Faster Transformer是一个BERT Transformer 单层前向计算的高效实现,其代码简洁明了,后续可以通过简单修改支持多种Transformer结构。目前优化集中在编码器(encoder)的前向计算(解码器decoder开发在后续特性规划中),底层由CUDA和cuBLAS实现,支持FP16和FP32两种计算模式,其中FP16可以充分利用Volta和Turing架构GPU上的Tensor Cor...
计算性能又分为双精度计算性能和单精度的计算性能。双精度的是FP64,单精度是FP32,还有半精度的FP16。这个主要是一个Training平台,主要会用到FP32,跟FP16。FP64主要是在HPC的领域里用的比较多,如果精度不够,计算也许会出现一些状况。深度学习使用FP32或者FP16就已足够。 如果要做深度学习的训练,最主要关心的就...
考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数,使用半精度传输还是非常有价值的。 Google的TensorFlow就是使用了16位的浮点数,不过他们用的不是英伟达提出的那个标准,而是直接把32位的浮点数小数部分截了。据说是为了less computation expensive。。。 参考链接: 参考链接: gpu是否支持fp16 fp16和fp32区别? FP32 是单精...
没有核显的X79/99/299平台还需要张亮机卡,同时,由于帕斯卡架构实属有些老了,而这张P40对fp16支持=0,同时也没有tensor core,玩DL/AI的效率着实有点低,我也测试过P40和3080的性能差距,3080的性能是P40的好几倍,比如跑SD一张图,同样的参数设置,P40用了4/5分钟,而3080用了4/50秒。刚需人士想要大显存嫌309...
计算性能又分为双精度计算性能和单精度的计算性能。双精度的是 FP64,单精度是 FP32,还有半精度的 FP16。这个主要是一个 Training 平台,主要会用到 FP32,跟 FP16。FP64 主要是在 HPC 的领域里用的比较多,如果精度不够,计算也许会出现一些状况。深度学习使用 FP32 或者 FP16 就已足够。
按照文档提示:默认情况下,模型以FP16精度加载,运行上述代码需要大概13 GB显存,现在我的显存够用了,看一下占用情况。 大约12.5 GB,跑起来毫无压力。 不过,我们也注意到,每次提问都会增加一些显存的占用,试了几次,大概从10-50 MB不等,按照最大的50 MB来算,大概可以响应200次以上的对话,实际情况得以后测一下才能...
没有核显的X79/99/299平台还需要张亮机卡,同时,由于帕斯卡架构实属有些老了,而这张P40对fp16支持=0,同时也没有tensor core,玩DL/AI的效率着实有点低,我也测试过P40和3080的性能差距,3080的性能是P40的好几倍,比如跑SD一张图,同样的参数设置,P40用了4/5分钟,而3080用了4/50秒。刚需人士想要大显存嫌...
分别为FP32, FP64, FP162. 以上P40都支持。3. P40支持的FP32 算力为约12T FLOPS, FP16算力大概为 0.18T FLOPS。如果你硬要用FP16精度来训练,看看这算力,自己去折腾吧。 2楼2023-04-16 20:22 收起回复 模哈默德暴利 核心吧友 6 我刚组了个p40的主机,用不了,已经打了专用驱动,鲁大师跑分41万但是...
不得不说，华为确实没有在新品上提升像素数，转而继续增大感光尺寸，并且设计出来了一套双主摄和双长焦组成的方案，堪称堆料狂魔。不过因为华为使用自家麒麟990芯片，可以自由掌控ISP以及FP16和INT8运算资源的调度，优化起来比别家更方便，所以使用这么凶猛的摄像头方案也还算是情理之中。除了CMOS全面强化之外，这次华为...
英伟达主要GPU平台包括Tesla P4、P40和P100。计算性能方面，双精度（FP64）、单精度（FP32）与半精度（FP16）各有侧重。对于深度学习训练，主要关注计算性能，P100与P40性能优越，但两个GPU芯片组成K80时，存在数据交换问题。Memory与Memory带宽对于GPU计算至关重要，过大的Memory可能导致Bas过大，限制GPU...