CUDA 优化的最终目的是：在最短的时间内，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”是指整个程序运行的时间，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，应该先粗略的评估使用 CUDA 是否能达到预想的效果，包括以下几个方面：精度：目前 GPU&nbs
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2024-06-17 22:39:28
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layouttitlecategoriestagsdatedescription post 笔记：混合精度训练技术报告 2019-04-07 15:12:22 -0700 TF社区中相继出现相关的应用，为了更快的在Pytorch中加入对Volta GPU的支持，并实现针对混合精度训练的优化，NVIDIA发布了Apex开源工具库。
DirectX并不是一个单纯的图形API，它是由微软公司开发的用途广泛的API，它包含有Direct Graphics（Direct 3D+Direct Draw）、Direct Input、Direct Play、Direct Sound、Direct Show、Direct Setup、Direct Media Objects等多个组件，它提供了一整套的多
前言我们都遇到过如下计算结果： 为什么会出现如此结果？难道不为 0.3 吗？这涉及到 js 的精度问题。首先 js 的数字类型采用基于 IEEE 754 标准来实现的(也称为浮点数)。其选用的精度格式是：双精度格式(64 位的二进制数)这篇就稍稍深入了解下双精度浮点数，以及有关于数 Number 的问题。IEEE 754 标准IEEE 二进制浮点数算术标准(IEEE 754)
AMD yes！ 这应该是自Ryzen发布并一战翻身后玩家呼喊最多的口号了。 雷锋网消息，在今天凌晨CES 2019的AMD主题演讲中，AMD CEO苏姿丰女士展示了代号为Matisse的首款7nm桌面处理器，即第三代Ryzen。 新处理器由两块芯片封装而成，一块为台积电制造的7nm 8核心芯片，另一块为前女友GlobalFoundries制造的14nm I/O芯片，集成了双通道内存控制器和P
DirectX并不是一个单纯的图形API，它是由微软公司开发的用途广泛的API，它包含有Direct Graphics（Direct 3D+Direct Draw）、Direct Input、Direct Play、Direct Sound、Direct Show、Direct Setup、Direct Media Objects等多个组件，它提供了一整套的多
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2024-09-06 07:28:51
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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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浮点数7位有效数字.
双精度数16位有效数字. 含义：表明单精度和双精度精确的范围不一样，单精度，也即float，一般在计算机中存储占用4字节，也32位，有效位数为7位；双精度（double）在计算机中存储占用8字节，64位，有效位数为16位。
原因：不管float还是double 在计算机上的存储都遵循IEEE规范，使用二进制科学计数法，都包含三个部分：
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2024-06-19 11:24:04
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CUDA程序优化应该考虑的点：精度：只在关键步骤使用双精度，其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡；GPU 的单精度性能要远远超过双精度性能，整数乘法、求模、求余等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学计算中，由于需要处理的数据量巨大，往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果，目前的 Tesla 架构还不能很好的满足高精度计算的需要。如果你的计算需要很高
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2024-04-24 06:51:02
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1、 在WIN10编译GPU版本的caffe详见本人其他博客【Caffe-GPU】Caffe+Python3+CUDA8+CUDNN5+win10+VS2015+Mnist 配置2、 caffe编译所得如果在第一步中正常编译了caffe，将在 caffe/build/tools/Release 等目录下生成很多有用工具，如图所示， 其中，caffe.exe用于训练，compute_image_me
CUDA程序优化应该考虑的点：精度：只在关键步骤使用双精度，其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡；GPU 的单精度性能要远远超过双精度性能，整数乘法、求模、求余等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学计算中，由于需要处理的数据量巨大，往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果，目前的 Tesla 架构还不能很好的满足高精度计算的需要。如果你的计算需要很高
IT之家5月14日消息 根据AMD官方的消息，AMD Radeon Pro VII 工作站显卡现已发布，为广播和工程专业人士打造，旨在支持当今要求苛刻的广播和媒体项目、复杂的计算机辅助工程(CAE)模拟和高性能计算(HPC)应用程序的开发。Radeon Pro VII 售价1899美元，6月上线。IT之家了解到，AMD Radeon Pro VII显卡提供16GB极速HBM2(
单精度，双精度浮点存储表示基础知识：十进制转十六进制；十六进制转二进制；了解：目前C/C++ 编译器标准都遵照IEEE 制定的浮点数表示法来进行float,double 运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2—— 即把一个浮点数表示为尾数乘以2 的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：例二：
已知：整数3490593(
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2024-08-25 21:10:41
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随着人工智能的热潮和AI算法的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究的重点，在自动驾驶领域，环境感知、传感器融合、控制决策等等都会多少涉及到深度学习，而自动驾驶性能的优劣直接和AI算法相关，说白了就是深度学习算法的优劣。要想在面对海量数据的并行运算的同时做到高效、可靠，那就意味着承载AI算法的计算平台需要提供足够的性能加速，也就是AI芯片的算力要足够用，同时考虑其他因素，功耗还不能超标，能效比越高越
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2024-09-29 14:49:20
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即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题。正如我们所知，机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力。在今年 5 月，我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测。而在本文中，我们将更加深入地探讨： 1、为什么深度学习需要使用 GPU ? 2、GPU 的哪种性能指标最为重要 ? 3、选购 GPU 时有哪些坑需要避免
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2024-10-22 14:31:30
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欢迎阅读我撰写的 GPU 浮点质量系列博文的第 3 部分。此系列的灵感源自Stuart Russell 在 Youi Labs™ 所做的有趣工作，旨在探索各种移动 GPU行为的差异。在第 1 部分中，我介绍了浮点格式，分析了 Stuart 的测试着色器。我们使用它来了解 
RTX 30系列显卡，绝对是目前游戏、硬件多个领域里最热门的话题，并且没有之一。在9月2日凌晨，国际知名的显卡芯片厂商英伟达召开了显示发布会，由总裁发布了最新的RTX 3090、3080、3070。在性能上，这一次的30系列迎来了成倍的暴涨。根据发布会所提供的数据，新卡能够实现4K 60FPS，2K 144FPS的顶级游戏体验。随着新卡的发布，再次拉开了游戏爱好者们的军备竞赛。显卡做为游戏的核心驱
为什么 Intel 的超线程技术是一个核两条线程，而不是更多？可以说是最优的。CPU在执行单线程任务时，并不是核心内每一个单元都在工作。而超线程技术就是让闲着的那些执行单元去做另一个线程的工作。这时你会看到两个线程同时进行。但是假设有两个线程在某一时刻都要使用CPU中的一个特定执行单元，那么他们俩就没法同时执行了，只能一个一个来。超线程的本意是提高CPU的使用效率，虽然增加了5%的芯片面积用以实现
CUDA程序的优化 CUDA程序员优化的目的，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GUP和CPU协同计算之前，应该先粗略地评估使用CUDA是否能达到预想效果，包括以下几个方面：1.精度 &
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2024-05-29 12:15:42
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通常我们训练神经网络模型的时候默认使用的数据类型为单精度FP32。近年来，为了加快训练时间、减少网络训练时候所占用的内存，并且保存训练出来的模型精度持平的条件下，业界提出越来越多的混合精度训练的方法。这里的混合精度训练是指在训练的过程中，同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）。 01 浮点数据类型浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半
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2024-05-25 22:38:52
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