Roofline模型原理 Roofline模型是由加州理工大学伯利克提出的用来建立当前计算平台在不同的计算强度(Operational Intensity)下能够达到的理论计算上限 .论文和基础理论和应用 Roofline Model与深度学习模型的性能分析 .本文旨在教授如何根据当前开发环境机器建立该模型,并简单的介绍如何根据算法计算OI(计算强度). 需要准备的硬件参数 对于CPU而言,我们需要一下参数: 频率 内存带宽(double) Avx512 Unit Fma Intel Xeon

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读. 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常为M,用float32表示. 对比 std conv(主要贡献计算量) params:\(k_h\times k_w\ti

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

用NVIDIA NsightcComputeRoofline分析加速高性能HPC的应用 编写高性能的软件不是一件简单的任务.当有了可以编译和运行的代码之后,当您尝试并理解它在可用硬件上的执行情况时,将引入一个新的挑战.不同的平台,无论是cpu.gpu还是其他平台,都会有不同的硬件限制,比如可用内存带宽和理论计算限制.Roofline性能模型帮助您了解应用程序使用可用硬件资源的情况,以及哪些资源可能会限制应用程序的性能.在劳伦斯伯克利国家实验室,国家能源研究科学计算中心(NERSC)和计算研究部(

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩

Spring Boot 入门 Spring Boot 简介 > 简化Spring应用开发的一个框架:> 整个Spring技术栈的一个大整合:> J2EE开发的一站式解决方案: 微服务 2014,martin fowler 微服务:架构风格(服务微化) 一个应用应该是一组小型服务:可以通过HTTP的方式进行互通: 单体应用:ALL IN ONE 微服务:每一个功能元素最终都是一个可独立替换和独立升级的软件单元: [详细参照微服务文档](https://martinfowler.com/ar

[疯狂造轮子-iOS]JSON转Model系列之二 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言 上一篇<[疯狂造轮子-iOS]JSON转Model系列之一>实现了一个简陋的JSON转Model的库,不过还存在很多问题.下面我会尝试一个个去解决. 2. 存在问题及解决思路 2.1 没有考虑JSON数据并不一定是NSDictionary类型 有时候JSON并不一定是NSDictionary类型,可能是一个字符串,也可能是NSData类型的数据.不过不管是哪种类型,统

[疯狂造轮子-iOS]JSON转Model系列之一 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言 之前一直看别人的源码,虽然对自己提升比较大,但毕竟不是自己写的,很容易遗忘.这段时间准备自己造一些轮子,主要目的还是为了提升自身实力,总不能一遇到问题就Google. 之前写i博客园客户端的时候,经常会遇到JSON数据转Model的功能.一般遇到这种问题我都是自己在对应Model类中定义一个+ (instance)initWithAttributes:(NSDictio

步进电机以及无源蜂鸣器这些都需要脉冲信号才能够驱动,这里将用GPIO的PWM接口驱动无源蜂鸣器弹奏乐曲,本文基于树莓派Mode B+,其他版本树莓派实现时需参照相关资料进行修改! 1 预备知识 1.1 无源蜂鸣器和有源蜂鸣器 无源蜂鸣器:内部没有震荡源,直流信号无法让它鸣叫.必须用去震荡的电流驱动它,2K-5KHZ的方波PWM (Pulse Width Modulation脉冲宽度调制).5KHZ的电流方波就是每秒震动5K次,每一个完整的周期占用200us的时间,高点平占一部分时间,低电平占一部

写在前面 AutoMapper目录: [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(上) [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(中) [AutoMapper官方文档]DTO与Domin Model相互转换(下) 未完待续... 本篇目录: Flattening-复杂到简单 Projection-简单到复杂 Configuration Validation-配置验证 Lists and Array-集合和数组 Nested mapping

写在前面 除了博文内容之外,和 netfocus 兄的讨论,也可以让你学到很多(至少我是这样),不要错过哦. 阅读目录: 迷雾森林 找回自我 开源地址 后记 毫无疑问,领域驱动设计的核心是领域模型,领域模型的核心是实现业务逻辑,也就是说,在应对具体的业务场景的时候,实现业务逻辑是领域驱动设计最重要的一环,在写这篇博文之前,先总结下之前关于 DDD(领域驱动设计)的三篇博文: 我的“第一次”,就这样没了:DDD(领域驱动设计)理论结合实践:伪领域驱动设计,只是用 .NET 实现的一个“空壳”,仅此

使用mybatis-generator插件可以很轻松的实现mybatis的逆向工程,即,能通过表结构自动生成对应的java类及mapper文件,可以大大提高工作效率,并且它提供了很多自定义的设置可以应对不同的需求,最近做公司新开的一个项目就是使用到了它,简单粗暴. 下面介绍详细的使用步骤和注意事项,我的项目环境是idea+maven+ssm,但是我新建了一个空的maven项目专门用来生成java代码,然后再把它有选择的copy到自己的项目环境中. 1.新建一个空的webapp类型的maven项目

这个问题是由于在cshtml中 引用了model这个单词  它可能和Model在解析时有冲突. 解决方法:把model换成别的单词就可以了.

本文将介绍自定义Model过程中数据库数据源的获取方法,我使用过以下三种方式获取数据库数据源: 创建 存储对应数据库所有字段的 结构体,将结构体置于容器中返回,然后根据索引值(QModelIndex)取出最终的字段值: 创建 存储对应数据库所有字段的 类,将类对象置于容器中返回,然后利用内省机制获取对象相应字段(属性)值. 不用自己造轮子,直接使用QVariantList类,将QVariantList 对象置于容器中,如QVector<QVariantList >,然后根据索引值(QModel

在开发过程中,可能需要按照model的某种属性排序. 1.自定义model @interface Person : NSObject @property (nonatomic,copy) NSString *name; @property (nonatomic,assign) int age; @end 2.创建model对象 //创建model Person *liming = [[Person alloc] init]; liming.name = @"liming"; limin