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

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

如何将Numpy加速700倍?用 CuPy 呀 作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助.借助于 Numpy,数据科学家.机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据.那么 Numpy 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度. 选自towardsdatascience,作者:George Seif,机器之心编译,参与:杜伟.张倩. 就其自身来说,Numpy

from urllib import request import gevent,time from gevent import monkey#该模块让当前程序所有io操作单独标记,进行异步操作. monkey.patch_all()#对当前程序的io操作打上补丁.没有该monkey方法,异步IO无效. def f(url): print('GET:%s'%url) resp = request.urlopen(url)#获取网页 data = resp.read()#读取网页 print('%

前言 上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包[ONNX],今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5. 以下是YOLOv5的相关笔记总结,希望对大家有所帮助. 内容 地址链接 [YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来 https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html [YOLOv5]LabVIEW OpenCV dnn快速实

转自微博:http://blog.sina.com.cn/shaguazhu1213 KMPlayer控制播放速度的快捷方式 (2011-11-12 10:51:56) 标签: 杂谈 分类: 编程之旅 用KMPlayer播放器在播放视频的时候,如何控制播放速度? 通常方式是:  右键——播放——快 但这个方式有点麻烦就是,每这样操作一次只能提速5%,比如我想把播放速度增至130%,就要“右键——播放——快”这样循环操作6次. 通过上网搜索并亲身试验后发现还有一个快捷方式: 按Alt + G, 在

2019年3月19日,阿里云RDS PostgreSQL数据库GPU规格版本正式上线,开启了RDS异构计算并行加速之路.该版本在RDS(关系型数据库服务)的云基础设施层面首次完成了与阿里云异构计算产品的适配,实现了PostgreSQL时空引擎Ganos在空间图形图像处理上的并行计算加速,成为国内第一个将GPU应用于商业空间信息领域的数据库. 1. GPU并行计算 GPU(Graphic Processing Unit)是一种高并行架构图形处理器,其最突出的特点就是计算核心多,相比传统CPU四个.

网址: https://github.com/BeFreeRoad/intel_caffe_windows 将intel caffe从linux平台移植到windows平台. 性能: 在虚拟机上测试可以加速3倍左右. 缺陷: 不支持train 只支持inference.

本文转载于:子棐之GPGPU 的 TensorRT系列入门篇 学习一下加深印象 Why TensorRT 训练对于深度学习来说是为了获得一个性能优异的模型,其主要的关注点在与模型的准确度.精度等指标.推理(inference)则不一样,其没有了训练中的反向迭代过程,是针对新的数据进行预测,而我们日常生活中使用的AI服务都是推理服务.相较于训练,推理的关注点不一样,从而也给现有的技术带来了新的挑战. 需求 现有框架的局限性 影响 高吞吐率 无法处理大量和高速的数据 增加了单次推理的开销 低响应时间

技术背景 python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病.纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案.在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种"事前编译"的手段.但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其

Recommenders with TensorRT 推荐系统用于向社交网络.媒体内容消费和电子商务平台的用户提供产品或媒体推荐.基于MLP的神经协作滤波器(NCF)推荐器使用一组完全连接或矩阵乘法层来生成推荐.              TensorRT推荐人示例的一些示例包括: Movie Recommendation Using Neural Collaborative Filter (NCF) Movie Recommendation Using MPS (Multi-Process S

前言 Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布.腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设,在最新版本中贡献了以下两大特性:缓存引擎高可用运行时.新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime . 什么是存算分离?云原生背景下为什么需要数据编排?Fluid 和 GooseFSRuntime 又是什么?别担心!针对这些问题,我们带你一一探索.本文将首先介绍 Fluid 技术

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI

前言: 本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型,最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果,展示自动网络搜索(NAS)在语义分割上的应用.   随着自动网络搜索(Neural Architecture Search)技术的问世,深度学习已慢慢发展到自动化设计网络结构以及超参数配置的阶段.尤其在AI落地的背景下,许多模型需要部署在移动端设备.依据不同设备(GPU, CPU,芯片等),不同的模型需求(latency, 模型大小,

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

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本文将讲述下 SAP Simple Finance里面6个支持企业实时财务管理的主要创新领域. Simple Finance 在以下几个方面具有自己独特的优势: ● 更加简洁的用户体验,可以让用户在任何设备上实时接触到任意财务分析 信息: ● 更加简易的实时财务管理流程执行,并保持数据的准确 性: ● 更加简便的以在线实时预测和模拟为依托的决策: ● 更加简单的解决方案架构,没有数据累加以及冗余: ● 更加简洁的IT战略,具备云端.预配置以及混合部署选项: ● 更加简化的定价,包括云环境下基于定

从2007年11月29日中午12:00开始,在不改变原有计算方式的情况下,加速QQ会员等级升级.QQ会员用户在原有通过每天在线2小时累积活跃天数来获取相应QQ等级增长的基础上,还可以根据QQ会员VIP等级的不同来获得更多的每天在线时长,从而累积更多的活跃天数,获得更高的QQ等级. QQ等级计算方法 假设:某用户通过在线时长累积的活跃天为D(在线).通过QQ活跃行为累积的活跃天为D(活跃).通过开通付费业务(QQ会员或超级QQ)的等级加速倍数为L.通过使用其他腾讯业务获取的等级加速值为A,则该用户

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CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满