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TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困…

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成…

NVIDIA GPU上的随机数生成 NVIDIA CUDA随机数生成库(cuRAND)提供高性能的GPU加速的随机数生成(RNG).cuRAND库使用NVIDIA GPU中提供的数百个处理器内核,将质量随机数提高了8倍.cuRAND库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuRAND性能 cuRAND还提供两个灵活的接口,使您可以从CPU上运行的主机代码或GPU上运行的CUDA函数/内核中批量生成随机数.多种RNG算法和分发选项意味着可以根据需要选择最佳解决方案. c…

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的…

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi…

在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程 很多deep learning教程都推荐在jupyter notebook运行python代码,方便及时交互.但只在本地运行没有GPU环境,虽然google colab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问.于是想给实验室的服务器配置jupyter notebook,供本机远程访问.踩了不少坑,码一下教程以供参考. 服务器环境是Ubuntu 16.04.5 LTS .本机windows1…

我有一部荣耀3C,一般放在宿舍(我随身携带的是一部诺基亚E63,小巧.稳定.待机时间长),在宿舍我就会用它在微信上看公众号里的文章,最近要考驾照也在上面用驾考宝典.最近想在实验室用这两个软件,但又懒得带手机,而微信没有PC版,驾考宝典的PC版暂时没法同步数据,于是就想在PC上运行这两个软件,搜索了一阵子,找到三种方法: 1.在PC安装一个安卓模拟器,在模拟器里面运行apk: 2.虚拟机安装 Android x86 然后在此系统里运行: 3.利用谷歌chrome浏览器运行(这是一个新颖.有前途.激…

一,为什么要为node指定label? 通常scheduler会把pod调度到所有可用的Node,有的情况下我们希望能把 Pod 部署到指定的 Node, 例如: 有的Node上配备了速度更快的SSD磁盘 有的Node上配备了性能更强的GPU, 这样pod中的应用才能更好的发挥node的硬件优势   说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/…

TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行 Amazon AWS 提供采用 NVIDIA K8 GPU 的 P2.x 机器.为了能够使用,第一步还需要创建一个 Amazon AWS 账户,如果还没有,可以使用链接https://portal.aws.amazon.com/billing/signup?nc2=h_ct redirect_url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fregistration-confirmation#/start (https:…