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AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的

在Visual Studio内调试T4设计时模板有多个方法:安装使用带调试功能的第三方工具,利用System.Diagnostics.Debugger实时调试器,VS内置的T4调试工具.使用第三方工具的方法就不用说了,这里只记录下使用Debugger实时调试器和VS内置的T4调试工具的调试过程.首先是使用VS内置调试工具的调试过程.此处的VS使用的VS2015专业版,在VS内新建一个文本模板TextTemplate1.tt,删掉不必要的部分,代码如下: <#@ template debug=&quo

NVIDIA TEGRA X1:LINUX驱动程序包多媒体用户指南 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/u011475210 嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX1 嵌入式系统:Ubuntu16.04 虚拟机系统:Ubuntu14.04 编者: WordZzzz 一.GSTREAMER-1.0 安装和配置 本部分内容将介绍如何安装和配置Gstreamer.  1.通过如下命令在开发板上安装Gstreamer-1.0: sudo apt-get install

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随着2020年的发展,远程工作解决方案已成为许多人的新常态.企业正在寻找行之有效的解决方案,如虚拟桌面基础设施(VDI),以使他们的团队能够在任何地方安全地工作.然而,最新的算力和视频会议应用程序需要更强大的台式机来确保良好的用户体验. 借助NVIDIA GRID vPC,它可以经济高效地将虚拟化扩展到每个员工,其性能可与物理PC相媲美.基于NVIDIA vGPU技术的GRID vPC能够跨多个虚拟机(VM)共享同一个GPU,为知识型员工提供本机PC体验.因为通常在CPU上完成的任务被卸载到GP

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型

TensorRT 加速性能分析 Out-of-the-box GPU Performance 模型推理性能是什么意思?在为用户评估潜在的候选项时,不测量数据库查询和预筛选(例如决策树或手动逻辑)的贡献.使用估计器对特征列进行预处理,并通过网络复制输入/结果. 有两个主要推理上下文: 离线推理-一次预先计算多个用户的概率 在线推理-为特定用户实时推荐 因此,可能有兴趣优化三个指标: 吞吐量,例如用户/秒(离线) 单次推理延迟(在线) 满足设置的延迟约束时的吞吐量 在使用TensorFlow的sto

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of

今天去参加了在腾讯北京总部的腾讯音视频技术 HUB 技术巡回大会,对其中的云游戏应用的探讨格外感兴趣.正巧最近元宇宙概念很火,这篇文章就大会中对云游戏的探讨进行总结和汇报. 讲述一下来自Intel的工程师的内容.他讲述的内容主要在于Intel在GPU上尤其应用于云游戏的GPU的投入.试想未来在GPU领域,三国争霸,分别是NVIDIA.AMD.Intel,显卡的价格或许会下降,利好消费者. 下图所示是Intel提供的云游戏参考框架.其中主要包括三个部分,分别是:Androld in Contain

摘要: 阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务. 在硅谷举办的2019年NVIDIA GPU技术大会(GTC)上,阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务. 在该实例发布之前,业内均采用以单颗物理GPU为单位的

作者:Kingyu & Lanking FlappyBird 是 2013 年推出的一款手机游戏,因其简单的玩法但极度困难的设定迅速走红全网.随着深度学习(DL)与增强学习(RL)等前沿算法的发展,我们可以使用 Java 非常方便地训练出一个智能体来控制 Flappy Bird. 故事开始于<GitHub 上的大佬们打完招呼,会聊些什么?>,那么,今天我们就来一起看一下如何用 Java 训练出一个不死鸟.游戏项目我们使用了一个仅用 Java 基本类库编写的 FlappyBird 游戏.

TVM自动调度器 随着模型大小,算子多样性和硬件异构性的不断增长,优化深度神经网络的执行速度非常困难.从计算的角度来看,深度神经网络只是张量计算的一层又一层.这些张量计算(例如matmul和conv2d)可以通过数学表达式轻松描述.在现代硬件上为其提供高性能的实现可能会非常具有挑战性.必须应用各种低级优化,利用特殊的硬件内在函数来实现高性能.建立线性代数和神经网络加速库(如CuBLAS,CuDNN,oneMKL和oneDNN)需要大量的工程工作. 如果可以编写数学表达式,将其神奇地转化为有效的代

WebRTC框架中的硬件加速 典型缓冲流量 应用程序和单元测试设置 重要方法调用 WebRTC软件包 局限性 WebRTC是一个免费的开源项目,可为浏览器和移动应用程序提供实时通信功能. WebRTC的主要功能是能够发送和接收交互式高清视频.快速处理此类视频需要硬件加速的视频编码. 当前,开源WebRTC项目框架支持各种软件编码器类型:VP8,VP9和H264.NVIDIA将硬件加速的H.264编码集成到WebRTC编码框架中.本文档使用名称NvEncoder表示此功能. 典型缓冲液流量 下图显

GPU-加速数据科学工作流程 GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS 传统上,数据科学工作流程是缓慢而繁琐的,依赖于cpu来加载.过滤和操作数据,训练和部署模型.gpu大大降低了基础设施成本,并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能 开源软件库.GPU加速数据科学在笔记本电脑.数据中心.边缘和云端随处可见. ApacheSpark3.0是GPU加速的RAPIDS ApacheSpark3.0是Spark的第一个版本,它为分析和人工智

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的

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TensorRT开源软件 此存储库包含NVIDIA TensorRT的开源软件(OSS)组件.其中包括TensorRT插件和解析器(Caffe和ONNX)的源代码,以及演示TensorRT平台使用和功能的示例应用程序.这些开源软件组件是TensorRT General Availability(GA)发行版的一个子集,其中包含一些扩展和错误修复. 对于TensorRT OSS的代码贡献,请参阅我们的贡献指南和编码指南. 有关TensorRT OSS发行版附带的新添加和更新的摘要,请参阅变更日志.

原本关于T4模板原想分5个章节详细解说的,不过因为最近比较忙,也不想将整个系列时间拉得太长,所以就将它们整合在一块了,可能会有很多细节没有讲到,希望大家自己对着代码与模板去研究. 本章代码量会比较大,基本将Web层要使用到的大部分函数都用模板生成了出来,而模板中的函数,很多也是互相关联调用的.另外在DotNet.Utilities(公共函数项目)中也添加与修改了一些类和函数. 需要特别说明的是,在逻辑层添加了July大神编写的超强上传类,具体怎么使用功能怎么强大,在后面调用到时会用一个章节详细说