本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不…

深度学习是一个比较复杂的体系,今天记录一下开发环境的搭建步骤. 全新安装Ubuntu 20.10,系统默认安装的是python3,查看python的版本: mango@ubuntu:~$ python3 --version Python 3.8.6 接下来我们安装pip3 mango@ubuntu:~$ sudo apt-get update mango@ubuntu:~$ sudo apt-get upgrade mango@ubuntu:~$ sudo apt install python3…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

TVM代码生成codegen 硬件后端提供程序(例如Intel,NVIDIA,ARM等),提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核,或者提供框架例,如带有图形引擎的DNNL或TensorRT,使用户以某种方式描述模型,实现高性能.此外,新兴的深度学习加速器还具有自己的编译器,内核库或runtime框架. 当用户尝试在新的内核库或设备上工作时,必须学习新的编程接口.对统一编程接口的需求变得越来越重要,使所有用户和硬件后端提供程序都在同一页面上. 为了与广泛使用的深度学…

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…

将代码生成器带入TVM 为了使数据科学家不必担心开发新模型时的性能,硬件后端提供程序(例如Intel,NVIDIA,ARM等)可以提供诸如cuBLAS或cuDNN之类的内核库以及许多常用的深度学习内核,或者提供诸如此类的框架.例如带有图形引擎的DNNL或TensorRT,使用户以某种方式描述其模型以实现高性能.此外,新兴的深度学习加速器还具有自己的编译器,内核库或运行时runtime框架. 当用户尝试在新的内核库或设备上工作时,必须学习新的编程接口.结果,对统一编程接口的需求变得越来越重要,使所…

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O…

如何在TVM上集成Codegen(上) 许多常用的深度学习内核,或者提供DNNL或TensorRT等框架和图形引擎,让用户以某种方式描述他们的模型,从而获得高性能.此外,新兴的深度学习加速器也有自己的编译器.内核库或runtime框架. 然而,当用户试图在一个新的内核库或设备上工作时,必须学习一个新的编程接口.因此,对于统一编程接口的需求变得越来越重要,以便让所有用户和硬件后端提供商站在同一个页面上. 为了与广泛使用的深度学习框架共享编程接口,许多硬件设备提供商尝试将其设备后端集成到Tensor…

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管…