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我的实验结果:原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms,加速后需要10-11ms,RT加快了1倍,准确度下降1%以内(fp32格式加速,int8是最快的)。 tensorRT tensorRT guide 网址: 点击这里 tensorflow 模型预测加速指导: 点击这里 介绍 tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有: tensorflow、...
反应到GPU上,也就是我们需要考虑,显卡架构、时钟速度、CUDA 核心数量,内存带宽、内存速度、VRAM等很多因素。 如果比较同一代的 GPU,CUDA 核心的数量可以作为性能的良好指标,只要不存在其他性能瓶颈因素,CUDA 数量越高意味着同代 GPU 的性能越好。 但如果比较不同代的GPU, CUDA 核心的数量则比一定能反应性能的好坏...
注意:由于A100 Tensor Core GPU设计为安装在高性能服务器和数据中心机架中以为AI和HPC计算工作量提供动力,因此它不包括显示连接器,用于光线追踪加速的NVIDIA RT Core或NVENC编码器。
RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型，但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 TensorFlow 对比了英伟达 Tesla P100（Pascal）和 V100（Volta）GPU 的加速性能，且结果表明训练和推断过程的加速效果并没有我们预期的那么好。 循环神经网络（RNN）很多深度学习的应用都涉...
运用共享的 GPU 加速数据中心资源集来执行虚拟化工作站和渲染节点,可提升生产力并更快速地完成项目。 NVIDIA A10 Tensor Core GPU 是采用 AI 的主流图形和视频的理想选择。第二代 RT Core 和第三代 Tensor Core 可凭借强大的AI 在 150W TDP 下为主流服务器丰富图形和视频应用程序。 NVIDIA A10 还可与 NVIDIA...
为了解决这一问题,谷歌 X 实验室与加拿大 Perimeter 理论物理研究所(Perimeter Institute for Theoretical Physics )的研究人员合作开发了张量网络 TensorNetwork,以 TensorFlow 作为后端,针对 GPU 处理进行了优化。与在 CPU 上计算工作相比,可以实现高达 100 倍的加速。这是一个全新的开源库,旨在提高张量计算的效率。
RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型,但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 TensorFlow 对比了英伟达 Tesla P100(Pascal)和 V100(Volta)GPU 的加速性能,且结果表明训练和推断过程的加速效果并没有我们预期的那么好。
为了满足HPC计算快速增长的计算需求,A100 GPU支持Tensor操作,以加速符合IEEE的FP64计算,提供的FP64性能是NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍。 A100上新的双精度矩阵乘法加法指令替换了V100上的八条DFMA指令,从而减少了指令提取,调度开销,寄存器读取,数据路径功率和共享存储器读取带宽。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC),在各种规模上实现出色的加速,应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎,A100 可以高效扩展,系统中可以集成数千个 A100 GPU,也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例,以加速各种规模...