​ 作者:Lawliet 翻译:仿佛若有光 前言: 几个月前,我根据 Simoncelli 2016 年的论文编写了自己的自动编码器,用于研究目的.一开始,我想使用一些流行的深度学习框架(例如 Tensor Flow.Caffe2 或 MXNet)来做我的实验.然而,在对所有这些框架进行了几周的调查之后,我发现了一个非常令人头疼的问题--可扩展性.我不是说这些框架设计得不好,而是不允许用户开发第三方算子,就像写一个插件一样,你给我一个没有任何参数的函数.那么改变函数行为的唯一方法就是修改源代码,

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa

CUDA Convolution https://www.evl.uic.edu/sjames/cs525/final.html Improve Image Processing Using GPU Computing on Mali™ https://www.arm.com/files/event/2014_ARM_Multimedia_Seminar_Arcsoft.pdf GPU Computing: Image Convolution http://cg.ivd.kit.edu/down

环境:RTX2060 ,1920X1080p ,循环10次, kernal_size=8 一 .测试前128个线程拷贝到dst数据的性能  ,只测试行卷积, block=(128+2r)X1 1. 使用中间128个线程拷贝       : (36.37+37.11+36.32)/3 = 36.6 GB 2. 改为前128个线程拷贝出数据: (38.89+39.53+39.74)/3 = 39.39GB 实验结果:使用前128个线程拷贝会快10.7% 二 . 测试const 变量对性能的影响 ,只

cuda程序优化 一:程序优化概述 1:精度 在关键步骤使用双精度,其他步骤使用单精度,以获得指令吞吐量和精度的平衡. 2:延迟 先缓冲一定量数据,在交给GPU计算.可以获得较高的数据吞吐量. 3:计算量 1):绝对计算量 当计算量较少时,不因用GPU 2):相对计算量 当计算量中的并行站大多比例,因使用GPU并行计算. 4:优秀的CUDA程序 1)给点数据规模下,选用的算法复杂度不明显高于最优算法 2)活动的线程束应使SM满载,且活动的线程块数应大于等于2,可以有效隐藏延迟. 3)当瓶颈出现在

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

卷积优化方法之Winograd 在卷积神经网络当中, 卷积运算是尤其是计算敏感的, 尤其是在端上设备中, 对于性能的要求更为苛刻.对于卷积优化的方法也有很多种,本文便针对近年来最常见的优化方法Winograd做一个简单总结. 相关资料 winograd算法最早是1980年由Terry Winograd提出的,当时并没有引起太大的轰动.在CVPR'16会议上,Lavin等人[1]提出了利用winogrd加速卷积运算,于是winograd加速卷积优化在算法圈里火了一把.网上较多的实现版本为andra

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,不过没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要好处是,只需要编写host代码,调用相应API即可,可以节约很多开发时间.而且我们完全可以信任这些库能够

这一年都在编写CUDA的程序,用了很多优化的手段,发现大部分其实还是官方的指南里面的手段 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/ https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/1.1-Beta/x86_website/projects/reduction/doc/reduction.pdf 至于代码,多看CUDA自带的example就好了,挺好的代码 学会使用trus

http://www.kuqin.com/hardware/20080830/15726.html 一 在硬件和软件之间选择     “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论,意思是指计算机硬件能够完成的功能,逻辑上都能通过软件来同样实现.这一理论带来的实际好处是,使得我们今天的使用的计算机日趋小型化,成本和价格不断降低.比如,多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟,今天我们只需通过视频播放软件就行,当然这些都得益于伟大的“摩尔定律”在过去一直发挥的神奇功效. 所

CUDA Libraries简单介绍   上图是CUDA 库的位置.本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND.之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,只是没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要优点是,仅仅须要编写host代码,调用相应API就可以,能够节约非常多开发时间.并且我们全然能够

title: [CUDA 基础]4.4 核函数可达到的带宽 categories: - CUDA - Freshman tags: - 带宽 - 吞吐量 - 矩阵转置 toc: true date: 2018-05-13 12:08:02 Abstract: 本文通过矩阵转置这一个例子,调整,优化核函数,使其达到最优的内存带宽 Keywords: 带宽,吞吐量,矩阵转置 开篇废话 下面是废话,与本文知识无关,可以直接跳到下面红字处开始本文知识的学习. 废话继续,这两天没更新博客了,上一篇是转发的

title: [CUDA 基础]4.3 内存访问模式 categories: - CUDA - Freshman tags: - 内存访问模式 - 对齐 - 合并 - 缓存 - 结构体数组 - 数组结构体 toc: true date: 2018-05-03 22:08:07 Abstract: 本文介绍内存的访问过程,也就是从应用发起请求到硬件实现的完整操作过程,这里是优化内存瓶颈的关键之处,也是CUDA程序优化的基础. Keywords: 内存访问模式,对齐,合并,缓存,结构体数组,数组结构

MegEngine推理性能优化 MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度.本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul.Winograd.Fast-Run工程优化实践.经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比

导读 本文讨论了最新爆款论文(Training RNNs as Fast as CNNs)提出的LSTM变种SRU(Simple Recurrent Unit),以及基于pytorch实现了SRU,并且在四个句子分类的数据集上测试了准确性以及与LSTM.CNN的速度对比. 一 .为什么要提出SRU? 深度学习的许多进展目前很多均是来源于增加的模型能力以及相关的计算,这经常涉及到更大.更深的深层神经网络,然而,虽然深层神经网络带来了明显的提升,但是也耗费了巨大的训练时间,特别是在语音识别以及机器翻

▶ 并行通讯方式: map 映射 全局一到一 全局单元素计算操作 transpose 转置 一到一 单元素位移 gather 收集 多到一 元素搬运不计算 scatter 分散 一到多 元素搬运不计算 stencil 模板 全局多到一 模板计算(例如卷积) reduce 归约 全局多到一 元素计算成一个值 scan/sort 扫描排序 全局多到多 元素局部或全局调整 ▶ 几种扫描方法: ● 线性扫描,O(n) 个 step(完全不并行),O(n) 次加法.适用于只有一个处理器的情形 [ , ,

http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493464092013016113254852/ http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA存储器模型:http://blog.csdn.net/endlch/article/details/44538801 CUDA限定符:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/4242728

因为是我这只蒟蒻个人的汇总嘛,可能有些奇♂怪的东西或者不规范的语言出现啦,见谅见谅 搬了一些到知识汇总里,删了一些过时和无用的,少了好多=.= 1.STL_queue 经实践验证,!qs.empty()快于qs.size() 2.luogu p2114 起床困难综合症 if(位运算) 括号++; update on 2018.7.2: 发现位运算的优先级比小于号那一堆还低... 3.luogu p1853 投资的最大效益 当背包问题中代价/价值为$kn$时可以在循环中用$kn/k$来表示,这样可

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已