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

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

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

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

cuDNN概述 NVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是GPU加速的用于深度神经网络的原语库.cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现,例如向前和向后卷积,池化,规范化和激活层. 全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速.它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序,而不必花时间在底层GPU性能调整上.cuDNN的加快广泛使用的深度学习框架,包括Caffe2,Chainer,Keras,MATLAB,MxNet,PyTorch和TensorFlow

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.

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您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.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

TensorRT开源软件 此存储库包含NVIDIA TensorRT的开源软件(OSS)组件.其中包括TensorRT插件和解析器(Caffe和ONNX)的源代码,以及演示TensorRT平台使用和功能的示例应用程序.这些开源软件组件是TensorRT General Availability(GA)发行版的一个子集,其中包含一些扩展和错误修复. 对于TensorRT OSS的代码贡献,请参阅我们的贡献指南和编码指南. 有关TensorRT OSS发行版附带的新添加和更新的摘要,请参阅变更日志.

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

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中

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

AutoML for Data Augmentation 2019-04-01 09:26:19 This blog is copied from: https://blog.insightdatascience.com/automl-for-data-augmentation-e87cf692c366   DeepAugment is an AutoML tool focusing on data augmentation. It utilizes Bayesian optimization

目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"

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Tesla V100 cuda9.0 caffe编译的时候报上述错误,修改方法: CUDA_ARCH := #-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ #-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \ -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \ -gen