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 ...
Tensor Core技术解析 上 NVIDIA在SIGGRAPH 上正式发布了新一代GPU架构 Turing 图灵 ,黄仁勋称Turing架构是自 年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tensor Core,使其成为了全球首款支持实时光线追踪的GPU。 不过说到AI计算,NVIDIA GPU成为最好的加速器早 ...
2020-05-30 15:35 0 2218 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算,动态调整计算以加快吞吐量,同时保持精度。最新一代将这些加速功能扩展到各种工作负载。NVIDIA Tensor内核 ...
目录 什么是tensor tensor继承体系 与Eigen3库的关系 什么是tensor_reference tensor_shape tensor_slice 其它结构 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是tensor TF全称叫做 ...
https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基础的一个概念——张量。 Tensorflow用到了数据流图,数据流图包括数据(Data)、流(Flow)、图(Graph)。Tensorflow里 ...
Torch中的唯一的数据结构就是Tensor了,而该结构简洁而且强大,非常适合进行矩阵类的数值计算,它是Torch中最最重要的类了。这个Tensor其实就是个多维矩阵,支持矩阵的各种操作。这里需要特别强调的是,lua中的数组(其实是table)下标是从1开始的,因此Tensor对象的下标也是 ...
作者:陈振寰 | 旷视科技 MegEngine 架构师 背景 近年来,自动混合精度(Auto Mixed-Precision,AMP)技术在各大深度学习训练框架中作为一种使用简单、代价低廉、效果显著的训练加速手段,被越来越广泛地应用到算法研究中。然而大部分关于混合精度训练的文章一般 ...