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

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(下) DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM,虽然测试中可以选择FP16,但实际上它们都只支持FP32运算. 虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理. NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的.使用标准的IL

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NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集

Tensor Core技术解析(下) 让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点(IEEE-754 FP16)而非单精度浮点(FP32)进行深度学习训练的基础之上. 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现,随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为"伪FP16",即使用FP32 ALUs处理成对的FP16指令,理论上可以使每个时钟的FP16吞吐量增加一倍.这一特性实际上已经在Tensor Core处理寄存器中矩阵

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通过对移动互联网数据的分析,了解移动终端在互联网上的行为以及各个应用在互联网上的发展情况等信息. 具体包括对不同的应用使用情况的统计.移动互联网上的日常活跃用户(DAU)和月活跃用户(MAU)的统计,以及不同应用中的上行下行流量统计等分析. 为了简化移动互联网数据的分析,我这里是当个入门. 假设,移动互联网数据如下 NodeID即基站ID信息 CI即小区标识信息 IMEI即国际移动电话设备识别码 APP即应用名称 Time即访问时间 UplinkBytes即上行的字节数 DownlinkByte

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本博文的主要内容是: 1.rdd基本操作实战 2.transformation和action流程图 3.典型的transformation和action RDD有3种操作: 1.  Trandformation      对数据状态的转换,即所谓算子的转换 2.  Action    触发作业,即所谓得结果的 3.  Contoller  对性能.效率和容错方面的支持,如cache.persist.checkpoint Contoller包括cache.persist.checkpoint. /

1.动手实战和调试Spark文件操作 这里,我以指定executor-memory参数的方式,启动spark-shell. 启动hadoop集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ jps8457 Jpsspark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/loc

1.以本地模式实战map和filter 2.以集群模式实战textFile和cache 3.对Job输出结果进行升和降序 4.union 5.groupByKey 6.join 7.reduce 8.lookup 1.以本地模式实战map和filter 以local的方式,运行spark-shell. spark@SparkSingleNode:~$ cd /usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/binspark@SparkSingleNode:/u

HMS Core 6.0已于7月15日全球上线.本次版本中,华为HMS Toolkit向广大开发者推出了智能辅助编程助手SmartCoder,帮助开发者轻松高效地集成HMS Core,开发新功能,创建新应用. SmartCoder是HMS Toolkit插件推出的一款智能辅助编程助手,能够助力开发者快速查找.轻松集成HMS Core,提升开发者的HMS Core编程体验和效率.SmartCoder提供HMS Core官方资源的搜索平台(目前支持Account Kit.Ads Kit.Analyt

将Tensor核心引入标准Fortran 调优的数学库是从HPC系统提取最终性能的一种简单而可靠的方法.但是,对于寿命长的应用程序或需要在各种平台上运行的应用程序,为每个供应商或库版本调整库调用可能是维护的噩梦. 可以自动生成对调优数学库的调用的编译器为提供了两全其美的优势:易于移植和终极性能.在本文中,将展示如何在GPU上无缝加速许多标准Fortran数组内在函数和语言构造.nvfortran编译器通过将Fortran语句映射到NVIDIA cuTENSOR库中的可用功能来自动启用此加速,该库

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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

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