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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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 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 ...
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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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 ...