GPU特征处理技术

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GPU特征处理技术 GPU和CPU有何不同? 现代片上系统(SoC)通常集成中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU).设计不同,这可能更取决于处理的数据集的类型. CPU经过优化,可以一次对几块数据执行大量分支任务.在CPU上运行的线程通常是唯一的,并且是独立执行的,通常独立于所有其他线程.任何给定的处理元素都将在单个线程中进行处理.CPU上程序的典型线程数通常为1到8个,在任何时间段内最多为几十个. GPU经过优化,工作原理是同一段代码将在多个线程中执行,通常数为数百万,以处理当今设备的大屏…

目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下）

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空…

目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上）

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o…

HTML5须知的特征和技术

1.新的Doctype XHTML文档类型 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> HTML5文档 <!DOCTYPE html> 2.图形元素(The Figure Element) <img src="path/to/im…

qGPU on TKE - 腾讯云发布下一代 GPU 容器共享技术

背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU卡,并提供容器间显存.算力强隔离的能力,从而在更小粒度的使用 GPU 卡的基础上,保证业务安全,达到提高 GPU 使用率.降低客户成本的目的. qGPU on TKE 依托腾讯云 TKE 对外开源的 Nano GPU 调度框架,可实现对 GPU 算力与显存的细粒度调度,并支持多容器共享 GPU 与多容器跨 GPU 资源分配.同时依赖底层强大的 qGPU 隔离技术,可做到 GPU 显存和算力的强隔离,在通过共享使用 GP…

深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架及其在语音识别的应用

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

【深度学习系列2】Mariana DNN多GPU数据并行框架

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架. 深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

国内云计算的缺失环节: GPU并行计算（转）

[IT时代周刊编者按]云计算特有的优点和巨大的商业前景,让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一.当然,这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关,它们需要有相应的云计算服务作为支撑.但本文作者祁海江结合自身的经验,对国内目前的云计算服务进行观察后认为,国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式,不能满足并行图形处理的计算需求,“应认清技术潮流,整合前沿计算工具,尽快推进云GPU并行计算服务,促进中国移动互联网整体技术水准攀升.”那么云GPU并行计算服务有多重要?作者在文中作了深入浅出…

CBIR--Survey.C/GPU优化.Sys搭建

一:CBIR综述:转自于wiki:http://zh.wikipedia.org/wiki/CBIR 参考链接:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/11614989 借用一个图:大致构架,与一般的模式识别构架相似. Definition:基于内容的图像检索(英语:Content-based image retrieval,CBIR:或content-based visual information retrieval),属于图像分析的一个研…

高德SD地图数据生产自动化技术的路线与实践（道路篇）

一.背景及现状近些年,国内道路交通及相关设施的基础建设日新月异.广大用户日常出行需求旺盛,对所使用到的电子地图产品的数据质量和现势性提出了更高的要求.传统的地图数据采集和生产过程,即通过采集设备实地采集后对采集资料进行人工处理的模式,其数据更新慢.加工成本高等问题矛盾日益突显. 高德地图凭借视觉AI和大数据技术优势引领地图数据产业变革,通过图像AI技术从采集资料中直接识别提取各类数据要素,为实现机器代替人的作业模式提供最坚实的技术基础. 高德地图通过对现实世界高频高密度的数据采集,运用图像视觉…