可以看到NCHW格式在AMP下即使实际上计算还是用Tensorcore的NHWC卷积指令进行的,这里就造成了数据类型变换(转置)的开销导致性能变差,即使开了CUDNN加速也没多大好处(开了cudnn一般会让用的指令变复杂,这未必是好事)。另外AMP还是有很多奇怪的地方,比如数据大小(形状 batchsize都可能)会影响是否能用Tessorcore加速,实际...
打开混合精度，测试得到了 36% 的加速 自动混合精度训练，自动将网络中的合适的算子由 FP32 单精度计算转换成 FP16 半精度浮点进行计算，不仅可以减少 GPU 显存占用，而且可以提升整体性能，在支持 Tensor Core 的 GPU 设备上还会使用 Tensor Core 进一步加速训练。再打开卷积试跑优化，测试得到了 7% 的加速，总加...
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...
性能优化:CUTLASS注重性能优化和硬件特性的利用。它提供了更多的配置选项和优化策略,使用户能够根据具体的硬件架构和应用需求进行性能优化。CUTLASS还提供了针对深度学习任务的特殊优化,如半精度浮点计算(FP16)和Tensor Core加速。CUBLAS也进行了一些性能优化,但它更注重提供易用性和通用性。
pytorch lightning的tensorboard设置按照epoch显示 pytorch tensor core,在较新的版本中,Variable被弃用,将功能合并给Tensor,所以不用考虑文章目录求导重要理论autogardbackwardno_gardoptimizer更新参数TensorvsParametervs.register_buffer重要理论求导重要理论从头开
batch_size=128)x_val = torch.tensor(x_train[valid_idx], dtype=torch.long)y_val = torch.ten...
Tensor Core总百分比:使用Tensor Core的kernel时间 / kernel时间。 调用栈:如果已在性能分析跟踪文件中记录,则显示此操作符的所有调用栈。要转储此调用栈信息,应在 torch.profilerAPI中设置 'with_stack' 参数。如果在 VSCode 中启动 TensorBoard,点击此调用栈会转到源代码的相应行,如下图: ...
带有Tensor Core的NVIDIA架构支持不同的精度 值得一提的是,采用Hopper架构的H100预计将于2022年第三季度发布,支持FP8 (float8)。PyTorch AMP可能会支持FP8(目前v1.11.0还不支持FP8)。 在实践中,你需要在模型精度性能和速度性能之间找到一个最佳点。我之前确实发现混合...
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...
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 NCHW 输入及输出的扩张卷积为诸多计算机视觉和语音模型优化了内核，包括 ResNet、ResNext、EfficientNet、EfficientDet、SSD、MaskRCNN、Unet、VNet、BERT、GPT-2、Tacotron2 和 WaveGlow支持 FP32、FP16、BF...