NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

MySQL的主从复制 一般在大规模的项目上,都是使用MySQL的复制功能来创建MySQL的主从集群的. 主要是可以通过为数据库服务器配置一个或多个备库的方式来进行数据同步. 复制的功能不仅有利于构建高性能应用,同时也是高可用.可扩展性.灾难恢复.备份以及数据仓库等工作的基础. 通过MySQL的主从复制来实现读写分离,相比单点数据库又读又写来说,提升了业务系统性能,优化了用户体验. 另外通过主从复制实现了数据库的高可用,当主节点MySQL挂了的时候,可以用从库来顶上. MySQL支持的复制方式 M

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

半精度浮点是指用16bit表示一个浮点数,最高1bit为符号位,中间5bit为指数a,低10bit为尾数b Value = (符号位)(1+b/1024)*(2^(a-16)) 程序很简单,用pyinstaller -F getExp.py压缩成getExp.exe(见另一篇博客py文件打包成exe)可以用 由于只取指数位,程序简单处理了符号位和尾数位 #coding = utf-8 if __name__ == '__main__': file = input('输入半精度浮点文件:\n')

介绍 本篇是MathAssist的第二篇,在前言中粗略地展示了MathAssist的“计算和证明”能力,本篇开始将详细介绍其实现原理. 从计算开始说起,要实现任意大数的计算器首先得有一个类支持大数运算,于是本篇介绍BigNumber的实现. 一般编程语言提供的数字类型都是基于cpu位数来实现,这样做是为了在基础类型上保证运算速度. 想当年本人刚开始学vb6(也是刚开始学程序)时, 想用这个圆周率公式来精确到小数点后上万位,可结果好像是在小数点后7.8位就无法再精确了. 稍微想下就可明白原因——所

下表列出了TensorRT层和每个层支持的精确模式.它还列出了该层在深度学习加速器(DLA)上运行的能力.有关附加约束的更多信息,请参见 DLA Supported Layershttps://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#dla_layers .有关每个TensorRT层的更多信息,请参见TensorRT层.要查看每个层支持的特定属性列表,请参考TensorRT API文档https:/

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GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程(BLAS)的GPU加速实现.cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序.cuBLAS库包含用于批处理操作,跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展.使用cuBLAS,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuBLAS库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuBLAS多GPU扩展 cuBLASMg提供了最新的多GPU矩

面向OPENCL的ALTERA SDK 使用面向开放计算语言 (OpenCL™) 的 Altera® SDK,用户可以抽象出传统的硬件 FPGA 开发流程,采用更快.更高层面的软件开发流程.在基于 x86 的主机上迅速完成 OpenCL 加速器代码仿真,获得详细的优化报告,包括专门的算法流水线相关信息,缩短编译时间,直至得到满意的内核代码结果.利用预先编写的最优 OpenCL 或者 RTL 功能,从主程序调用它们,或者直接从您的 OpenCL 内核调用它们. 什么是 OpenCL? OpenCL

▶ 纹理内存使用 ● 纹理内存使用有两套 API,称为 Object API 和 Reference API .纹理对象(texture object)在运行时被 Object API 创建,同时指定了纹理单元.纹理引用(Tezture Reference)在编译时被 Reference API 创建,但是在运行时才指定纹理单元,并将纹理引用绑定到纹理单元上面去. ● 不同的纹理引用可能绑定到相同或内存上有重叠的的纹理单元上,纹理单元可能是 CUDA 线性内存或CUDA array 的任意部分.

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题.正如我们所知,机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力.在今年 5 月,我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测.而在本文中,我们将更加深入地探讨: 为什么深度学习需要使用 GPU GPU 的哪种性能指标最为重要 选购 GPU 时有哪些坑需

一种快速.可扩展的序列建模工具包,Pytorch的高级封装库,适用于机器翻译.语言模型和篇章总结等建模任务. 抽象 Dataset:数据加载 Fairseq中的Dataset基本都是按功能逐层封装,按需组合起来.所有数据加载的实现均位于fairseq/data下面. 两个比较常用的数据处理类: IndexedDataset直接处理/读取,bin/raw文件. LanguagepairDataset包含src和tgt两个Dataset,用于处理成对的数据.比如在机器翻译的中翻英任务中,处理中文和英

最近一次的Xcode 6更新默认不再支持arm7s架构,究竟是要废除不用呢还是仅仅只是一个疏忽? 目前的Xcode 6配置里定义${ARCHS_STANDARD}为armv7, arm64,当然这个定义前提是它会一再要求你删除掉你原本设定的构建架构.如果你选择按它所做的,你会发现你再也不能编译任何armv7s架构的东西. 当前iPhone5的A6和iPad4的A6X两款CPU都是armv7s架构,而之后在iPhone 5S.iPad Air以及iPad Mini Retina采用的A7处理器则是

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