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

登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目 启动项目并进入控制台 下载 Anaconda3/Miniconda3 安装脚本 安装在 ~/work/*conda3 目录 输入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate 进入 conda 环境 安装自己心仪的框架如 tf 和 torch,一切命令从控制台运行,自带的 jupyter 界面当摆设就好,或者当一个好看的命令行用也可以 注:想挖矿可以试试,反正我每次挖矿都被杀,估计有检测

1. 安装基础依赖环境 yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers 2.查看内核和源码版本是否一致 查看内核版本: ls /boot | grep vmlinu #内核版本 查看源码包版本 : rpm -aq |grep kernel-devel 注意事项,保证内核版本和源码版本一样,否则,安装报错误 若内核和源码需要从FC官方网站上下载与内核版本对应的源码包进行安装.可以在以下网站下载并安装,或者直接挂载镜像找: 3.驱动下载 3.1屏蔽默认带

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

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J

NVIDIA A100 GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 Leveraging the Hardware JPEG Decoder and NVIDIA nvJPEG Library on NVIDIA A100 GPUs 根据调查,平均每个人产生1.2万亿张图片,这些图片是由手机或数码相机拍摄的.这种图像的存储,特别是以高分辨率的原始格式存储,占用了大量的内存. JPEG指的是联合摄影专家组(Joint Photography Experts Group),该组于20

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

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU. 在这篇文章中,我们详细介绍了A100的令人兴奋的新特性,这些特性使NVIDIA GPU成为计算机视觉工作负载的一个更好的动力.我们还展示了NVIDIA最近的两个CV研究项目:语义分割的层次多尺度注意和Bi3D:通过二元

Yolov4性能分析(下) 六. 权重更新 "darknet/src/detector.c"--train_detector()函数中: ...... /* 开始训练网络 */ float loss = 0; #ifdef GPU if (ngpus == 1) { int wait_key = (dont_show) ? 0 : 1; loss = train_network_waitkey(net, train, wait_key); // network.c中,train_net

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

相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 概述 CenterNet由中科院.牛津大学和华为诺亚方舟实验室联合提出,发展了以CornerNet为代表的基于关键点的目标检测方法.其主要思想在于,利用关键点的三元组(中心点.左上角点和右下角点)来确定一个目标,有效利用了目标内部信息.为了更好地提取中心点和角点特征,作者提出了center pooling和cascade

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,

目录 一.摘要 二.杂记 三.模型思想 四.实验 五.其他 六.参考文献 一.摘要 深度学习不用去手工提取特征,但是现有深度模型没有在传播预测任务中使用社区结构.所以提出一个CS-RNN框架,把社区在传播中的影响考虑在内,做传播预测. 二.杂记 贡献:①引入community structure information:②CS-RNN模型包含社区结构标签预测层(community structure labels prediction layer),可以预测下一个活跃节点的社区结构标签:③参数健

论文名称:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detectiontection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 简介 该论文是由中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出.截至目前(2019.04.19),CenterNet应该是one-stage目标检测方法中性能(精度)最好的方法. 传统的基于关键点的目标检测方法

1-基本概念 显存带宽     是指显示芯片与显存之间的数据传输速率,它以字节/秒为单位.显存带宽是决定显卡性能和速度最重要的因素之一. 2-常见GPU性能参数 GPU型号 单卡显存 cuda 计算能力对比(官方) 单精度性能 (FP32) cuda核数量 显存带宽 GB/秒 最大功耗W 价格 Tesla P4 8G 6.1 5.5 2560 192 75 1.6W Tesla P40 24G 6.1 12 3840 346 250 5.5W Tesla P100 16G 6.0 10.6 35

本文为 Mesh R-CNN 论文翻译(原理部分)的后续.Mesh R-CNN 原论文. 4 实验   我们在ShapeNet上对网格预测分支进行基准测试,并与最先进的方法相比较.然后,我们在野生的有挑战性的Pix3D数据集评估我们的完整Mesh R-CNN的三维形状预测任务. 4.1 ShapeNet   ShapeNet[4]提供了一组三维形状,这些形状以纹理化的CAD模型表示,这些模型根据WordNet[42]组织成语义类别,并被广泛用作三维形状预测的基准.我们使用ShapeNetCore

课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一,取得了一定的研究和应用成果.回顾人工智能发展史,早在上世纪 80 年代末期,Geoffrey Hinton等人便提出深度学习的方法,并且在数字手写体的识别问题方面取得突破性进展.进入90 年代后,由于对深度学习理论认识和硬件系统计算能力的局限性,深度学习技术的发展受到制

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M

YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问