CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训

如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划.假设卷积的输入有大量数据.首先介绍如何在GPU上优化卷积. TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列,该阵列可以运行 ,其中A,B,C和D是4x4矩阵,如图所示.矩阵乘法输入A和B是FP16矩阵,而累加矩阵C和D可以是FP16或FP32矩阵.D = A * B + C 但是,CUDA程序员只能使用扭曲级原语,在张量核上执行16x16x16半精度矩

Java基础知识总结(超级经典) 转自:百度文库 黑马毕向东JAVA基础总结笔记    侵删! 写代码: 1,明确需求.我要做什么? 2,分析思路.我要怎么做?1,2,3. 3,确定步骤.每一个思路部分用到哪些语句,方法,和对象. 4,代码实现.用具体的java语言代码把思路体现出来. 学习新技术的四点: 1,该技术是什么? 2,该技术有什么特点(使用注意): 3,该技术怎么使用.demo 4,该技术什么时候用?test. ------------------------------------

<果壳中的C# C# 5.0 权威指南> ========== ========== ==========[作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari[译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川[出版] 中国水利水电出版社[版次] 2013年08月 第1版[印次] 2013年08月 第1次 印刷[定价] 118.00元========== ========== ========== [前言] C# 5.0 是微软旗舰编程语言的第4次重大升级. C# 5.

作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持

作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持

前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时.那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库. 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法的例子. CUBLAS 内容 CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分为三个级别: Lev1. 向量相乘 Lev2. 矩阵乘向量 Lev3. 矩阵乘矩阵 同时该库还包含状态结构和一些功能函数. C

关于cuBLAS库中矩阵乘法相关的函数及其输入输出进行详细讨论. ▶ 涨姿势: ● cuBLAS中能用于运算矩阵乘法的函数有4个,分别是 cublasSgemm(单精度实数).cublasDgemm(双精度实数).cublasCgemm(单精度复数).cublasZgemm(双精度复数),它们的定义(在 cublas_v2.h 和 cublas_api.h 中)如下. #define cublasSgemm cublasSgemm_v2 CUBLASAPI cublasStatus_t CUBL

参考博客: https://blog.csdn.net/muyouhang/article/details/54773265 https://blog.csdn.net/hhh0209/article/details/79830988 新建caffe的属性表,caffe_gpu_x64_release.props 将NugetPackages,caffe,CUDA中的头文件加进去 属性-C/C++-附加包含目录: D:\caffe20190311\NugetPackages\OpenCV.2.4

前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时.那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库. 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法的例子. CUBLAS 内容 CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分为三个级别: Lev1. 向量相乘 Lev2. 矩阵乘向量 Lev3. 矩阵乘矩阵 同时该库还包含状态结构和一些功能函数. C

▶ 按照书上的代码完成了 OpenACC 与CUDA 的相互调用,以及 OpenACC 调用 cuBLAS.便于过程遇到了很多问题,注入 CUDA 版本,代码版本,计算能力指定等,先放在这里,以后填坑. ● 代码,OpenACC 调用 CUDA // kernel.cu __global__ void saxpy_kernel(const int n, const float a, float *x, float *y) { int id = blockIdx.x * blockDim.x +

前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时.那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库. 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法的例子. CUBLAS 内容 CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分为三个级别: Lev1. 向量相乘 Lev2. 矩阵乘向量 Lev3. 矩阵乘矩阵 同时该库还包含状态结构和一些功能函数. C

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11479240.html 参考网址: https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html https://github.com/pytorch/pytorch/issues/15476#issuecomment-478293447 主要目的是在ubuntu中使用C++调用libotrch,从而调用pytorch训练得到的模型. cuda 10

在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销. 仅支持BERT(转换器). 基准测试 环境 Tesla P4 28 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz Debian GNU/Linux 8 (jessie) gcc (Debian 4.9.2-10+deb8u1) 4.

在上一篇博客中已经和大家聊了,关于JS与Android.Ios原生控件之间相互通信的详细代码实现,今天我们一起聊一下JS调用Android.Ios通信的相同点和不同点,以便帮助我们在进行混合式开发时,提高代码质量,实现两者在网页端代码的统一. 首先我们先看一下Ios调用JS的方法实现: //无参调用 function SwiftCallJs1(){} //有参调用 function SwiftCallJs2(name, message){} 紧接着我们看一下Android调用JS的方法实现: /

前言 最近有点空余时间,所以,就研究了一下APP支付.前面很早就搞完APP的微信支付了,但是由于时间上和应用上的情况,支付宝一直没空去研究.然后等我空了的时候,发现支付宝居然升级了支付逻辑,虽然目前还兼容老的方法,但是新的既然出来了,肯定研究新的了.但是网上几乎都是旧的方法,所以,唯有自己看官方的文档,慢慢一步一步研究了.在研究的过程中,发现,他跟微信支付的差别蛮大的.好了废话不多说了,下面直接来干货. 首先,你得去蚂蚁金服开放平台申请一个应用,地址:https://openhome.alipa

|| 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 一.前言 在前两篇文章(<操作系统篇-浅谈实模式与保护模式>和<操作系统篇-分段机制与GDT|LDT>)中,我们提到过特权级与调用门,特别是在说到保护模式时,我们提到了内存的保护,"保护"这两个字的含义何在呢?不同权级之间是如何相互访问,如何通讯,如何保护,这些东西都跟调用门和不同代码段的特权级紧密相关.本文主要探讨的就是,保护模式下的调用门与特权级,在阅读本文之前,建议大家先看看blog的之前几篇文章

一.下篇开头的废话 终于开写下篇了,这也是我写远程调用框架的第三篇文章,前两篇都被博客园作为[编辑推荐]的文章,很兴奋哦,嘿嘿~~~~,本人是个很臭美的人,一定得要截图为证: 今天是2014年的第一天,按中国辞旧迎新的传统,也作为我2014年第一篇博客,我想开篇前要总结下2013年的技术学习.今年我当爸爸了,当爸爸的人是没啥时间研究什么技术和写博客的,所以2013年上半年我的文章很少很少,直到老婆5月回家待产才有重新拿起书,提起笔写技术博客.今年老婆要回上海了,估计2014年的博客数量又会少点,

首先,场景是这样的:存在两个django web应用,并且两个应用存在一定的联系.某些情况下彼此需要获取对方的数据. 但是我们的应用肯经都会有对应的鉴权机制.不会让人家随随便便就访问的对吧.好比上车要刷卡(滴,老人卡~~~).我们知道在浏览器用户登陆后,每次请求都会对应的session,server可以根据对用的session判断用户的权限信息.但是我们不容易在server端使用,可能存在session失效时间等问题. 所以动手查看django官方文档,发现django提供remote user

先建立一个页面来检测一下我们建立的用户名能不能用,看一下有没有已经存在的用户名吗 可以通过ajax提示一下 $("#uid").blur(function(){ //取用户名 var uid = $(this).val(); //查数据库,调ajax $.ajax({ url:"testchuli.php",//处理页面的地址 data:{u:uid},//要传递的数据 type:"POST",//提交方式 dataType:"TEXT

函数调用 1. 文件内普通函数调用 创建一个js文件命名为2_callFunction.js,其中定义一个函数fun1,向返回对象输出了一段字符串“你好,我是fun1”. //--------------------2_callFunction.js---------------------------------     var  http = require('http');        http.createServer(function    (request,    response