通过封装NVIDIA Merlin HugeCTR,Sparse Operation Kit(以下简称 SOK)使得 TensorFlow 用户可以借助 HugeCTR 的一些相关特性和优化加速 GPU 上的分布式 Embedding 训练。 在以往文章中(Merlin HugeCTR Sparse Operation Kit 系列之一 - NVIDIA 技术博客: https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/merlin-hugectr-sparse-o...
一、硬件环境 GPU版本的tensorflow需要支持Nvidia CUDA的显卡,只有支持CUDA的显卡才能安装GPU版本,否则只能安装CPU版本。 二、软件环境 tensorflow2.4.0 GPU版本的要求:CUDA11.0,CUDNN8.0 1. 检查Nvidia的显卡驱动,并且驱动支持的CUDA版本要大于等于11.0 右键点击电脑右下角的Nvidia设置,打开Nvidia控制面板,再点击左下角...
(3)安装cuDNN(Deep Neural Network library)(版本:cuDNN v8.1.1 (Feburary 26th, 2021), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2) 下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn。 下载后解压,重命名为cudnn,复制到CUDA安装路径下,如图: 将cudnn下的bin目录配置到环境变量PATH并置顶: 再将之前cupti库的目录也添加到...
通过封装 NVIDIA Merlin HugeCTR,Sparse Operation Kit(以下简称 SOK)使得 TensorFlow用户可以借助 HugeCTR 的一些相关特性和优化加速 GPU 上的分布式 Embedding训练。 在以往文章中(Merlin HugeCTR Sparse Operation Kit 系列之一 – NVIDIA 技术博客,Merlin HugeCTR Sparse Operation Kit 系列之二 – NVIDIA 技术博客),...
TensorFlow Serving 是应用于机器学习模型的灵活的高性能服务系统,而 NVIDIA TensorRT 则是一个用以实现高性能深度学习推理的平台,将二者相结合后,用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作,在 TensorFlow v1.7 中添加了对 TensorRT 的首度支持,此后,他们更是保持密切的合作,共同致力...
十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在...
NVIDIA TensorFlow 20 . 06 版本的 1 . 15 . 2 使用现成的安培 TF32 功能来加速所有 DL 训练工作负载。这是默认选项,不需要开发人员更改代码。在 pre-Ampere GPU 架构中, FP32 仍然是默认精度。 您还可以通过设置环境变量将默认数学模式更改为安培 GPUs 上的 FP32 : ...
Google 和 Nvidia 强强联手，带来优化版 TensorFlow 1.7 雷锋网 AI 研习社按，日前，谷歌和英伟达宣布将 NVIDIA TensorRT 集成到 TensorFlow 1.7 中。在谷歌开发者博客中，他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能，雷锋网 AI 研习社编译整理如下：TensorRT 是一个可以用于优化深度学习模型，以进行推理，并...
这样就禁止了ubuntu自带的nouveau显卡驱动了,接下来我们就可以安心的安装NVIDIA的驱动程序了。 1.3 NVIDIA驱动安装 ubuntu 安装NVIDIA驱动很容易,只只需要打开系统设置->软件和更新->附加驱动->选择NVIDIA驱动->应用更改。该界面会自动根据电脑上的GPU显示推荐的NVIDIA显卡驱动。
我们很高兴宣布NVIDIA Quantization Aware Training ( QAT ) Toolkit for TensorFlow 2目标是在 NVIDIA GPU 上使用NVIDIA TensorRT加速量化网络。该工具包为您提供了一个易于使用的 API ,以一种优化的方式量化网络,只需几行额外的代码即可进行 TensorRT 推理。