Tensor Core技術解析(下) 讓FP16適用於深度學習 Volta的深度學習能力是建立在利用半精度浮點(IEEE-754 FP16)而非單精度浮點(FP32)進行深度學習訓練的基礎之上。 該能力首先由cuDNN 3支持並在Tegra X1的Maxwell架構中實現,隨后原生半精度 ...
Tensor Core技術解析 上 NVIDIA在SIGGRAPH 上正式發布了新一代GPU架構 Turing 圖靈 ,黃仁勛稱Turing架構是自 年CUDA GPU發明以來最大的飛躍。Turing架構的兩大重要特性便是集成了用於光線追蹤的RT Core以及用於AI計算的Tensor Core,使其成為了全球首款支持實時光線追蹤的GPU。 不過說到AI計算,NVIDIA GPU成為最好的加速器早 ...
2020-05-30 15:35 0 2218 推薦指數:
Tensor Core技術解析(下) 讓FP16適用於深度學習 Volta的深度學習能力是建立在利用半精度浮點(IEEE-754 FP16)而非單精度浮點(FP32)進行深度學習訓練的基礎之上。 該能力首先由cuDNN 3支持並在Tegra X1的Maxwell架構中實現,隨后原生半精度 ...
NVIDIA深度學習Tensor Core性能解析(下) DeepBench推理測試之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一項推理測試是RNN和Sparse GEMM,雖然測試中可以選擇FP16,但實際上它們都只支持FP32 ...
NVIDIA深度學習Tensor Core性能解析(上) 本篇將通過多項測試來考驗Volta架構,利用各種深度學習框架來了解Tensor Core的性能。 很多時候,深度學習這樣的新領域會讓人難以理解。從框架到模型,再到API和庫,AI硬件的許多部分都是高度定制化的,因而被行業接受的公開 ...
NVIDIA Tensor Cores解析 高性能計算機和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度計算,動態調整計算以加快吞吐量,同時保持精度。最新一代將這些加速功能擴展到各種工作負載。NVIDIA Tensor內核 ...
目錄 什么是tensor tensor繼承體系 與Eigen3庫的關系 什么是tensor_reference tensor_shape tensor_slice 其它結構 關系圖 涉及的文件 迭代記錄 1. 什么是tensor TF全稱叫做 ...
https://blog.csdn.net/kansas_lh/article/details/79321234 tensor是tensorflow基礎的一個概念——張量。 Tensorflow用到了數據流圖,數據流圖包括數據(Data)、流(Flow)、圖(Graph)。Tensorflow里 ...
Torch中的唯一的數據結構就是Tensor了,而該結構簡潔而且強大,非常適合進行矩陣類的數值計算,它是Torch中最最重要的類了。這個Tensor其實就是個多維矩陣,支持矩陣的各種操作。這里需要特別強調的是,lua中的數組(其實是table)下標是從1開始的,因此Tensor對象的下標也是 ...
作者:陳振寰 | 曠視科技 MegEngine 架構師 背景 近年來,自動混合精度(Auto Mixed-Precision,AMP)技術在各大深度學習訓練框架中作為一種使用簡單、代價低廉、效果顯著的訓練加速手段,被越來越廣泛地應用到算法研究中。然而大部分關於混合精度訓練的文章一般 ...