本章中分析tf的核心概念在内核中的实现。Tensor(张量)Tensor是tf对数据的抽象，具有一定的维度、数据类型和数据内容。 图1：TF_Tensor
图1是C API中对Tensor的封装，Tensor的纬度、数据类型、数据内容都有对应的成员表示。数据内容存放在TensorBuffer中，这个类支持引用计数，在引用数为0的时候则自动释放内存。以上是接口层对Tensor的封装，比较简单
tensor核心性能 Writing Core Data code with performance in mind helps to prepare your app for the future. Your database might be small in the beginning, but it can easily grow, resulting in slow queries a
TensorFlow 技术框架解析 | 图文理解深度学习技术实现 最近项目需要，客户想上tensorflow，想把项目做的高大上一点，向我咨询tensorflow的相关问题和部署方案，我要假装自己很懂TF，之前一直在跟进tensorflow的技术进展，最近又做了很多功课，整理出以下内容，用这个ppt给客户讲解并加上TF的demo和tensorboard的可视化演示，客户十分满意，说这就是他们想看
在学习和使用Kubernetes（K8S）时，经常会涉及到利用GPU来加速深度学习任务。在现代深度学习框架中，如TensorFlow等，使用Tensor Core GPU可以显著提高模型训练和推理的速度。本文将教你如何在Kubernetes环境中配置和使用Tensor Core GPU。
### 步骤概览
下面是配置和使用Tensor Core GPU的整体流程概览：
| 步骤 |
1 背景在基于深度学习卷积网络的图像处理领域，作为计算密集型的卷积算子一直都是工程优化的重点，而卷积计算一般转化为矩阵乘运算，所以优化矩阵乘运算自然成为深度学习框架最为关心的优化方向之一。鉴于此，Nvidia官方给出了一套硬件解决方案，即Tensor Core，可加速矩阵乘运算，实现混合精度计算，在保持准确性的同时提高吞吐量。2 硬件单元同CUDA Core一样，Tensor Core也是一种运算
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2023-07-07 22:13:48
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Tensor Core技术解析（上） NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构——Turing（图灵），黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃。Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tens
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2020-05-30 15:35:00
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Tensor Core技术解析（下） 让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点（IEEE-754 FP16）而非单精度浮点（FP32）进行深度学习训练的基础之上。 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现，随后原生半精度计算被引入P
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2020-05-30 15:56:00
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现代云数据中心运行的计算密集型应用的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆发。这种密集的应用包括人工智能深度学习训练和推理、数据分析、科学计算、基因组学、边缘视频分析和5G服务、图形渲染、云游戏等。从扩展AI训练和科学计算，toscaling-out inference applications，启用实时会话AI，NVIDIA GPU提供了必要的马
原创
2022-10-07 14:37:00
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A10主控是珠海全志科技采用ARM公司的Cortex-A8处理器，构建网络智能高清SOC处理器（集成了H.264 high Profile的1080P编码技术），引人ARM公司的MALI400 2D/3D图形处理器。以领先的网络视频性能，高性价比和超低功耗等特性聚集于一体的新一代处理器。更加顺畅的支持当前流行的andr
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GNVIDIA®GPU是推动人工智能革命的主要计算引擎，为人工智能训练和推理工作负载提供了巨大的加速。此外，NVIDIA GPU加速了许多类型的HPC和数据分析应用程序和系统，使客户能够有效地分析、可视化和将数据转化为洞察力。NVIDIA的加速计算平台是世界上许多最重要和增长最快的行业的核心。计算机视觉研究院长按扫描维码关注我们EDC.CV1. Unprec
原创
2022-10-07 14:56:58
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## Tensor Inf Server 架构实现流程
Tensor Inf Server 是一个用于部署 TensorFlow 模型的开源框架，它可以让你将 TensorFlow 模型部署为一个网络服务，方便其他应用程序通过 HTTP 或 gRPC 调用模型的推理功能。在下面的文章中，我将向你介绍如何实现 Tensor Inf Server 架构。
### 步骤概览
下面的表格展示了实现
原创
2023-08-20 03:05:02
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一、微服务的概念分别治理。2.利用手段使国家、民族或宗教等产生分裂，然后对其进行控制和统治。）是微服务的思想。理解了这个思想，就可以来设计你的系统架构。 具体思路：可以对每个业务进行拆分为微服务，微服务自治，数据，缓存，接口都是自我管理。微服务之间的通信一般约定为接口间的通讯和异步消息的通讯。微服务于微服务组合共同提供外部的接口，可以形成更大的服务。二、构建微服务相关点 上面说到把独立的业务拆
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2023-07-07 01:28:54
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微核架构（microkernel architecture）又称为"插件架构"（plug-in architecture），指的是软件的内核相对较小，主要功能和业务逻辑都通过插件实现。内核（core）通常只包含系统运行的最小功能。插件则是互相独立的，插件之间的通信，应该减少到最低，避免出现互相依赖的问题。微核模式也就是我们常见的“插件系统”——模块高度独立，可移植★ 适应：运行时多模块协作系统 —
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2023-07-09 23:52:13
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开发工具：VS2017 .Net Core 2.1什么是微服务？单体结构： 缺点： 1）只能采用同一种技术，很难用不同的语言或者语言不同版本开发不同模块； 2）系统耦合性强，一旦其中一个模块有问题，整个系统就瘫痪了；一旦升级其中一个模块，整个系统就停机了； 3）要上线必须一起上线，互相等待，无法快速响应需求； 4）集群只能是复制整个系统，即使只是其中一个模块压
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2023-07-07 00:59:08
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新智元 ID：AI_era【导读】近日，Cortical Labs开发了一种微型人类大脑——盘中大脑 (DishBrain)。AI要90分钟才学得会的「乒乓球」游戏，这个「大脑」仅仅用了5分钟就玩得有模有样了，不由得让人细思极恐：缸中之脑要成真的了？缸中之脑成真？100万个活体人脑细胞在培养皿成功培养。不仅于此，这些人脑细胞还学会打电子游戏了！这款电子游戏很经典，名为《Pong》，就是打乒乓球。近
微服务现在已经是各种互联网应用首选的云架构组件，无论是 BAT 还是 滴滴、美团 ，微服务都是重要的一环。相对于微服务，传统应用架构有以下缺点：1. 业务代码混杂，团队成员职责边界不清，团队协作体验不佳，开发效率低下。传统应用架构中，各个业务模块代码都存在于同一个应用当中，各个业务模块之间交互逻辑复杂，代码统统混在一起，难免出现要去别人代码里改代码的情况2. 代码耦合度高，日趋臃肿，难以重构，维护
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2023-09-25 20:58:15
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NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析（下） DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM，虽然测试中可以选择FP16，但实际上它们都只支持FP32运算。 虽然RNN可能会有加速，但DeepBench和N
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2020-05-30 16:52:00
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NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析（上） 本篇将通过多项测试来考验Volta架构，利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能。 很多时候，深度学习这样的新领域会让人难以理解。从框架到模型，再到API和库，AI硬件的许多部分都是高度定制化的，因而被行业接受的公开基准测试工具
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2020-05-30 16:32:00
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1..NET Core是跨平台的。net Framework仅支持在Windows系统上。 2..Net Core和 .Net Framework都 是NET Standard Library 的实现，.NET Standard Library 是跨操作系统的关键所在，它定义了一组接口，而每个操作系统有各自的实现，.NET Core通过nuget可以动态下载当前操作
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2023-07-30 20:04:11
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我在是在多线程中出现了这
原创
2022-08-11 10:25:56
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