Tesla T4视频编码性能分析 从开普勒开始的所有 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码: GPUs 支持完全加速的硬件视频解码.最近发布的图灵硬件提供了张量核心和更好的机器学习性能,但新的 GPU 还加入了新的多媒体功能,如改进的 NVENC 单元,以在视频编解码器中提供更好的压缩和图像质量. 看一看图灵设计的新的 NVENC 单元的性能和质量. NVENC 性能测试设置 H.264 出现于 15 年前,已经成为一种无处不在的视频编码标准.它已经成为业界最重要和最广泛的编解码

谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发布的新款GPU,专为AI推理任务进行了优化.它基于最新图灵架构,半精度浮点运算(FP16)峰值性能65 TFlops,4位整数运算(INT4)峰值性能260 TOPS.包含2560个CUDA核心,320个图灵张量核心,支持多精度推理. 谷歌云就是它的第一个大客户,2019年1月就用上了.GCP(Go

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,

查询网址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 使用,makefile文件实例: GPU= CUDNN= OPENCV= OPENMP= DEBUG= ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \ -gencode arch=compute

一.train loss 收敛慢,把learning_rate调高 二.train loss不下降: 1.观察数据中是否有异常样本或异常label导致数据读取异常2.调小初始化权重,以便使softmax输入的feature尽可能变小3.降低学习率,这样就能减小权重参数的波动范围,从而减小权重变大的可能性.这条也是网上出现较多的方法. 4.调大batch_size5.如果有BN(batch normalization)层,finetune时最好不要冻结BN的参数,否则数据分布不一致时很容易使输出值

1-基本概念 显存带宽     是指显示芯片与显存之间的数据传输速率,它以字节/秒为单位.显存带宽是决定显卡性能和速度最重要的因素之一. 2-常见GPU性能参数 GPU型号 单卡显存 cuda 计算能力对比(官方) 单精度性能 (FP32) cuda核数量 显存带宽 GB/秒 最大功耗W 价格 Tesla P4 8G 6.1 5.5 2560 192 75 1.6W Tesla P40 24G 6.1 12 3840 346 250 5.5W Tesla P100 16G 6.0 10.6 35

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

Yolov4性能分析(下) 六. 权重更新 "darknet/src/detector.c"--train_detector()函数中: ...... /* 开始训练网络 */ float loss = 0; #ifdef GPU if (ngpus == 1) { int wait_key = (dont_show) ? 0 : 1; loss = train_network_waitkey(net, train, wait_key); // network.c中,train_net

时间: 1000ms / 空间: 655360KiB / Java类名: Main 背景 冬令营入学测试 描述 这个故事是关于小F的,它有一个怎么样的故事呢. 小F是一个田径爱好者,这天它们城市里正在举办马拉松比赛,这个城市可以被看作是n个点m条带权有向边组成的图.马拉松比赛的终点只有一个:点S. 有k个人参加了这场马拉松,小F所在的城市的马拉松与正常的马拉松不一样,每个人的起点都是不相同的,具体地,第i个人从第{ai}个城市出发,并且第i个人的速度是{vi}.每个人当然是会沿着最短路跑到S点,

P4744 A's problem(a) 时间: 1000ms / 空间: 655360KiB / Java类名: Main 背景 冬令营入学测试题,每三天结算一次成绩.参与享优惠 描述 这是一道有背景的题目,小A也是一个有故事的人.但可惜的是这里纸张太小,小A无法把故事详细地说给大家听.可能小A自己也讲不清楚自己的故事,因为如果讲清了,也就没有这道题目了-- 小A的问题是这个样子,它找到了n份不同的工作,第i份工作每个月有ai的工资,每份工作需要小A每天工作8小时,一周工作7天.小A想知道性价

20155224聂小益 - 我的技能与C语言学习 预备作业2 ● 你有什么技能比大多人(超过90%以上)更好? 我认为我可能有些技能身边有的人比较少有,但是要是超过90%以上我实在不敢保证.毕竟厉害的人太多了,实在不敢把自己捧得那么高. 我的第一个技能是羽毛球.初中对羽毛球产生了兴趣,还专门找了个体育特长生的教练教我.虽然和她很玩的来,但是后来还是没有打了,倒是影响的我爸妈也喜欢上了羽毛球. 现在如果要打羽毛球,可能体力不太好了.不能支持很久高强度的运动,但是毕竟还记得一些技巧,应该还过得去.

介意转吗博主~~http://blog.csdn.net/thestoryofsnow/article/details/6822576,我知道不介意啦~ 问题:如何检测一个链表是否有环,如果有,那么如何确定环的起点. 龟兔解法的基本思想可以用我们跑步的例子来解释,如果两个人同时出发,如果赛道有环,那么快的一方总能追上慢的一方.进一步想,追上时快的一方肯定比慢的一方多跑了几圈,即多跑的路的长度是圈的长度的倍数. 基于上面的想法,Floyd用两个指针,一个慢指针(龟)每次前进一步,快指针(兔)指针每

unzip Video_Codec_SDK_9.0.20.zip cd Video_Codec_SDK_9.0.20/Samples/AppDecode/AppDecImageProvider vi Makefile #增加 CCFLAGS += -g LDFLAGS += -L$(CUDA_PATH)/lib64 -lcudart -lnvcuvidLDFLAGS += -L/usr/local/ffmpeg/lib/ -lavcodec -lavutil -lavformat#LDFLAGS

在tensorflow1.8之后的版本中,tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件,该组件存在的意义在于,你可以读取pb文件,并调用tensorrt的方法进行subgraph压缩,其他不能压缩的subgraph依然被tensorflow所处理.这样的操作方式就不同于你生成一个pb文件,然后单独用tensorrt的其他工具等等进行操作的方式了. 不同版本的tensorrt,其改动还是较多的,本文是基于tensorrt-integration-speeds-tensorfl

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑.特意总结一下,当做前车之鉴. 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RE

1. 公司的产品有一个检查windows操作系统的功能,验证是否满足 只能客户端 的运行需求: 这里面的可用虚拟内存是128T 感觉非常奇怪了. 然后自己想了下128T 是 2的 47次方 猜想是不是windows10 采取了47位的地址总线位宽来进行VAS虚拟内存寻址. 然后查了下winserver 2016的参数限制: 单个机器支持24T内存,应该是小于2的45次方的寻址空间. intel最新的8180M CPU 单价13k刀 能够使用1.5T的内存,8 socket下使用12T的内存 看样

T1--调换纸牌(card) Alex有 n张纸牌,每张纸牌上都有一个值ai,Alex把这些纸牌排成一排,希望将纸牌按值从小到大的顺序排好.现在他把这个任务交给你,你只能进行一种操作:选中一张牌,然后插入到这一排纸牌中的任意位置.他想知道最少需要进行几次操作才能将纸牌排好,如果你能用最少的操作达到他的要求,他就请你吃大鸡排^ ^. 解法 求出最长不下降子序列,答案是\(n-len\). ac代码 #include<bits/stdc++.h> #define N 500005 using na

作者:桂. 时间:2018-05-07  19:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/9004492.html 前言 该文私用,不定期更新,主要汇总记录Xilinx常用的基本模块,列出清单,方便查阅. 关于原语,主要参考[原语时序为什么好,一个猜想是:我吃不同的食物,要去不同的餐厅,跑的路程自然多一些:而如果我有这些原材料,自己动手,费点功夫但跑的路少,路程长短对应时间长度.对应时序特性,这个是自己想当然,需要结合CLB特性. 此处待验证]:

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

网上关于三菱蓝瑟的改装方案的文章不少,但在以不换发动机为前提的理性改装确是这两篇和东南汽车俱乐部科仔的那篇<4G18的低成本NA玩法>最具参考价值. 小排量NA车的乐趣不在于跟人比直线加速,在于操控.走街和弯道时候的乐趣. -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------