​ 作者:Lawliet 翻译:仿佛若有光 前言: 几个月前,我根据 Simoncelli 2016 年的论文编写了自己的自动编码器,用于研究目的.一开始,我想使用一些流行的深度学习框架(例如 Tensor Flow.Caffe2 或 MXNet)来做我的实验.然而,在对所有这些框架进行了几周的调查之后,我发现了一个非常令人头疼的问题--可扩展性.我不是说这些框架设计得不好,而是不允许用户开发第三方算子,就像写一个插件一样,你给我一个没有任何参数的函数.那么改变函数行为的唯一方法就是修改源代码,…

cuda程序优化 一:程序优化概述 1:精度 在关键步骤使用双精度,其他步骤使用单精度,以获得指令吞吐量和精度的平衡. 2:延迟 先缓冲一定量数据,在交给GPU计算.可以获得较高的数据吞吐量. 3:计算量 1):绝对计算量 当计算量较少时,不因用GPU 2):相对计算量 当计算量中的并行站大多比例,因使用GPU并行计算. 4:优秀的CUDA程序 1)给点数据规模下,选用的算法复杂度不明显高于最优算法 2)活动的线程束应使SM满载,且活动的线程块数应大于等于2,可以有效隐藏延迟. 3)当瓶颈出现在…

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满…

▶ 表面内存使用 ● 创建 cuda 数组时使用标志 cudaArraySurfaceLoadStore 来创建表面内存,可以用表面对象(surface object)或表面引用(surface reference)来对其进行读写. ● 使用 Surface Object API ■ 涉及的结构定义.接口函数. // vector_types.h ) uchar4 { unsigned char x, y, z, w; }; // surface_types.h typedef __device…

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D…

文章目录 前言 存取效率 计算效率 性能优化要点 展现足够的并行性 优化内存访问 优化指令执行 前言   CUDA算法的效率总的来说,由存取效率和计算效率两类决定,一个好的CUDA算法必定会让两类效率都达到最优化,而其中任一类效率成为瓶颈,都会让算法的性能大打折扣. 存取效率   存取效率即GPU和显存之间的数据交换效率,在上一篇博客中,我们介绍了GPU的存储结构,对GPU的各类存储介质有了一个初步的了解,其中全局内存具有最大的容量和最慢的访问效率,且对是否对齐和连续访问很敏感,这也是我们在前面…

CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多.这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要.本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储,以帮助提高带宽利用率,同时减少已执行指令的数量. 从以下简单的内存复制内核开始. __global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) { int idx = bl…

导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit),以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM.CNN的速度对比. 一 .为什么要提出SRU? 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算,这经常涉及到更大.更深的深层神经网络,然而,虽然深层神经网络带来了明显的提升,但是也耗费了巨大的训练时间,特别是在语音识别以及机器翻…

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程…

现把D到O的大部分滤镜用vulkan的ComputeShader实现了,列举其中一些有点特殊的说明. GaussianBlurPosition 指定区域高斯模糊 没有按照GPUImage里的方式实现,按照类似GaussianSelectiveBlur方式实现,一张高斯模糊图,一张原图,二图进行混合,这种实现方式更灵活(模糊半径等参数),并且并不会降低性能(单独的高斯模糊更容易优化). SphereRefraction 环境映射 环境映射技术漫谈 和GlassSphere一样,主要就是球形坐标系与…