NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tesla-product-literature/sc18-tesla-democratization-tech-overview-r4-web.pdf SM Volta架构目前仅GV100支持 Volta architecture comprises a single variant:

https://www.leiphone.com/news/201708/Z1MCetuoobEaHIqa.html 前言 在今年的计算机图形技术顶会 SIGGRAPH,英伟达并不是在单纯地展示自家的图形技术——我们都知道,单是讲讲显卡.讲讲图形,核弹厂就能吸引一大票观众,但其志不在此.当隔壁 AMD 展台秀着 Vega ,英伟达讲的却是自己在如何探索计算机图形与人工智能.VR/AR 的交集.如何借助这些新兴技术领域的跨界整合进一步推进图形技术的边界. 正如此次英伟达参会的主题——“Nvidia

NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

▶ 图形互操作性,OpenGL 与 Direct3D 相关.(没学过,等待填坑) ▶ 版本号与计算能力 ● 计算能力(Compute Capability)表征了硬件规格,CUDA版本号表征了驱动接口和运行时接口的(软件)规格. ● Driver API 的版本号定义在在驱动头文件中的宏 CUDA_VERSION 中. ● 原文,理解 Driver API 向后兼容以及非向前兼容.This is important, because the driver API is backward comp

机器之心报道 本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,然后再对其进行系统地对比 下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数,这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成. TensorFlow 地址:https://www.tensorflow.org/ TensorFlow最开始是由谷歌一个称之为DistBeliefV2的库发展而来,它是一个公司内部的深度神经网络库,隶属于谷歌大脑项目.有一些人认为Te

NVIDIA作为老牌显卡厂商,在AI领域深耕多年.功夫不负有心人,一朝AI火,NVIDIA大爆发,NVIDIA每年送给科研院所和高校的大量显卡,大力推广Physix和CUDA,终于钓了产业的大鱼. 由弱到强理一下NVIDIA的现有产品线,在AMD锐龙发力之后,NVIDIA已经取代Intel,称为新的牙膏厂. 在与人工智能与机器人有关的平台上,NVIDAI产品线性能由低到高依次为Tegra X系列.GeForce 系列.DRIVER系列.Titan 系列.TESLA系列. 参考:NVIDIA-GP

一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型.作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答.理解.预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2. [图1]SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标.目前SQuAD2.0排名

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

为了搞硬件加速编解码,用了一周时间来看 CUDA,接下来开始加以总结. 一.什么是 CUDA (1)首先需要了解一下,什么是 CUDA. 参看:百度百科 -- CUDA 参看:CUDA基础介绍 参看:cuda入门 参看:CUDA知识普及 参看:CUDA学习笔记 CUDA (Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构),是显卡厂商 NVIDIA 在2007年推出的并行计算平台和编程模型.它利用图形处理器 (GPU) 能力,实现计算性能的显著提高.CUD

谷歌TPU是一个设计良好的矩阵计算加速单元,可以很好的加速神经网络的计算.本系列文章将利用公开的TPU V1相关资料,对其进行一定的简化.推测和修改,来实际编写一个简单版本的谷歌TPU.计划实现到行为仿真为止,仅为更确切的了解TPU的优势和局限性,暂无在FPGA等硬件上进一步实现的计划. 系列目录 谷歌TPU概述和简化 基本单元-矩阵乘法阵列 基本单元-归一化和池化(待发布) TPU中的Instruction (待完成) SimpleTPU实例: (计划中) 拓展 TPU的边界(规划中) 重新审

http://blog.csdn.net/wdsfup/article/details/52302142 http://www.manew.com/blog-166674-12962.html Gentoo LinuxGentoo内核(gentoo-sources)特有的选项 Gentoo Linux supportCONFIG_GENTOO_LINUX 选"Y"后,将会自动选中那些在Gentoo环境中必须开启的内核选项,以避免用户遗漏某些必要的选项,减轻一些用户配置内核的难度.建议选

本文来自计算机体系结构专家王逵.他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实.   2008年,<三体2:黑暗森林>里写到:   真的很难,你冬眠后不久,就有六个新一代超级计算机大型研究项目同时开始,其中三个是传统结构的,一个是非冯结构的,另外两个分别是量子和生物分子计算机研究项目.但两年后,这六个项目的首席科学家都对我说,我们要的计算能力根本不可能实现.量子计算机项目是最先中断的,现有的物理理论无法提供足够的支持,研究撞到了智子的墙壁上.紧接着生物分子计算

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈  本文对TVM的论文进行了翻译整理 深度学习如今无处不在且必不可少.这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统,比如 TensorFlow.MXNet.Caffe 和 PyTorch.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中

[小宅按]近期公司推出来基于ARM芯片的服务器,本文就一些基本概念,比如ARM, ARM64, ARMv8, ARM7,ARMv7, 64位等让人费解的概念进行了粗浅地分析,涉及的关键字已用粗体标出.文中观点仅仅是一家之言,拙劣之处,欢迎斧正. https://zhuanlan.zhihu.com/p/66348633 华为官网的账号 (图1) 基本原理(记住1Byte=8bit): 电子计算机本质上是通过给三极管 (或MOS管用半导体材料如硅和硒制成的) 的基极输送不同的电压(大于或小于0.7

Hackintosh Of Qftm 一个黑苹果爱好者的项目 定制:macOS Catalina 10.15.1 电脑配置 一键查看电脑配置(鲁大师.360驱动管理.Lenovo管家等) 规格 详细信息 电脑型号 Lenovo R720 15IKBN 操作系统 macOS Catalina 10.15 / macOS Mojave 10.14 / macOS High Sierra 10.13 处理器 Intel Core i5-7300HQ ( Kaby Lake ) 内存 16 GB ( K

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

============================================================================== 深入linux kernel内核配置选项 ============================================================================== 如果自己不亲自实践配置的话,你永远也体会不到内核的真实所在. 使用过linux的发行版之一gentoo的话,你应该知道这是一个彻头彻尾的自定义