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…

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…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深…

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.…

Google Colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. 官方教程 新手指引:https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-…

参考:登上<Cell>封面的AI医疗影像诊断系统:机器之心专访UCSD张康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning 2018-2-22 Cell 读<Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning> 没有问题就无法学习: 1. 文中的数据规模…

本文将演示如何在TVM中编写高性能的卷积实现.以平方大小的输入张量和滤波器为例,并假设卷积的输入量很大.使用不同的布局来存储数据,以实现更好的数据局部性.缓冲区布局为HWCN,代表高度,宽度,通道,批次. 准备和算法 将固定大小用于256通道和14 x 14尺寸的输入张量.批处理大小为256.卷积过滤器包含512个大小为3 x 3的过滤器.对于卷积,使用步幅大小1和填充大小1.以下代码定义了TVM中的卷积算法. import numpy as np import tvm from tvm imp…

有好多朋友在安装 caffe 时遇到不少问题.(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成) 今天测试并整理一下安装过程.我是在阿里云上测试,选择centos 7.3 镜像. 先安装 epel 源 yum install epel-release 安装基本编译环境 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel yum install gflags-devel g…

前提: 假设已经在Windows上安装配置好mxnet和python语言包. 假设mxnet安装目录为D:\mxnet 假设已安装好wget 可以参考 这篇文章 打开Windows的命令提示符: 执行如下命令,进入目录 D:\ cd D:\mxnet\example\neural-style 修改download.sh命令,修改为如下内容,并保存执行,下载相关数据文件. #!/bin/bash #由于某种墙的原因,可能需要设置代理,去掉#即可 #set http_proxy=http://127…