cudnn加速计算

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cudnn加速运算 torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 第一句话是说,使用的是非确定性算法,使用cudnn来寻找高效率的计算方式第二句话是说,自动寻找最优的算法一般情况下,当数据维度.类型变化不大的情况下这样使用有助于提高运算, 但是如果变化比较大,那么每次计算搜索最优算法的时间就会比较多,反而计算效率慢…

基于深度学习的人脸识别系统系列（Caffe+OpenCV+Dlib）——【四】使用CUBLAS加速计算人脸向量的余弦距离

前言基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros…

基于双XCKU060+双C6678 的双FMC接口40G光纤传输加速计算卡

基于双XCKU060+双C6678 的双FMC接口40G光纤传输加速计算卡一.板卡概述板卡采用基于双FPGA+双DSP的信号采集综合处理硬件平台,板卡大小360mmx217mm.板卡两片FPGA提供两个FMC接口,4路QSFP+接口:每片FPGA挂接2簇32-bit DDR4 SDRAM,总容量2GB:两片FPGA之间通过GTH x8以及若干LVDS信号互联.每片FPGA通过RapidIO总线连接一片TMS320C6678型号8核DSP:每片DSP芯片外挂1GB的DDR3 SDRAM,Fla…

基于双XCKU060+双C6678 的双FMC接口40G光纤传输加速计算卡381

一.板卡概述板卡采用基于双FPGA+双DSP的信号采集综合处理硬件平台,板卡大小360mmx217mm.板卡两片FPGA提供两个FMC接口,4路QSFP+接口:每片FPGA挂接2簇32-bit DDR4 SDRAM,总容量2GB:两片FPGA之间通过GTH x8以及若干LVDS信号互联.每片FPGA通过RapidIO总线连接一片TMS320C6678型号8核DSP:每片DSP芯片外挂1GB的DDR3 SDRAM,Flash和2路千兆网接口:两片DSP之间通过HyperLink进行高速互联. 二…

GPU加速计算

GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI.数据分析和高性能计算 (HPC),在各种规模上实现出色的加速,应对极其严峻的计算挑战.作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎,A100 可以高效扩展,系统中可以集成数千个 A100 GPU,也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例,以加速各种规模的工作负载.第三代 Tensor Core 技术为各种工作负载的更多精度水平提供加速支持,缩短获取…

使用 GPU 加速计算

U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 来使得我们可以将大量的复杂重复的计算交给并行的 GPU 来处理,正是由于并行原因,这样就可以大大加快计算的速度,相比在 CPU 的线程中有着巨大的优势.类似 OpenglES 3.0 的 [Transform Feedback][link2] 和 Metal 的 [Data-Parallel Compute Processing][link3] 都是用来达到同样的目的的.但是很遗憾 Compute Shader 基本和移…