Domain-Specific 硬件设计 设计关注点 深度学习应用数据重用机会 两类设计范式:Temporal Arch. 与 Spatial Arch. 加速器设计可以利用的特性(稀疏、低精度、压缩) 一些经典的加速器设计案例分析(DianNao、PuDiannao、TPU、Eyeriss) 1. 算法顶层 算法顶层在深度学习加速的工作也囊括了很多方面,例如:更好的分布式训练调度...
1.2 电脑组装 总之就是快乐的玩具拼装过程~ 机箱尺寸比较大,预留的空间非常足所以不会出现像是在装A4机箱时那种考验走线和装配顺序的技巧问题;而且服务器嘛,安静地塞在某个角落就好了,也不用过于考虑什么美观问题,所以走线就很随意了: 这个机箱设计还是很科学的,预留了足够多的扩展接口比如:2个 3.5寸可快拆盘位...
FPGA功耗,单颗性能是低的,单颗FPGA的硬件设计挑战没有GPU大,但是总体性价比和效率不占优;Intel收购Altera是否可以通过其工艺实力,给其带来极具的功能提升,我们还在长期的期待过程中。FPGA如果实现深度学习功能,还需要大批量使用,才能实现完整的功能,且需要与CPU相结合。 另外一个问题是,FPGA的大规模开发难度偏高,从...
DNN是深度神经网络系统的统称,实际使用的时候,使用几层网络,最终结果用什么样的筛选策略,在不同的应用和不同的设计框架下面,对硬件的诉求并不相同。 要看设计者的建模方案。GPU的一个缺点是,他的组件模块是乘法器、加法器。虽然深度学习的参数都是数学模型,需要对RTL级别的变化,但是GPU的硬件资源是以乘法器、加法...
深度学习的三种硬件方案：ASICs，FPGAs，GPU 人机大战落幕后的两个月，谷歌硬件工程师 Norm Jouppi 才公开了它的存在。在博客中，他解释道，谷歌给数据中心装备这些加速器卡已经有超过一年的时间。虽然谷歌对技术细节严格保密，但已透露它们专为谷歌开源项目 TensorFlow 而优化；并且，它采取了一个越来越流行的深度学习...
Domain-Specific 硬件设计 设计关注点 深度学习应用数据重用机会 两类设计范式:Temporal Arch. 与 Spatial Arch. 加速器设计可以利用的特性(稀疏、低精度、压缩) 一些经典的加速器设计案例分析(DianNao、PuDiannao、TPU、Eyeriss) 1. 算法顶层 算法顶层在深度学习加速的工作也囊括了很多方面,例如:更好的分布式训练调度(...
1. 硬件篇1.1 工作站配置选型 配件全家福 服务器的配置以个人使用性价比为主,同时考虑到以后的扩展性像是主板和机箱这些配件配置设置一些冗余。首先是CPU平台的选择,虽然AMD这两年实在是香,但是作为生产力工具考虑到软件库的兼容性问题,还是决定选择intel平台里十代X系列CPU+X299主板,算是比较稳的方案,而且某东上CP...
对于第一种策略,带多核的好的CPU可显著提升性能。对于第二种策略,你就不需要好的CPU了。对于第一种策略,我建议每GPU最少配置4线程——通常是每GPU 2内核。对此我没有做过严格的硬件测试,但你应该得到每额外内核/GPU 0-5%的性能提升。 对于第二种策略,我建议每GPU最小配置2线程——通常就是每GPU一个内核。
在选择硬件之前,我们先把电脑硬件对深度学习性能影响的重要程度排个序: GPU>CPU≈主板(CPU主板相辅相成)>内存>硬盘>电源>机箱(装的下就行) 再以这个顺序去选择硬件,并控制整体预算。由于特殊时期,显卡市场太混乱,变化太快,所以以上数据仅供参考(一般来说同级别下显存越大深度学习效率越高,除了个别打鸡血版本)。
Domain-Specific 硬件设计 设计关注点 深度学习应用数据重用机会 两类设计范式:Temporal Arch. 与 Spatial Arch. 加速器设计可以利用的特性(稀疏、低精度、压缩) 一些经典的加速器设计案例分析(DianNao、PuDiannao、TPU、Eyeriss) 1. 算法顶层 算法顶层在深度学习加速的工作也囊括了很多方面,例如:更好的分布式训练调度(...