用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点.这方面正在进行的挑战.竞赛和研究项目的数量证明了这一点,这些项目的数量只是逐年上升.在解决这一问题的各种方法中,U-Net已经成为许多2D和3D分割任务的最佳解决方案的骨干.这是因为简单性.多功能性和有效性. 当实践…

NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算,动态调整计算以加快吞吐量,同时保持精度.最新一代将这些加速功能扩展到各种工作负载.NVIDIA Tensor内核为所有工作负载提供了新的能力,从革命性的新精度Tensor Float 32(TF32)人工智能训练中的10倍加速到浮点64(FP64)高性能计算的2.5倍加速. Revolutionary AI Training 当人工智能模型面临更高层次的挑战时,如精确的对话…

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训…

TensorFlow XLA加速编译器 加速线性代数器(Accelerated linear algebra,XLA)是线性代数领域的专用编译器.根据 https://www.tensorflow.org/performance/xla/,它仍处于实验阶段,用于优化 TensorFlow 计算. XLA 可以提高服务器和移动平台的执行速度.内存使用率和可移植性.提供了双向 JIT(Just In Time)编译或 AoT(Ahead of Time)编译.使用 XLA,可以生成平台相关的二进制文…

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进…

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,…

在tensorflow里可以通过tf.device函数来指定每个运行的设备,可以是GPU也可以是CPU,比如CPU在tensorflow里的名称为/cpu:0,即便电脑里有多个CPU,tensorflow也并不会去区分它们,但是每台设备上的GPU名称却是不一样的,第N个GPU的名称为/gpu:n,第一个GPU名字为/gpu:0,第二个为/gpu:1,以此类推. 此外,tensorflow提供了快捷的方式查看运行每一个运算的设备,也就是在生成会话的时候设置log_device_placement参…

在cuDNN中简化Tensor Ops 在Tesla V100 GPU中引入神经网络模型以来,神经网络模型已迅速利用NVIDIA Tensor Cores进行深度学习.例如,基于Tensor Core的解决方案宣布了ResNet50训练的性能记录. NVIDIA的cuDNN库 使CUDA程序员能够优化循环神经网络和卷积神经网络,以实现GPU加速.概述了cuDNN用户使用Tensor Core 进行卷积的简便方法,并附有说明和示例代码.该文章为cuDNN应用提供了一些简单的规则:FP16数据规则,…

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…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…