NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(下) DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM,虽然测试中可以选择FP16,但实际上它们都只支持FP32运算. 虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理. NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的.使用标准的IL

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:kevinxiaoyu,高级研究员,隶属腾讯TEG-架构平台部,主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速.FPGA云.高速视觉感知等方向的构架设计和优化."深度学习的异构加速技术"系列共有三篇文章,主要在技术层面,对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析. 一.概述:通用=低效 作为通用处理器,CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心,结合指令集,完成日常工作中多种多样的计

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

对于学习Core的框架,对我帮助最大的一篇文章是Artech的<200行代码,7个对象——让你了解ASP.NET Core框架的本质>,最近我又重新阅读了一遍该文.本系列文章就是结合我的阅读心得,一起来搭建一个迷你的Core框架. 本文相关代码在码云上,链接如下 https://gitee.com/qixinbo/MyKestrelServer/tree/master/CoreMini/CoreMini 还有部分是core的源码,链接如下 https://github.com/aspnet/A

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

11.WebHost  第六个对象 到目前为止我们已经知道了由一个服务器和多个中间件构成的管道是如何完整针对请求的监听.接收.处理和最终响应的,接下来来讨论这样的管道是如何被构建出来的.管道是在作为应用宿主的WebHost对象启动的时候被构建出来的,在ASP.NET Core Mini中,我们将表示应用宿主的IWebHost接口简写成如下的形式:只包含一个StartAsync方法用来启动应用程序. public interface IWebHost { Task StartAsync(); }

8.Server   第五个对象 服务器在管道中的职责非常明确,当我们启动应用宿主的WebHost的时候,服务它被自动启动.启动后的服务器会绑定到指定的端口进行请求监听,一旦有请求抵达,服务器会根据该请求创建出代表上下文的HttpContext对象,并将该上下文作为输入调用由所有注册中间件构建而成的RequestDelegate对象. 简单起见,我们使用如下这个简写的IServer接口来表示服务器.我们通过定义在IServer接口的唯一方法StartAsync启动服务器,作为参数的handler

4.HttpContext 第一个对象 我们的ASP.NET Core Mini由7个核心对象构建而成.第一个就是大家非常熟悉的HttpContext对象,它可以说是ASP.NET Core应用开发中使用频率最高的对象.要说明HttpContext的本质,还得从请求处理管道的层面来讲.对于由一个服务器和多个中间件构建的管道来说,面向传输层的服务器负责请求的监听.接收和最终的响应,当它接收到客户端发送的请求后,需要将它分发给后续中间件进行处理.对于某个中间件来说,当我们完成了自身的请求处理任务之后

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

雷锋网 - 2016 | 人工智能在深度学习领域的前世今生(原文链接) Deep Learning - DL,深度学习是机器学习的一种. 深度学习最重要的作用:表示学习 深度学习实践的四个关键要素 计算能力 算法 数据 应用场景 卷积神经网络(CNN) 最著名的深度学习模型. 参考: :

Game Theory Reveals the Future of Deep Learning Carlos E. Perez Deep Learning Patterns, Methodology and Strategy @ IntuitionMachine.com 译自:https://medium.com/intuitionmachine/game-theory-maps-the-future-of-deep-learning-21e193b0e33a#.2vjbrl5di 若你一直fo

(一)卷积神经网络 卷积神经网络最早是由Lecun在1998年提出的. 卷积神经网络通畅使用的三个基本概念为: 1.局部视觉域: 2.权值共享: 3.池化操作. 在卷积神经网络中,局部接受域表明输入图像与隐藏神经元的连接方式.在图像处理操作中采用局部视觉域的原因是:图像中的像素并不是孤立存在的,每一个像素与它周围的像素都有着相互关联,而并不是与整幅图像的像素点相关,因此采用局部视觉接受域可以类似图像的此种特性. 另外,在图像数据中存在大量的冗余数据,因此在图像处理过程中需要对这些冗余数据进行处理

机器学习 CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computational Learning Theory 计算学习理论中最重要的理论模型:PAC(Probably Approximately Correct) - 概率近似正确模型(Valiant - 图灵奖,1984)   机器学习的形态:数据 + 算法 关于机器学习的未来 技术上:一定是能有效利用GPU等

caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景