NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快! 英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序.使用TensorRT,您可以优化神经网络模型,精确地校准低精度,并最终将模型部署到超大规模的数据中心.嵌入式或汽车产品平台.在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中,基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍. TensorRT提供INT8和FP16的优化,用于深度学习推理应用程序的生产部署,如视频流.语音识别.推…

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to…

导读 不出意外的,Nvidia在其举行的Supercomputing 19大会上公布了很多新闻,这些我们将稍后提到.但被忽略的一条或许是其中最有趣的:一张更快.功耗更低的新一代图形加速卡. 多名与会者与多个新闻站点发现了这点,Nvidia 向我证实这确实是一张新卡.Nvidia的“Volta” 这代 Tesla GPU 加速卡在 2017 年就已淘汰,因此升级工作应该早已过期. V100S 目前仅提供 PCI Express 3 接口,但有望最终支持 Nvidia 的 SXM2 接口.SXM 是…

NVIDIA TensorRT:可编程推理加速器 一．概述 NVIDIA TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的SDK.它包括一个深度学习推理优化器和运行时间,为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量. 在推理过程中,基于TensorRT的应用程序执行速度比仅限CPU的平台快40倍.使用TensorRT,可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型,以高精度校准较低精度,最后部署到高规模数据中心.嵌入式或汽车产品平台. TensorRT建立在NVIDIA的并行编程模型CUDA的基础上,使…

NVIDIA TensorRT supports different data formats NVIDIATensorRT公司 支持不同的数据格式.需要考虑两个方面:数据类型和布局.              数据类型格式 数据类型是每个单独值的表示.它的大小决定了值的范围和表示的精度:它们是FP32(32位浮点或单精度).FP16(16位浮点或半精度).INT32(32位整数表示)和INT8(8位表示). 布局格式 布局格式决定了存储值的顺序.通常,批处理维度是最左边的维度,其他维度是指图像…

NVIDIA TensorRT高性能深度学习推理 NVIDIA TensorRT 是用于高性能深度学习推理的 SDK.此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量. 在推理过程中,基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度快 40 倍.借助 TensorRT,您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型,精确校正低精度,并最终将模型部署到超大规模数据中心.嵌入式或汽车产品平台中. TensorRT 以 NVIDIA 的并行编程…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的…

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜…

原文地址:OPTIMIZING WEBPACK FOR FASTER REACT BUILDS 原文作者:Jonathan Rowny 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/optimizing-webpack-for-faster-react-builds.md 译者:Starrier 校对者:lcx-seima.sishenhei7 如果您的 Webpack 构建缓慢且有大量的库 --…

作者:曹彬 | 旷视 MegEngine 架构师 简介 从 2080Ti 这一代显卡开始,所有的民用游戏卡都取消了 P2P copy,导致训练速度显著的变慢.针对这种情况下的单机多卡训练,MegEngine 中实现了更快的集合通信算法,对多个不同的网络训练相对于 NCCL 有 3% 到 10% 的加速效果. MegEngine v1.5 版本,可以手动切换集合通信后端为 shm(默认是 nccl),只需要改一个参数.(由于 shm 模式对 CPU 有额外的占用,且只有在特定卡下才能提高效率,因此…