非常振奋人…

第三方库 CocoaPod CocoaPod并不是iOS上的第三方库 而是大名鼎鼎的第三方库的管理工具 在CocoaPod没有出现之前 第三方库的管理是非常痛苦的 尤其是一些大型的库(比如nimbus) 每次对库进行更新 都可能会非常的痛苦 CocoaPod的出现解决了这些问题 以Framework的方式引入第三方库 极大的节约了集成的时间 而且通吃Objective-C和Swift(Swift上的Cathatage我没有实际用过 但是它的那种集成方式还是比CocoaPod麻烦点) iCarou…

第三方库 CocoaPod CocoaPod并不是iOS上的第三方库 而是大名鼎鼎的第三方库的管理工具 在CocoaPod没有出现之前 第三方库的管理是非常痛苦的 尤其是一些大型的库(比如nimbus) 每次对库进行更新 都可能会非常的痛苦 CocoaPod的出现解决了这些问题 以Framework的方式引入第三方库 极大的节约了集成的时间 而且通吃Objective-C和Swift(Swift上的Cathatage我没有实际用过 但是它的那种集成方式还是比CocoaPod麻烦点) iCarou…

原文:http://www.infotech.ac.cn/article/2012/1003-3513-28-2-60.html MapReduce原理及其主要实现平台分析 亢丽芸, 王效岳, 白如江 摘要 关键词: MapReduce; 实现平台; Hadoop; Phoenix; Disco; Mars Analysis of MapReduce Principle and Its Main Implementation Platforms Kang Liyun, Wang Xiaoyue,…

原文网址:http://adad184.com/2015/07/08/my-favorite-libraries-and-plugins/ 第三方库是现在的程序员离不开的东西 不光是APP开发 基本上所有的商业项目 都会或多或少的使用到第三方库 Github上Star>100的开源库数量如下 可以看到JS以绝对的优势排名第一 一定程度上也说明了JS在这几年为什么发展得这么迅速 不会点JS都不好意思说自己是码农 不过现在JS圈的造轮子浪潮也是愈演愈烈了 自己不写个框架都不好意思打招呼 OC排名第四…

1.大数据的开放式创新——吴甘沙 相关阅读:[PPT]吴甘沙:让不同领域的数据真正流动.融合起来,才能释放大数据的价值 下载:大数据的开放式创新——吴甘沙.pdf 2.微软严治庆——让大数据为每个人服务 导读:数据文化带来1.6万亿美元数据红利,IDC调查显示,采用完整的大数据解决方案,将在未来4年内,给全球企业带来1.6万亿. 下载:微软严治庆—让大数据为每个人服务.pdf 3.大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 相关阅读:广点通背后的大数据技术秘密——大规模主题模型建模及其在腾讯业务中…

众所周知,如果你想研究Deep Learning,那么比较常用的配置是Linux+GPU,不过现在很多非计算机专业的同学有时也会想采用Deep Learning方法来完成一些工作,那么Linux+GPU的环境就有可能会给他们带来一定困扰,我写这篇文章就是为了让这些同学可以不用去装Linux系统,不用去涉及GPU,就可以基于Caffe框架跑出一个简单的神经网络. CNN基础知识:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit(…

1. 前言 2016年, 我们维护的 iOS推流播放融合SDK KSYLive_iOS 在github上发布了40多个版本, 平均两周发布一个新版本, 经历了最初痛苦的全手动版本构建和维护, 到后来慢慢搭建起来的持续集成系统, 在这里简要的总结一下这个搭建过程中的一些实践经验. 1.1 持续集成的作用 持续集成系统主要在如下两个环节提供服务: 开发阶段(build), 开发人员提交代码后, 在服务端能够自动对提交的版本进行构建和测试, 保证提交能够编译,并自动测试通过的代码可以不给同事添麻烦,提…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…

TensorRT是什么 建议先看看这篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/35657027 深度学习 训练 部署 平常自学深度学习的时候关注的更多是训练的部分,即得到一个模型.而实际工作很大一块的工作内容集中于如何将模型部署到具体的芯片上.你自己写的模型效果是很难优于成熟的知名的模型的. 以无人驾驶为例,拍摄到图片后,芯片上的加载的模型要能够识别出图片里是什么.对自动驾驶这种场景而言,对实时性地要求是非常高的.试想,从图片输入到模型,到模型识别出图片中前方有个人花了1分钟,…

Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到: CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,需要安装gcc-6与g++-6 查看当前版本: $gcc --version  $g++ --version 可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6, $sudo apt-get install gcc-6 g++-6 然后更改软连接修改gcc-6为默认版本: $sudo mv gcc gcc.bak $ sudo ln…

1.nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/ 2.cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765 深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA…

DSVM(Data Science Virtual Machine 数据科学虚拟机)  是专为研究数据科学生成的 Microsoft Azure 云上的自定义 VM 映像.它预装并预配了许多热门数据科学和其他工具,可为高级分析快速生成智能应用程序. 它在 Windows Server 和 Linux 上可用. 我们在 Server 2016 和 Server 2012 上提供了 Windows 版本的 DSVM. 我们在 Ubuntu 16.04 LTS 中和基于 OpenLogic 7.2 C…

作者:冬瓜哥链接:https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 显卡/GPU是具体干活的芯片,其从host端拿命令和数据.显卡驱动,分内核态和用户态两部分.内核态驱动只管将用户态驱动发过来的命令和数据准备好,通知GPU来拿,利用环形fifo来下发命令和数据指针,并追踪命令的完成状态.用户态部分,负责对shader程序的编译,编译成GPU的二进制代码指令…

前言 第三方库是现在的程序员离不开的东西 不光是APP开发 基本上所有的商业项目 都会或多或少的使用到第三方库 Github上Star>100的开源库数量如下 可以看到JS以绝对的优势排名第一 一定程度上也说明了JS在这几年为什么发展得这么迅速 不会点JS都不好意思说自己是码农 不过现在JS圈的造轮子浪潮也是愈演愈烈了 自己不写个框架都不好意思打招呼 OC排名第四 相信这个排名还会上升 Swift暂时还挤不进前十 不过超过OC 也是指日可待(毕竟亲儿子) Xcode基本是Mac/iOS程序员的必…

Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 依靠于区域推荐算法(region proposal algorithms)去假定目标位置的最优的目标检测网络.之前的工作如SPPnet和Fast RCNN都减少了检测…