背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了.本文主要从三个方面来介绍AMP: 一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP? 三．如何使用AMP? 四.  注意事项 正文: 一．什么是AMP? 默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练.2017年,NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法,该方法在训练网络时将单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,并使用相同的超参数

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/,欢迎阅读最新内容! tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Series Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code

常见的浮点类型有fp16,fp32,bf16,tf32,fp24,pxr24,ef32,能表达的数据范围主要看exponent,精度主要看fraction. 可以看出表达的数据范围看fp32,bf16,tf32,pxr24和ef32都是一样的,因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围.fp24到表达范围比上面这些小,是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef32>tf32>bf16,燧原的ef32都精度比Nvidia的fp32的精度多了一位,但都显著优

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

Shader "name" { [Properties] Subshaders [Fallback] }(1)Properties:{ Property [Property ...] } 属性列表,如color.texture.float等. name ("display name", Range (min, max)) = number name ("display name", Color) = (number,number,number,n

http://wenku.baidu.com/link?url=xBdq0VRVi2t0x9uis3XfU_0mKf2eK0e6y_1hiSo7IWSWyUE8yAwaTJ60ZlxTzQf91VPfyyuXk3E0PXQDJoYygj-IRZ4g--nJwu9BOEpE0MW http://hi.baidu.com/freedomknightduzhi/blog/item/0cdb8a0fe7cf37ffab6457df.html Author: FreeKnightDuzhi 关于Bloom

http://www.gamedev.net/topic/496785-deferred-rendering-and-hdr/ Quote: Original post by jstrohYeah I've been reading about people saying "oh you can only do it if the device supports fp16 texture blending" but it's pretty simple to just add to a

http://blog.csdn.net/toughbro/article/details/6755394 bufferencoding游戏float算法 bungie 06年,gamefest上的paper. 全文讲的比较系统,有空的话还是看原文的比较好,这里摘录一些我觉得很不错的部分. 补上微云链接:http://url.cn/I4SYbF Why HDR? 为什么要hdr?简而言之就是更加真实,相比之下LDR失真的地方很多,进而影响了沉浸类游戏对玩家的代入感, 具体到实际的好处,列了这么几

http://http.download.nvidia.com/developer/SDK/Individual_Samples/DEMOS/Direct3D9/DeferredShading.zip HDR Deferred Shading This sample shows high dynamic range (HDR) lighting combined with deferred shading. Deferred shading is a technique where the co

http://blog.csdn.net/soilwork/article/details/713842 nVIDIA SDK White Paper ----Vertex Texture Fetch Water 分类: GPU程序设计2006-05-09 04:48 3439人阅读 评论(2) 收藏 举报 shader网格fp数学计算算法blog nVIDIA SDK White Paper Vertex Texture Fetch Water   作者:Jeremy Zelsnack 本文版

首先贴一个介绍max的sdk和骨骼动画的文章, 虽然很早的文章, 但是很有用, 感谢前辈们的贡献: 3Ds MAX骨骼动画导出插件编写 1.Dual Quaternion 关于Dual Quaternion, 这里不做太详细的介绍了,贴出来几个链接吧: http://en.wikipedia.org/wiki/Dual_quaternion http://www.seas.upenn.edu/~ladislav/kavan08geometric/kavan08geometric.pdf http

上次介绍了一个如何用 Xcode 来构建 Substrate 插件,但是开发的具体过程还没有涉及,而这往往又正是初学者最难下手的地方,所以有了本文的后续. 不过在开始之前你要先做好思想准备,相比较开发一般的 App,开发插件的过程需要大量的探索.尝试,因为未知但又必须知道的东西很多很多,于是有时候运气甚至比技术更重要. Hook?Substrate?插件?简明释义! Hook 就是通过某种手段替换掉某个类或者对象的方法的实现,从而达到运行时注入代码的目的. MobileSubstrate 则为开

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,

1. 深度学习面临的问题: 1)模型越来越大,很难在移动端部署,也很难网络更新. 2)训练时间越来越长,限制了研究人员的产量. 3)耗能太多,硬件成本昂贵. 解决的方法:联合设计算法和硬件. 计算硬件可以分为通用和专用两大类.通用硬件又可以分为CPU和GPU.专用硬件可以分为(FPGA和ASIC,ASIC更高效,谷歌的TPU就是ASIC). 2. Algorithms for Efficient Inference 1)Pruning,修剪掉不那么重要的神经元和连接.第一步,用原始的网络训练:第

0x00 前言 在这篇文章中,我们选择了过去一周Unity官方社区交流群中比较有代表性的几个问题,总结在这里和大家进行分享.主要涵盖了IL2CPP.Scripting.Virtual Reality.Graphics.Editor.Terrain.Plugins .Education等领域,其中会着重介绍一下在原生的地形系统中使用ASTC格式纹理导致Crash的问题. 在文章结尾处我们还总结了社区小伙伴们过去一周在群里分享的一些干货连接. 同时,也欢迎大家加入我们这个讨论干货的官方技术群,交流看

https://jkjung-avt.github.io/opencv3-on-tx2/ 注意:在编译的时候会遇到内存空间不足的情况,可以插入U盘,将程序拷贝到U盘内编译,然后安装到Jetson上.U盘格式化采用NTFS,其他格式可能无法识别. Installation Steps I’d start by cleaning up older opencv packages and installing necessary dependencies for building opencv. Re

本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS,为了保证系统的可靠性,HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失.通常,HDFS中每一份数据都设置两个副本,这也使得存储利用率仅为1/3,每TB数据都需要占用3TB的存储空间.随着数据量的增长,复制的代价也变得越来越明显:传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销,给存储空间和网络带宽带来了很大的压力.因此,在保证可靠性的前提下如何提高存储利用率已成为当前HDFS应用的主要问题之一. 针对这些问题,英特尔.Cloudera

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

目录 应用调试(五)侵入式SWI 场景应用 测试程序 修改APP的bin 修改SWI 获得当前进程的寄存器 测试运行 恢复代码 进程间内存拷贝 TODO 更多参考文献 title: 应用调试(五)侵入式SWI date: 2019/01/19 21:27:31 toc: true --- 应用调试(五)侵入式SWI 场景应用 反汇编源程序,查看汇编代码,然后直接修改二进制的bin文件,替换其中一条A指令为B指令,B指令是swi跳转指令 构造一个SWI跳转,加入到内核中,这个SWI跳转可以用来打印