Turing和Ampere系列 GPU 中 Tensor Core 的能力。读者可以期待通过本文了解不同类型的 NVIDIA GPU 核心的...
嗨,我们要开始了。我叫马修·尼斯利。我是NVIDIA的深度学习compiler PM,今天我将介绍一些针对NVIDIA Tensorcores的使用方法。首先我要讲一下Cutlass。我会给你一些背景和概述,为什么你可能会使用它,一些最新和即将推出的功能,然后我会概述一下开放平台Triton。如果你刚刚参加了上一场讲座的话那你已经是懂哥了。
不同的 input 和 filter 大小在不同的算法下有不同的性能表现，为了选择最佳算法，在调用 cudnn convolution 算子接口前，需要先调用 cudnn convolution searching algorithm 的接口。cudnn 提供了2种搜索模式：启发式搜索(https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/api/index.html#cudnnGetConvolutionForwardAlgori...
以 Pytorch 为例，Meta 与北卡州立大学的研究人员进行了较为全面的测试，使用 NVIDIAA100 与 AMD MI210 测试模型运行所需时间，如果比值小于 1 则说明模型在 A100 上表现更佳，反之则说明在 MI210 上表现更佳。研究人员得出结论，最终模型运行的时间表现与 Tensor Core 有关，如果模型能够使用 Tensor Core 的部...
根据NVIDIA网站的介绍：NVIDIA Turing和Volta GPU由Tensor Cores提供支持。Tensor Cores是一项革命性技术，可提供开创性的AI性能。 Tensor Core可以加速AI核心的大型矩阵运算，并在单个运算中执行混合精度矩阵乘法和累加计算。 在一个NVIDIA GPU中并行运行数百个Tensor Core，这可以极大地提高吞吐量和运行效率。简单地说;...
TensorRT支持在Tensor Core上执行深度学习模型的稀疏层，而Torch-TensorRT将这种稀疏支持扩展到卷积和全连接层。举个例子 比如，用EfficientNet图像分类模型进行推理，并计算PyTorch模型和经过Torch-TensorRT优化的模型的吞吐量。以下是在NVIDIA A100 GPU上取得的结果，batch size为1。在NVIDIA A100 GPU上比较原生PyTorch和...
混合精度:采用不止一种精度的Tensor,torch.FloatTensor和torch.HalfTensor pytorch1.6的新包:torch.cuda.amp,是NVIDIA开发人员贡献到pytorch里的。只有支持tensor core的CUDA硬件才能享受到AMP带来的优势。Tensor core是一种矩阵乘累加的计算单元,每个tensor core时针执行64个浮点混合精度操作(FP16矩阵相乘和FP32累加)。
一句话说明，cuDNN是NVIDIA为深度学习开发者提供的一个重要工具，它通过高度优化的DNN操作和算法实现，使得深度学习框架能够更有效地利用CUDA和NVIDIA GPU的性能，加速深度学习任务的执行。它的主要特性如下：为各种常用卷积实现了 Tensor Core 加速，包括 2D 卷积、3D 卷积、分组卷积、深度可分离卷积以及包含 NHWC 和 ...
Tensor Core执行融合乘法加法,其中两个44 FP16矩阵相乘,然后将结果添加到44 FP16或FP32矩阵中,最终输出新的4*4 FP16或FP32矩阵。NVIDIA将Tensor Core进行的这种运算称为混合精度数学,因为输入矩阵的精度为半精度,但乘积可以达到完全精度。 使用半精度混合训练满足的条件: ...
pytorch1.6的新包:torch.cuda.amp,是NVIDIA开发人员贡献到pytorch里的。只有支持tensor core的CUDA硬件才能享受到AMP带来的优势。Tensor core是一种矩阵乘累加的计算单元,每个tensor core时针执行64个浮点混合精度操作(FP16矩阵相乘和FP32累加)。 二、为什么要使用AMP?