使用NVIDIA A100 TF32获得即时加速

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使用NVIDIA A100 TF32获得即时加速 NVIDIA A100带来了我们公司历史上最大的单代性能增长.这是一个新的结构创新,这是一个多功能的支持,这是一个多功能的结构支持.TF32是用于深度学习训练的绝佳精度,因为它结合了FP32的范围和FP16的精度,与上一代的FP32精度相比,可提供高达5倍的加速.在这篇文章中,将简要介绍TF32的内部工作原理,并讨论显示其在一系列使用和网络中的影响的性能数据. TF32 at a glance 浮点数据表示十进制数,如硬件中使用符号位(正数或负数…

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU. 在这篇文章中,我们详细介绍了A100的令人兴奋的新特性,这些特性使NVIDIA GPU成为计算机视觉工作负载的一个更好的动力.我们还展示了NVIDIA最近的两个CV研究项目:语义分割的层次多尺度注意和Bi3D:通过二元…

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学…

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J…

NVIDIA A100 GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库

NVIDIA A100 GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 Leveraging the Hardware JPEG Decoder and NVIDIA nvJPEG Library on NVIDIA A100 GPUs 根据调查,平均每个人产生1.2万亿张图片,这些图片是由手机或数码相机拍摄的.这种图像的存储,特别是以高分辨率的原始格式存储,占用了大量的内存. JPEG指的是联合摄影专家组(Joint Photography Experts Group),该组于20…

NVIDIA Jarvis：一个GPU加速对话人工智能应用的框架

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU…

Ubuntu16.04安装NVIDIA驱动、实现GPU加速

NVIDIA驱动前前后后装了好几遍,下面把个人的经验分享下,大家仅供参考. 老规矩,先引用师兄的(最详细)https://blog.csdn.net/sinat_23853639/article/details/80990967 还有一些参考https://blog.csdn.net/u012759136/article/details/53355781 https://blog.csdn.net/CosmosHua/article/details/76644029 https://blog.c…