在CES期间，Intel揭晓了旗下首款独显，样卡暂名“DG1”。关于DG1，由于公布的信息有限，外界仍急于了解其规格参数、游戏性能等。经查，在GeekBench 5上，已经有一批96个EU单元、4GB显存Gen 12核心产品的OpenCL分数公布。仔细观察可知，这款GPU是基于Xe架构的独立显卡。频率方面，最低1GHz，最高1.5GHz。仅从OpenCL分数横线对比来看的话，基本接近GTX 105
双系统的安装教程有很多了，我参考的是这一篇文章，内容非常详细。 本次是在Win10的基础上安装Ubuntu18.04，所以选择文章中的18.04版本的教程。大部分步骤均按照教程的步骤来即可，有一些与教程有一点出入的地方我记录下来，以备下次使用。与教程不一致的点：一、在 “三、在windows下创建空白分区” 这一步中，我的实践与作者的图片有一些的不一致： 我是双硬盘的电脑，在对磁盘0进行分区（压缩
CUDA程序优化的最终目的，是以最短的时间，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序的运行时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前，应该先粗略地评估使用CUDA是否能达到预想的效果，包括以下几个方面:1.精度目前，GPU的单精度计算性能要远远超过双精度计算性能，整数乘法、除法、求模等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学
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2024-04-13 06:09:30
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ISCA2022部分论文阅读整理GPU设计：一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化二、GPU分析模型剪枝：一、剪枝self-attention的冗余计算量二、增大剪枝带来的硬件优势三、剪枝DNN在训练时的冗余计算量 GPU设计：一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化针对现有GPU tensor core只有矩阵乘法单元的局限性，SIMD2[3]设计了SIMD2
今天终于搞到一台带1080独显的PC，之前一直用CPU训练，效率极其低下。训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。之前对GPU训练还不太了解，以为要改代码，现在才知道，其实不需要的。关键就是搭建好cuda环境NVIDIA显卡驱动 （https://www.nvidia.cn/Download/ind
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2024-04-24 14:09:16
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使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。要使用多张显卡，需要按如下步骤：(1)import multi_gpu_model函数：from keras.utils i
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2024-05-23 10:27:40
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目录一. 双卡并行环境配置二. 验证单机多卡2.1 paddle2.2 pytorch三. 单机多卡训练模板3.1 pytorch3.2 paddle3.2.1 launch方式(paddle2.3以前适用)3.2.2 spawn方式(paddle2.0及以后适用)四. 常见问题解决4.1 强制结束后显存不释放 软硬件环境: OS: Ubuntu 20.04 CPU: AMD5800 GPU: 2
极具吸引力的双卡触摸屏手机 的KA08 +电视是一个非常有吸引力的双卡手机，该用户可以在1手机使用两张SIM卡享受2手机功能。该KA08 +电视支持电视，JAVA游戏这是手机的最新功能。该KA08 +电视配备红色，这使得它更令人惊叹的吸引力。该KA08 +电视0.3500千克的重量，这使得它重量更轻，尺寸90 * 48 *12毫米使其圆滑，易于使用。这款手
原创：专注于人工智能的AI锐见今天撰写 | Neil、YinTao苹果首发7nm制式A12芯片，堪称史上最强iPhone阵容9月13日凌晨一点，伴随着一段碟中谍的背景音乐库克登台，苹果正式召开秋季新品发布会，新产品包括三款iPhone：iPhone Xs、 iPhone Xs Max，以及iPhone XR和Apple Watch Series 4。新产品汇总Apple Watch Series
本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
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2024-06-17 08:11:24
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
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2024-05-13 09:50:59
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当他拿出这块GPU时，现场可谓是掌声与惊叹交错。他叫张建中 （James Zhang），很多人熟知这个名字，是因为他曾是英伟达中国区的一把手，任职长达15年之久。但在2020年9月，张建中选择离开英伟达，并于次月创办了摩尔线程这家公司。而他这一次的出场，之所以会有刚才那般反响，主要还是这块GPU身上有太多的标签值得关注——国产、全功能、耗时仅18个月、量产上市……讲真，很难想象这是一家G
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2024-09-21 19:51:49
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一、背景介绍因为google官方bert不支持GPU并行化训练，在git上找了相关的multi gpu的都无法跑起来，内心无比的愤怒，花了几天时间，百度，google,查找各种方法，终于把bert multi gpu 训练成功搞定，以下记录详细各种采坑过程，以便相关同学学习。二、所需要的软件先列出来硬件软件版本 1.centos 7 服务器 两块P40 GPU 2.tensorflow=1.11.
背景：近年来，随着移动端算力的不断提升和深度学习研究的快速发展，特别是小网络模型不断成熟以及数据安全的要求越来越高，越来越多的原本在云端执行的推理转移到移动端上来实现。移动平台的深度学习推理涉及硬件平台、驱动、编译优化、模型压缩、算子算法优化以及部署，适合系统业务开发的高效推理框架成为业界迫切需求和开发重点。很多企业都在研发面向移动端的开源深度学习框架。当前国内外主流开源移动端推理框架：小米MAC
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2024-07-30 16:40:36
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。 虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection API自行训练
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2024-06-19 22:09:20
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RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 46.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 839.60 MiB already allocated; 24.56 MiB free; 44.40 MiB cached)这个错误花费了一天半左右的时间，心态差点蹦了，还好有神人指导，坚持下来了。错误问题
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2023-11-10 17:00:24
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写在最前能有如此方便的，避免走弯路的，深度学习环境配置教程，首先要感谢实验室颜神@stary_yan 与进神的配置指南。然后在他们的基础上再将其细化修改，变得更加清晰。哪怕你和我一样都是命令行小白，只要有一台带GPU的电脑，也能配置出自己的GPU版的Tensorflow+Keras环境，来跑深度学习代码。准备材料敏捷的手指对深度学习的热情一台Win10的带GPU的电脑（要联网）所需要的文件的百度网
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2024-04-17 15:10:48
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在上一章中，小编以SolidWorks为例，给大家分享了派生简化配置、冻结栏、轻化、利用系统三视基准面三种种大型装配体卡顿问题的解决办法。其实打开大型装配体很简单，需要大家熟悉软件，掌握一些小技巧，下面的方法同样适用于打开大型装配体，帮你解决由装配体过大造成的卡顿问题。方法一：特征阵列优于草图阵列，旋转特征优于拉伸特征单一零件建模时，保证尽量简单，避免草图阵列及草图圆角等。下面为同一零件的两种建模
目录前言DP模式的命令行命令使用以及环境变量分析原dist_train.sh文件的分析：相关环境变量分析：config配置文件预配置：Windows DP 启动命令：Linux DP 启动命令：（使用sh文件）(2条消息) PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&n
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2024-03-07 21:01:49
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在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的数
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2024-08-28 22:04:05
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