在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销. 仅支持BERT(转换器). 基准测试 环境 Tesla P4 28 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz Debian GNU/Linux 8 (jessie) gcc (Debian 4.9.2-10+deb8u1) 4.…

在运行程序时,我们总希望多次运行的结果,是完全一致,甚至在不同的机器与不同的OS中,程序运行的结果每一位都完全相同. 事实上,程序往往很难保证做到这一点. 为什么呢? 我们先看一个简单的例子: 当程序使用单精度或者双精度的浮点数时, 浮点数有一定的精度的限制. 单精度的浮点数,使用23位二进制表示的尾数. 双精度浮点数,使用52位的二进制(http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754-1985). 如果,程序中计算下面的表达式: double d1,d2,d3,d4…

基于NVidia开源的nvidia/cuda image,构建适用于DeepLearning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,再装某个框架就省事儿了. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和nvidia-docker2 Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Docker CE: 18.09.1 nvidia-dock…

1.Intel MKL简介 Intel数学核心函数库(MKL)是一套高度优化.线程安全的数学例程.函数,面向高性能的工程.科学与财务应用.英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换,并提供了线性代数 (BLAS.LAPACK 和Sparse Solver).快速傅立叶转换.矢量数学 (Vector Math) 与随机号码生成器支持. 主要包括: ① LAPACK (线形代数工具linear algebra package) ② DFTs (离散傅立叶变换 Di…

在这一模块可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),我这里使用MKL,首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL,下载链接, 请下载Student版,先申请,然后会立马收到一个邮件(里面有安装序列号),打开照着下载就行了(可以下载离线版或在线安装版,在线版名称为parallel_studio_xe_2016_online.sh).通过在线版可以直接安装. 通过hostID绑定到计算机以后可以直接在电脑上安装(本文直接绑定计算机的ID了).另外还可以获取license f…

对于多核程序,多线程对于程序的性能至关重要. 下面,我们将对Intel MKL 有关多线程方面的设置做一些介绍: 我们提到MKL 支持多线程,它包括的两个概念:1>MKL 是线程安全的: MKL在设计时,就保证它是一个线程安全的库函数. 也就是说,无论是在单个线程中调用MKL函数,还是在多个线程中同时使用Intel MKL 函数,都能够确保函数有正确的计算结果. 2>MKL函数内部实现了多线程优化.许多MKL的函数,已经包括内部多线程的实现.用户调这些函数时,只需设置多线程的数目,MKL 函数…

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关…

/var/lib/docker/overlay2 占用很大,清理Docker占用的磁盘空间,迁移 /var/lib/docker 目录 du -hs /var/lib/docker/ 命令查看磁盘使用情况. 1 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: 2 docker system prune命令可以用于清理磁盘,删除关闭的容器.无用的数据卷和网络,以及dangling镜像(即无tag的镜像) 3 docker system pr…

NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领先的并行处理引擎.除了渲染高度逼真和身临其境的 3D 游戏外, NVIDIA GPUs 还可以加速内容创建工作流.高性能计算( HPC )和数据中心应用程序,以及众多人工智能系统和应用程序.新的 NVIDIA 图灵 GPU 架构建立在 GPU 长期领导地位的基础上. 图灵代表了十多年来最大的体系结构…

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 在使用Anaconda创建一个虚拟环境出来,然后安装了scikit-learn.numpy.pandas.matplotlib等数据分析库后.在pycharm写一段线性回归,然后报错:Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 查了很多资料啊,网上的解释是:不带MKL的numpy包是免费版的,不能处理海量数据类型. 然…

问题 Windows7VMware14安装虚拟机时出现 此主机不支持虚拟化实际模式.需要具备 Intel“VMX 不受限客户机”功能才能在 Intel 处理器上运行此虚拟机. 模块“CPUIDEarly”启动失败.   解决办法 运行粘贴转到 C:\ProgramData\VMware\VMware Workstation\config.ini 复制代码 文末添加 monitor.allowLegacyCPU = "true" 复制代码…

运行一个基于tensorflow的模型时,遇到Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx2.so or libmkl_def.so问题. 解决方法:打开terminal conda install -f numpy…

序 最近需要在Linux下进行一个OpenCL开发的项目,现将开发环境的配置过程记录如下,方便查阅. 完整的环境配置需要以下几个部分: 安装一个OpenCL实现,基于硬件,选择NVIDIA CUDA SDK (英伟达的显卡OpenCL是被包含在CUDA SDK内的): 安装Cmake项目生成工具(这个是可选的,我用它进行源码到项目的逆变换): 集成开发环境,选择Eclipse CDT 安装OpenCL实现 根据硬件显卡类型以及安装的Linux系统类型,在NVIDIA下载相应的安装包: 我选择的是…

0. BLAS BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)描述和定义线性代数运算的规范(specification),而不是一种具体实现,对其的实现包括: AMD Core Math Library (ACML), ATLAS, Intel Math Kernel Library (MKL), OpenBLAS. BLAS 下的函数分为如下 3 个级别: level 1(O(n)),称为gemv(generalized matrix-vector multipl…

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…

WAMP Server助你在Windows上快速搭建PHP集成环境 原文地址 我想只要爬过几天网的同学都会知道PHP吧,异次元的新版本就是基于PHP的WordPress程序制造出来的,还有国内绝大部分论坛都是PHP的哦.据我所知很多同学都想要试着学习一下PHP,无奈要在Windows下安装搭建好一个PHP环境来学习对于菜鸟同学来说繁琐程度足以让一半以上的人放弃,毕竟 Apache+PHP+MySQL 这3个程序配置起来比较麻烦,对于新手来说,要弄清楚那些配置还真是云里雾里.所以傻瓜式整合型的WA…

本文主要介绍如何在阿里云容器服务Kubernetes上快速安装部署Jenkins X Platform并结合demo实践演示GitOps的操作流程. 注意:本文中使用的jx工具.cloud-environments等做过改造用以适配阿里云Kubernetes容器服务,并未在自建Kubernetes集群中做过验证. 先决条件:首先,需要在 阿里云容器服务控制台 创建一个Kubernetes集群,本次实践使用的环境信息如下:master1 192.168.0.119master2 192.168.0…

答案是:用BT,也就是你我应该都很熟悉的BitTorrent. 对于网站经营者.创业者来说,扩展性的问题是在网站流量成长过程中势必会面对的问题,如何建立一个具有扩展性的架构(scalable architecture)便是在规划网站事业过程中不可或缺的专业知识. 如果服务本身的功能性符合用户需求,却因为架构.程序性能.数据库性能的问题导致服务增长出现瓶颈时,如何评估.分析网站性能瓶颈?厘清问题后如何找出对应的解決方案,可以思考的相关议题可能包括: 如何有效率地厘清问题?从客户端的数据(读取时间)…

windows上快速安装配置Caffe的 cpu_only环境. 一:安装环境: 1.windows10: 2.Visual Studio2013: 3.Caffe版本:http://github.com/Microsoft/caffe 二:caffe安装配置 将caffe-master/windows/CommonSettings.props.example复制一份就做caffe-master/windows/CommonSettings.prop,用文本编辑器notepad++(Visual…

前一段时间将我的Jekyll静态博客从github pages镜像部署到了 zeit.co(现vercel)上了一份,最近偶然发现gitlab pages也不错,百度也会正常抓取,于是动手倒腾,将github pages快速迁移Jekyll博客到gitlab pages,中途遇到了不少坑,管他呢,一把刷. 于是有了下文的 从github pages快速迁移Jekyll博客到gitlab pages的完全指南. Step1: 导入已有项目 登陆gitlab.com,点击New Project, 点…

环境:ubuntu 12.04 (x64) 如果不能够 service lightdm stop,显示:unknown service 或者其他的 sudo /etc/init.d/lightdm restart cuda 6.0 1)Verify You Have a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribution’s equivalent of SystemProperties…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重…

我们通常使用的 R 版本是单线程的,即只使用一个 CPU 线程运行所有 R 代码.这样的好处是运行模型比较简单且安全,但是它并没有利用多核计算.Microsoft R Open(MRO,https://mran.microsoft.com/open/)是 R 的一个增强版本.由 IntelMath Kernel Library(MKL,https://software.intel.com/en-us/intel-mkl)提供技术支持,MRO 自动使用多线程计算以增强矩阵算法.在多核计算机上,MR…

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/4_1/rel/toolkit/docs/online/index.html 英伟达CUDA库说明文档. 在线查找便捷入口!…

主要参考这篇文章Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!). 容易错的点: 安装NVIDIA驱动的时候选择run版本,不要选择deb版本.同时,只用了-no-opengl-files就可以了 安装CUDA也选择run版本. 如果出错了,无法进入Ubuntu的图形界面,那么在启动的时候选择advance options for ubuntu,然后选择recovey模式,然后进入root Drop to root shell pr…

https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/80689543 https://blog.csdn.net/sinat_29963957/article/details/83108324 https://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147618.htm cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cu…

cblas_sgemm int m = 40; int k = 20; int n = 40; std::vector<float> a(m*k, 1.0); std::vector<float> b(k*n, 1.0); std::vector<float> c(m*n, 0.0); float alpha = 1.0; float beta = 0.0; cblas_sgemm(CblasRowMajor, CblasNoTrans, CblasNoTrans, m…

Serverless Kubernetes和ACK虚拟节点都已基于ECI提供GPU容器实例功能,让用户在云上低成本快速搭建serverless AI实验室,用户无需维护服务器和GPU基础运行环境,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率. 如何使用GPU容器实例 在pod的annotation中指定所需GPU的类型(P4/P100/V100等),同时在resource.limits中指定GPU的个数即可创建GPU容器实例.每个pod独占GPU,暂不支持vGPU,GPU实例的收费与ECS…