Reference: https://github.com/NervanaSystems/distiller https://nervanasystems.github.io/distiller/index.html PART I: 介绍 Distiller模型压缩包含的算法:  稀疏算法(剪枝+正则化)+低精度算法(量化) Distiller特点: (1)    该框架融合了剪枝,正则化及量化算法 (2)    一系列分析及评估压缩性能的工具 (3)    较流行压缩算法的应用 稀疏神经网络可

CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores,可加速某些类型的FP16矩阵数学运算.这样可以在流行的AI框架内更快,更轻松地进行混合精度计算.要使用Tensor Core,需要使用 CUDA 9 或更高版本.NVIDIA还 为TensorFlow,PyTorch和MXNet添加了 自动混合精度功能.  流行AI框架的张量核心优化示例 . 在软件开发的实践中,程序员通常会及早学习到使用正确的工具完成工作的重要性.当涉及数值计算时,这一点尤其重要,因为在

CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核,加速了某些类型的FP16矩阵数学.这使得在流行的人工智能框架中进行更快.更容易的混合精度计算成为可能.使用张量磁芯需要使用CUDA9或更高版本.NVIDIA还为Tensor

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,

引言 天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持

MindSpore应用目标 以下将展示MindSpore近一年的高阶计划,会根据用户的反馈诉求,持续调整计划的优先级. 总体而言,会努力在以下几个方面不断改进. 1. 提供更多的预置模型支持. 2. 持续补齐API和算子库,改善易用性和编程体验. 3. 提供华为昇腾AI处理器的全面支持,并不断优化性能及软件架构. 4. 完善可视化.调试调优.安全相关工具. 预置模型 · CV:目标检测.GAN.图像分割.姿态识别等场景经典模型. · NLP:RNN.Transformer类型神经网络,拓展基于B

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对

背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了.本文主要从三个方面来介绍AMP: 一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP? 三．如何使用AMP? 四.  注意事项 正文: 一．什么是AMP? 默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练.2017年,NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法,该方法在训练网络时将单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,并使用相同的超参数

NeurIPS 2018 中的贝叶斯研究 WBLUE 2018年12月21日   雷锋网 AI 科技评论按:神经信息处理系统大会(NeurIPS)是人工智能领域最知名的学术会议之一,NeurIPS 2018 已于去年 12 月 3 日至 8 日在加拿大蒙特利尔市举办.来自 Zighra.com 的首席数据科学家在参加完此次会议之后,撰写了一篇关于贝叶斯研究的参会总结,雷锋网 AI 科技评论编译整理如下. 此次会议支持现场直播,所有讲座的视频内容均可以在 NeurIPS 的 Facebook 主页

一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型.作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答.理解.预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2. [图1]SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标.目前SQuAD2.0排名

摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

摘要:MindSpore很多新特性与大家见面了,无论是在效率提升.易用性,还是创新方面,都是干货满满. 最近,AI计算框架是业界的热点,各大厂商纷纷投身AI框架的自研发,究其原因:AI框架在整个人工智能方案里,就像计算机的OS一样,得AI框架者得天下,得什么呢? 生态! 下面我们来介绍下MindSpore开源一周年后,有哪些牛B的特性发布.(MindSpore已集成到华为云全流程AI开发平台ModelArts里,开发者可以非常方便的在华为云ModelArts里体验MindSpore新特性). 1

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU. 在这篇文章中,我们详细介绍了A100的令人兴奋的新特性,这些特性使NVIDIA GPU成为计算机视觉工作负载的一个更好的动力.我们还展示了NVIDIA最近的两个CV研究项目:语义分割的层次多尺度注意和Bi3D:通过二元

NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领先的并行处理引擎.除了渲染高度逼真和身临其境的 3D 游戏外, NVIDIA GPUs 还可以加速内容创建工作流.高性能计算( HPC )和数据中心应用程序,以及众多人工智能系统和应用程序.新的 NVIDIA 图灵 GPU 架构建立在 GPU 长期领导地位的基础上. 图灵代表了十多年来最大的体系结构

TensorRT 7.2.1 开发概要(下) 1.2. Where Does TensorRT Fit? 一般来说,开发和部署深度学习模型的工作流要经过三个阶段. Phase 1 is training Phase 2 is developing a deployment solution, and Phase 3 is the deployment of that solution Phase 1: Training 在训练阶段,数据科学家和开发人员将首先陈述他们想要解决的问题,然后决定他们将

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和