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

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不

NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N

人工智能训练云燧T10 基于邃思芯片打造的面向云端数据中心的人工智能训练加速产品,具有高性能.通用性强.生态开放等优势,可广泛应用于互联网.金融.教育.医疗.工业及政务等人工智能训练场景. 超强算力 单精度 (FP32)下算力20TFLOPS , 半精度及混合精度 (BF16/FP16) 下算力80TFLOPS . 模型通用 支持CNN.RNN.LSTM.BERT等常用人工训练模型,可用于图像. 流数据.语音等训练场景 . 邃思芯片基于可编程芯片的设计理念,其计算核心包含32个通用可扩展神经元处

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.

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

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10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

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作者 寒武纪AE团队,腾讯云容器中心边缘计算团队,SuperEdge 开发者 SuperEdge 支持国产智能加速卡寒武纪 MLU220 SuperEdge 对应的商业产品 TKE Edge 也一直在硬件和加速方面在持续耕耘,不但支持 NVIDIA 系列 GPU的加速,还在 GPU 虚拟,QGPU 化等方面持续发力.本次联合寒武纪对国产智能边缘加速卡进行了支持,以利于用户在边缘进行模型训练和边缘智能推理性能的提升.下面是经过寒武纪 AE 团队和 SuperEdge 开源团队的联合测试,对国产寒武

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A100 Tensor核心可加速HPC HPC应用程序的性能需求正在迅速增长.众多科学研究领域的许多应用程序都依赖于双精度(FP64)计算. 为了满足HPC计算快速增长的计算需求,A100 GPU支持Tensor操作,以加速符合IEEE的FP64计算,提供的FP64性能是NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍. A100上新的双精度矩阵乘法加法指令替换了V100上的八条DFMA指令,从而减少了指令提取,调度开销,寄存器读取,数据路径功率和共享存储器读取带宽. A100中的每个SM总

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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

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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