本文转载于:子棐之GPGPU 的 TensorRT系列入门篇 学习一下加深印象 Why TensorRT 训练对于深度学习来说是为了获得一个性能优异的模型,其主要的关注点在与模型的准确度.精度等指标.推理(inference)则不一样,其没有了训练中的反向迭代过程,是针对新的数据进行预测,而我们日常生活中使用的AI服务都是推理服务.相较于训练,推理的关注点不一样,从而也给现有的技术带来了新的挑战. 需求 现有框架的局限性 影响 高吞吐率 无法处理大量和高速的数据 增加了单次推理的开销 低响应时间

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

背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.对于大点的模型,推理的速度是赶不上摄像头或视频的帧率的,如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放在两个线程里,互不影响,达到实时的效果. 实现方法 将摄像头的视频读取放入子线程,充当一个生产者的角色,将推理放入主线程,

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

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

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 1.2 挑战 0x02 并行机制 2.1 机制分类与权衡 2.1.1 数据并行 2.1.2 模型并行 2.1.3 流水线并行 2.2 如何使用 0x03 Pytorch 手动指定并行方式 3.1 基础知识 3.2 特点 3.3 基本用法 3.4 将模型并行化应用于现有模块 3.5 通过流水线输入

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

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

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所

Lecture 8  Deep Learning Software 课堂笔记参见:https://blog.csdn.net/u012554092/article/details/78159316 今天我们来介绍深度学习软件,它们的性能.优劣以及应用流程,包括CPU.GPU和一些流行的深度学习框架. 一.          CPU vs GPU GPU被称作显卡(graphics card),或者图形处理器(Graphics Processing Unit),是一种专门进行图像运算工作的微处理器

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

原文连接:https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/ 摘要:伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行.在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战.本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习. 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析.数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式.从互

机器之心报道 本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,然后再对其进行系统地对比 下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数,这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成. TensorFlow 地址:https://www.tensorflow.org/ TensorFlow最开始是由谷歌一个称之为DistBeliefV2的库发展而来,它是一个公司内部的深度神经网络库,隶属于谷歌大脑项目.有一些人认为Te