CUDA02 - 的内存调度与优化 前面一篇(传送门)简单介绍了CUDA的底层架构和一些线程调度方面的问题,但这只是整个CUDA的第一步,下一个问题在于数据的访存:包括数据以何种形式在CPU/GPU之间进行通信.迁移,以及在GPU内部进行存储.访问. 1 global .shared .constant.local 通常来讲,待计算的数据都存放在内存或者硬盘(外部存储设备)中,由CPU来进行调度.想要在device上计算.处理数据,就首先需要将数据转移至CUDA,这样的转移操作通常需要经过数据总…

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M…

在用非ARC模式编写iOS程序的时候,造成程序内存泄露在所难免,后期我们一般会进行内存优化.自己比较常用的内存优化方法有两种 1.Analyze,静态分析内存泄露的方法.很简单,在Xcode菜单栏中点击 ”Product“ -> "Analyze",编译完成后项目工程中可能造成内存泄露的代码就会被标记出来,这样我们就可以有针对性的更改代码优化内存了. 2.使用Xcode的自带工具Leaks,动态的检测内存泄露.一般步骤如下. 1>在Xcode菜单栏中点击 ”Product“…

缓存优化 大部分的网页都包括不常更改的资源,比如CSS文件,图片文件,JavaScript文件等.这些资源通过网络下载需要一定的时间,这就增加了网页加载的总时间.HTTP缓存可以让这些资源通过浏览器以及代理服务器进行保存或缓存.一旦资源被缓存,用户再次访问这些页面时,浏览器或代理可以直接引用本地缓存的副本,而不必重新下载.因此,缓存是一个双赢的策略:你可以通过减少所需资源文件的http请求数来减少​往返时间,还可以大幅的减少响应的网络负荷.启用缓存除了可以有效的减少后续用户访问时页面加载时间,还…

一.正确使用redis 数据类型 我们先了解下 String 类型的内存空间消耗问题,以及选择节省内存开销的数据类型的解决方案.例如一个图片存储系统,要求这个系统能快速地记录图片 ID 和图片在存储系统中保存时的 ID(可以直接叫作图片存储对象 ID).同时,还要能够根据图片 ID 快速查找到图片存储对象 ID.因为图片数量巨大,所以我们就用 10 位数来表示图片 ID 和图片存储对象 ID,例如,图片 ID 为 1101000051,它在存储系统中对应的 ID 号是 3301000051. p…

课程内容 OpenBLAS项目介绍 矩阵乘法优化算法 一步步调优实现 以下为公开课完整视频,共64分钟: 以下为公开课内容的文字及 PPT 整理. 雷锋网的朋友们大家好,我是张先轶,今天主要介绍一下我们的开源矩阵计算库OpenBLAS以及矩阵乘法的优化. 首先,什么是BLAS? BLAS是 Basic Linear Algebra Subprograms (基本线性代数子程序)的首字母缩写,主要用来做基础的矩阵计算,或者是向量计算.它分为三级: BLAS 1级,主要做向量与向量间的dot或乘加运…

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极…

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置…

作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持…

作者:王彪 | 旷视框架部异构计算组工程师 一.背景 什么是天元 旷视天元(MegEngine)是一个深度学习框架,它主要包含训练和推理两方面内容.训练侧一般使用 Python 搭建网络:而推理侧考虑到产品性能的因素,一般使用 C++ 语言集成天元框架.无论在训练侧还是推理侧,天元都担负着将训练和推理的代码运行到各种计算后端上的任务.目前天元支持的计算后端有 CPU.GPU.ARM 和一些领域专用的加速器,覆盖了云.端.芯等各个场景. 天元主要有三大特征: 1.训推一体,不管是训练任务还是推理任…