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FP ,但实际上它们都只支持FP 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 Caffe 测试之ResNet 和ImageNet ...
2020-05-30 16:52 0 1015 推荐指数:
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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 ...
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Tensor Core技术解析(上) NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing(图灵),黄仁勋称Turing架构是自2006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 ...
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NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件 ...