0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了

在进行多卡训练的时候,经常会出现GPU利用率上不来的情况,无法发挥硬件的最大实力. 造成这种现象最有可能的原因是,CPU生成数据的能力,已经跟不上GPU处理数据的能力. 方法一 常见的方法为修改Dataloader里面的线程数量,利用多线程技术提高数据生产能力,但是这种方法提速并不是特别明显. train_loader = DataLoader(dataset, batch_size,shuffle=True, num_worker=4) 而且windows机器上,num_worker大于0时,

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

基于英特尔架构实现软硬协同加速,显著提升新冠肺炎.乳腺癌等疾病的检测和筛查效率,并帮助医疗科研平台预防"维度灾难"问题 <PAGE 1 LEFT COLUMN: CUSTOMER LOGO> <PAGE 1 BODY COPY: INTRODUCTION> 前言概述 从2019年年底开始迅速扩散的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,以下简称"新冠肺炎")疫情,对医疗机构的快速诊断能力提出了突如其来且非常严峻的挑战,利用人工智能(Artific

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

前言 前面给大家介绍了自己开发的LabVIEW AI视觉工具包,后来发现有一些onnx模型无法使用opencv dnn加载,且速度也偏慢,所以就有了今天的onnx工具包,如果你想要加载更多模型,追求更高的速度,那可以使用LabVIEW onnx工具包实现模型的推理与加速. 一.工具包内容 这个开放神经网络交互工具包主要优势如下: 简单编程:图形化编程,无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目; 提供多种框架生成的onnx模型导入模块:包括pytorch.caffe.tensorflow.padd

前言 上一篇博客给大家介绍了LabVIEW开放神经网络交互工具包[ONNX],今天我们就一起来看一下如何使用LabVIEW开放神经网络交互工具包实现TensorRT加速YOLOv5. 以下是YOLOv5的相关笔记总结,希望对大家有所帮助. 内容 地址链接 [YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来 https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16802248.html [YOLOv5]LabVIEW OpenCV dnn快速实

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[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 min-max 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    Tengine 是 OpenAILab 开源的优秀端侧深度学习推理框架,其核心主要由 C 语言实现,包裹的功能代码嵌套了 C++.量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengin

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行

导语:非AI专业技术人员转型AI技术,或是作为一名学生学习AI技术开发,对每个有这样诉求和经历的人来说,都希望能够看到AI技术人才的成长经历,给出自己的真实经历分享. 前言 参考塞缪尔.约翰逊(18世纪英国文学评论家.诗人,著有<英语大辞典>.<莎士比亚集>)的思路,“当一个人厌倦了学习技术,那他肯定也厌倦了IT行业:因为只有持续学习,才会有IT行业带给你的一切,包括金钱”.这是IT行业的实际情况,没有哪个人可以靠吃老本长期生存,AI技术更是如此.最近我在读<伦敦人>,

机器学习PAI产品架构 本文介绍PAI的产品架构. 如上图所示,PAI的业务架构分为五层: 基础设施层:包括CPU.GPU.FPGA及NPU. 计算引擎和容器服务层:包括MaxCompute.EMR.实时计算等计算引擎及容器服务ACK. 计算框架层:包括Alink.TensorFlow.PyTorch.Caffe.MapReduce.SQL及MPI等计算框架,用于执行分布式计算任务. 按照机器学习全流程,PAI分别提供了数据准备.模型开发和训练及模型部署阶段的产品: 数据准备:PAI提供了智能标

TensorRT-优化-原理 一．优化方式 TentsorRT 优化方式: TensorRT优化方法主要有以下几种方式,最主要的是前面两种. 层间融合或张量融合(Layer & Tensor Fusion) 如下图左侧是GoogLeNetInception模块的计算图.这个结构中有很多层,在部署模型推理时,这每一层的运算操作都是由GPU完成的,但实际上是GPU通过启动不同的CUDA(Compute unified device architecture)核心来完成计算的,CUDA核心计算张量的速

TensorRT Analysis Report 一．介绍 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持Tensorflow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理. TensorRT 是一个C+

前言 前面我们给大家介绍了基于LabVIEW+YOLOv3/YOLOv4的物体识别(对象检测),今天接着上次的内容再来看看YOLOv5.本次主要是和大家分享使用LabVIEW快速实现yolov5的物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载.若配置运行过程中遇到困难,欢迎大家评论区留言,博主将尽力解决. 一.关于YOLOv5 YOLOv5是在 COCO 数据集上预训练的一系列对象检测架构和模型.表现要优于谷歌开源的目

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视频结构化的定义 利用深度学习技术实时分析视频中有价值的内容,并输出结构化数据.相比数据库中每条结构化数据记录,视频.图片.音频等属于非结构化数据,计算机程序不能直接识别非结构化数据,因此需要先将这些数据转换成有结构格式,用于后续计算机程序分析.视频结构化最常见的流程为:目标检测.目标分类(属性识别).目标跟踪.目标行为分析.最后的目标行为分析严格来讲不属于视频结构化的范畴,可以算作前面每个环节结果的应用.由于现实生产过程中,一个完整的应用系统总会存在“目标行为分析”这个过程(否则光得到基础数据