CUDA算子是一个用于并行计算模型的GPU加速函数,它可以被用来加速深度学习模型的训练和推理过程。CUDA算子利用GPU的并行处理能力,将计算任务分解为多个子任务,并在多个GPU核心上同时执行这些子任务,从而实现高性能的计算。 深度分离卷积是一种特殊的卷积操作,它可以被用于构建深度学习模型中的卷积神经网络(Convolutional Neur...
面向计算机视觉的基础库,支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能,包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具(进度条,计时器等)。 暂无标签 Python 等5 种语言 Apache-2.0 发...
-编程接口:CUDA提供C++编译器和库,允许程序员编写CUDA内核(在设备端执行的函数),并通过主机代码控制设备端的执行流程和数据传输。 总结来说,在AI模型的训练和推理过程中,算子负责具体的计算任务,而CUDA则提供了底层硬件支持和相应的编程接口,使得开发者能够高效地利用GPU资源执行复杂的并行计算,从而加快模型训练速度以及...
MMCV是用于计算机视觉研究的基础Python库,支持OpenMMLab旗下其他开源库。主要功能是I/O、图像视频处理、标注可视化、各种CNN架构、各类CUDA操作算子。代码原地址:https://github.com/open-mmlab/mmcv
为了解决这样的瓶颈,NVIDIA 携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA,它们能高效地运行在 GPU 上,算子速度能达到 OpenCV(运行在 CPU)的百倍左右。如果我们使用 CV-CUDA 作为后端替换OpenCV 和 TorchVision,整个推理的吞吐量能达到原来的二十多倍。此外,不仅是速度的提升,同时在效果上 CV-CUDA 在计算...
2. 参与OneFlow CPU/GPU高性能算子库研发 ; 3. 负责深度学习框架OneFlow接口设计。 职位要求: 1. 计算机或电子通信相关专业本科以上; 2. 熟练掌握C++、Python; 3. 熟悉GPU(CUDA、cuDNN、NCCL)编程; 4 良好的软件开发素养,包括TDD、CI/CD、敏捷开发流程等; ...
面向计算机视觉的基础库,支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能,包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具(进度条,计时器等)。 展开 收起 暂无标签 Python 等5 种语言 Pyth...