原文:NVIDIA深度學習Tensor Core性能解析(下)

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FP ,但實際上它們都只支持FP 運算。 雖然RNN可能會有加速,但DeepBench和NVIDIA目前僅支持單精度RNN推理。 NVIDIA Caffe 測試之ResNet 和ImageNet ...

2020-05-30 16:52 0 1015 推薦指數:

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NVIDIA深度學習Tensor Core性能解析(上)

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Tensor Core技術解析

Tensor Core技術解析) 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 ...

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NVIDIA Tensor Cores解析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 ...

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Tensor Core技術解析(上)

Tensor Core技術解析(上) NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式發布了新一代GPU架構——Turing(圖靈),黃仁勛稱Turing架構是自2006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 ...

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Redis性能解析--Redis為什么那么快?

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深度學習框架Tensor張量的操作使用

- 重點掌握基本張量使用及與numpy的區別 - 掌握張量維度操作(拼接、維度擴展、壓縮、轉置、重復……) numpy基本操作: numpy學習4:NumPy基本操作 NumPy 教程 1. Tensorflow Tensorflow一些常用基本概念與函數 ...

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NVIDIA GPUs上深度學習推薦模型的優化

NVIDIA GPUs上深度學習推薦模型的優化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推薦系統幫助人在成倍增長的選項中找到想要的東西。是在許多在線平台上推動用戶參與的關鍵組件 ...

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