常见的浮点类型有fp16,fp32,bf16,tf32,fp24,pxr24,ef32,能表达的数据范围主要看exponent,精度主要看fraction. 可以看出表达的数据范围看fp32,bf16,tf32,pxr24和ef32都是一样的,因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围.fp24到表达范围比上面这些小,是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef32>tf32>bf16,燧原的ef32都精度比Nvidia的fp32的精度多了一位,但都显著优

阿里妹导读:近日,阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”. AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow.Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更高效地实现模型背后的业务.这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合.在大规模机器学习应用中,考虑到大规模的模型部署,机器学习的推理侧计算量往往是训练侧计算量的十倍以上,所以推理侧的优化尤其重要.” MNN背后的技术框架如何设计

淘宝上用的移动AI技术,你也可以用在自己的产品中了. 刚刚,阿里巴巴宣布,开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN(Mobile Neural Network),用于在智能手机.IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测. 这是阿里开源的首个移动AI项目,已经用于阿里手机淘宝.手机天猫.优酷等20多个应用之中.覆盖直播.短视频.搜索推荐.商品图像搜索.互动营销.权益发放.安全风控等场景.在IoT等移动设备场景下,也有若干应用. 阿里表示,在iOS.Android的CPU.GPU性能上,

开源 MNN:淘宝在移动 AI 上的实践   陈以鎏(离青) 阅读数:40612019 年 6 月 28 日   随着深度学习的快速发展和端侧设备算力的不断提升,原本在云端执行的推理预测工作正在部分迁移到端侧.在GMTC 全球大前端技术大会上,淘宝无线开发专家陈以鎏发表了<MNN - 端侧推理引擎面临的挑战与应对>的演讲,与大家分享了MNN(Mobile Neural Network) 开发.开源中的思考与总结.本文整理内容如下. 开源与背景 人工智能从 2006 年开始,迎来了第三次浪潮.随

基于TensorRT车辆实时推理优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型要求在GPU上进行极其精确和高效的计算.Zoox是一家全新开发robotaxis的初创公司,充分利用了NVIDIA硬盘的高性能.节能计算功能.最近,Zoox在旧金山发布了一个一小时的全自动驾驶,详细展示了他们的AI堆栈. 与TensorFlow相比,

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

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摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N

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边缘智能:按需深度学习模型和设备边缘协同的共同推理 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,En Li, Zhi Zhou, and Xu Chen@School of Data and Computer Science, Sun Yat

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MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性:融合计算和降精度核.这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能. 然而,MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化,仍然不能从中受益.幸运的是,MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能. 本文说明基于子图的解决方案,以利用MKL-DNN在MXNet中的功能.一般来说

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