Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02    it168网站 原创 作者: 编译|田晓旭 编辑: 田晓旭 [IT168 评论]Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快.Julia是出于性能考虑而创建的,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.…

在EXE中导出全局变量: N卡: extern "C" { __declspec(dllexport) DWORD NvOptimusEnablement = 0x00000001; } A卡: extern "C" { __declspec(dllexport) DWORD AmdPowerXpressRequestHighPerformance = 0x00000001; }…

TVM优化GPU机器翻译 背景 神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.最近,阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务. 将Transformer用作NMT系统的关键技术,相对于基于经典RNN / LSTM的模型具有同等(甚至更高)的精度,对于高效的离线训练更为友好.尽管Transformer在离线训练阶段很友好,打破了跨时间步长的依赖性,但在线推理效率不高.在生产环境中,已经发现,初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍至…

TVM优化Deep Learning GPU算子 高效的深度学习算子是深度学习系统的核心.通常,这些算子很难优化,需要HPC专家付出巨大的努力. 端到端张量IR / DSL堆栈TVM使这一过程变得更加容易. 如何在TVM的帮助下编写高性能GPU运算符内核.本文以深度卷积(即topi.nn.depthwise_conv2d_nchw)为例,并演示如何在tensorflow中改进已经手工优化的CUDA内核.在不同的工作负载下,最终版本比tf-1.2中优化的内核快2到4倍,在启用了算子融合的情况下,最…

导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整…

cudnn是针对maxwell优化的啊, maxwell下的各种卡都是游戏卡,具体可以见: https://developer.nvidia.com/maxwell-compute-architecture,还有M40,M60 Kepler 架构是全球最快的高性能计算架构,具体可以见: http://www.nvidia.cn/object/nvidia-kepler-cn.html 基本上都是一些稳定的高性能GPU卡,比如K80,K40. K40有12G显存,而K80有24G显存. Fermi…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C…

Reduction并行分析: 每个线程是基于一个树状的访问模型,从上至下,上一层读取数据相加得到下一层的数据．不停的迭代,直到访问完所有的数据． 利用这么多的线程块(thread block)我们需要做的事情如下: 1． 处理非常大的数组 2． 让GPU的每个处理器保持忙碌 3． 每个thread block迭代减少数组的区域． 比如这个图,第一次是8个数据,第二次是4个． 但是碰到一个问题,在thread block中的线程可以利用同步,但是每个thread block都处理完了,CUDA中并…

产品介绍 Nuvo-5095GC为工业电脑打开了新的篇章.作为首款面向CUDA计算.自动驾驶.深度学习及虚拟现实等新兴领域的嵌入式工控机,Nuvo-5095GC是一个高度集成.体积紧凑.稳定可靠的高性能GPU计算平台. Nuvo-5095GC支持 75W nVidia® GPU 及后续的PASCAL架构的 GPU,拥有 768 颗 CUDA 内核,为数学运算/图像显示提供了极其强大的计算能力.宸曜科技专利设计的卡槽技术及创新的热设计,高效地把GPU产生的热量带走,这使得这个紧凑的系统可以在 60…

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾…