GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C2070 2.0 Tesla M40 5.2 Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla K10 3.0 Tesla M20xx 2.0 Quadro M6000 24GB 5.2 Quadro M6000 5.2 Quadro K6000 3.5 Quadr…

NVIDIA系统管理界面介绍 原文来源:https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface NVIDIA系统管理界面(nvidia-smi)是一个命令行实用程序,基于NVIDIA管理库(NVML),旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备. 此实用程序允许管理员查询GPU设备状态并具有相应的权限,允许管理员修改GPU设备状态.它针对的是Tesla TM,GRID TM,Quadro TM和Titan X产品,但其他NV…

NVIDIA GPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调整对于获得最佳性能至关重要.这是有关如何使用自动调度器为NVIDIA GPU调整整个神经网络. 为了自动调整神经网络,将网络划分为小的子图,并对其进行独立调整.每个子图被视为一个搜索任务.任务调度程序可以对时间进行分片,并为这些任务动态分配时间资源.任务调度程序可以预测每个任务对端到端执行时间的影响,确定可以最大程度地减少执行时间的任务的优先级. 对于每个子图,使用compute声明tvm/python/topi获取张量表达式形…

NVIDIA GPU卷积网络的自动调谐 针对特定设备和工作负载的自动调整对于获得最佳性能至关重要.这是关于如何为NVIDIA GPU调整整个卷积网络. NVIDIA GPU在TVM中的操作实现是以模板形式编写的.模板有许多可调旋钮(平铺系数.展开等).将调整神经网络中的所有卷积和深度卷积算子.在调优之后,生成一个日志文件,其中存储了所有所需操作符的最佳旋钮值.当TVM编译器编译这些运算符时,它将查询此日志文件以获得最佳的旋钮值. 还发布了一些NVIDIA GPU的预调参数.可以去NVIDIA G…

显卡有Nvidia 和 ATI两个芯片,我们经常称他们为N卡和A卡,N卡更加注重于性能,而A卡则为颜色艳丽,画面更好.不过,最近一些windows10系统用户在使用N卡过程中,遇到了提示“您当前未使用连接到nvidia gpu的显示器”,根本无法打开Nvidia控制面板,该怎么办呢?该问题是由于驱动程序文件损坏或安装驱动程序失败导致的,在本文中系统城小编给大家分享下具体解决方法! 步骤如下: 1.重装Nvidia 显卡驱动: 2.重装完成后按下win+x 点击[控制面板]: 3.在控制面板中将查…

NVIDIA GPU Pascal架构简述 本文摘抄自英伟达Pascal架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/pascal-architecture-whitepaper/ SM 相比Maxwell架构,Pascal架构改进了16-nm FinFET的制造工艺,并提供了各种其它架构改进. Pascal further improves the already excellent power efficiency pr…

NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tesla-product-literature/sc18-tesla-democratization-tech-overview-r4-web.pdf SM Volta架构目前仅GV100支持 Volta architecture comprises a single variant:…

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult…

NVIDIA GPU的快速傅立叶变换 cuFFT库提供GPU加速的FFT实现,其执行速度比仅CPU的替代方案快10倍.cuFFT用于构建跨学科的商业和研究应用程序,例如深度学习,计算机视觉,计算物理,分子动力学,量子化学以及地震和医学成像.使用cuFFT,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuFFT库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuFFT设备扩展 cuFFT设备扩展(cuFFTDx)允许应用程序将FFT内联到用户内核中.与cuFFT主机AP…

NVIDIA GPU上的Tensor线性代数 cuTENSOR库是同类中第一个GPU加速的张量线性代数库,提供张量收缩,归约和逐元素运算.cuTENSOR用于加速在深度学习训练和推理,计算机视觉,量子化学和计算物理领域的应用.使用cuTENSOR,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构. cutensor性能 cuTENSOR库针对NVIDIA GPU的性能进行了高度优化.最新版本增加了对DMMA和TF32的支持. cuTENSOR的主要功能 张量收缩,缩小和元素运算 混合精度支持…