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
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
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
原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/5GC3kV2NCODE85FfFRfTqQ)1直接在终端中设定：shellCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonmain.py2python代码中设定：pythonimportosos.environ"CUDA_VISIBLE_DEVICES"="0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：
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2022-08-18 16:00:10
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这两天在使用yolov3-tiny，记录下一些训练参数和其取值的意义。在不检测目标占比小的情况时，可以选用的yolov3-tiny模型1.模型训练参数yolo训练时输出的各项参数（这图用的是yolov3-tiny训练，所以只有16和23这二个yolo层），对比如上16层检测大的，23检测小的。count 是表示当前层与真实label正确配对的box数。其中所有参数都是针对这个值的平均值，除no o
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2024-04-25 17:30:37
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使用多块GPU训练多个算法 不同算法在不同GPU上训练（实质上还是 单GPU--->单算法）以上方法实现的是控制GPU的使用情况多GPU并行训练单个算法数据并行demo 不同算法在不同GPU上训练（实质上还是 单GPU—>单算法）使用GPU跑tensorflow程序，默认加载所有的GPU，但计算过程中只会用其中一块。也就是说，我们看着所有的GPU都被占用了，以为是在GPU并行计算，但
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2024-02-02 19:22:54
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攒机心得前言一、入手GPU二、主板建议1.AMD系列2.Intel系列3.X99系列三、电源和机箱建议四、安装系统以及cuda五、windows端安装与操作总结 一、入手GPUGPU种类繁多，无论是矿卡还是新卡，茫茫多的GPU在选择的时候多少让人有点选择困难。但其实不考虑打游戏，单纯用于AI的话，最具性价比的卡按性能、显存和能耗以及个人主管见解来看，排名如下：Nvidia Telsa P100（2
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2024-05-14 16:09:10
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文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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基础配置首先你需要在win10上下载Git（用于我们在github上面下载源码）和MinGW（方便我们在win10上也能用linux的make操作命令）。接着你要下载cuda9.0和cudnn7.1来绑定你的windows的Nvidia接着你需要在win10上面安装anaconda3（切记，python用的是3.6+，目前的tesorflow-gpu只能匹配这个）然后在现有的base环境下(或者配
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2024-06-21 12:13:45
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PyTorch 101，Part4：内存管理以及使用多个GPU这篇文章涉及到PyTorch高级的GPU管理，包括如何为你的神经网络配置多个GPU，是否使用数据或者模型的并行计算。我们用最佳的实践总结了如何调试内存错误。这里是我们PyTorch 101系列的第四部分，在这篇文章中，我们将会涉及到多GPU的使用。在这个部分我们将会涉及：如何让你的网络使用多个GPU，使用数据或者模型并行计算。当创建一个
这篇文章主要介绍了 GPU 的使用。在数据运算时，两个数据进行运算，那么它们必须同时存放在同一个设备，要么同时是 CPU，要么同时是 GPU。而且数据和模型都要在同一个设备上。数据和模型可以使用to()方法从一个设备转移到另一个设备。而数据的to()方法还可以转换数据类型。从 CPU 到 GPU device = torch.device("cuda")tensor = tensor.to(dev
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2024-04-25 20:25:39
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目前，深度学习已经进入大模型时代，虽然大模型有着诸多的其余深度学习模型无可比拟的优势，但是其庞大的规模却能让很多人望而却步，比如，训练一个大语言模型就是一件很困难的事。众所周知，目前的GPU内存是有限制的，就拿最有名的n卡来说，最大的内存容纳也只有80G，但是在训练大模型时，一个普通的训练过程其显存暂用量就有可能轻松超过80G，如果超过了80G后，我们就只能袖手旁观了吗？答案显然是否定
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2024-07-26 12:39:48
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? Author ：Horizon John [ 目标检测 ] 经典网络模型2——Fast R-CNN 详解与复现? Fast Region-based Convolutional Network? Fast R-CNN 详解? Fast R-CNN 提出背景? R-CNN 缺点? SPP-Net 原理? 贡献? Fast R-CNN 网络结构? RoI pooling layer? VOC 数
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2024-10-21 13:28:22
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导读在工业界一般会采用了tensorflow-serving进行模型的部署，而在模型构建时会因人而异会使用不同的深度学习框架，这就需要在使用指定深度学习框架训练出模型后，统一将模型转为pb格式，便于使用tensorflow-serving进行部署，本人在部署的过程中碰到了很多的问题。为此，文本对整个流程进行总结，首先介绍如何使用不同的深度学习框架构建模型，获得训练好的模型后将其转为pb格式的模型，
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2024-08-02 13:40:49
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1.背景介绍机器学习(Machine Learning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。在过去的几年里，机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、语音识别等。这些成果的共同点在于它们都依赖于大规模的数据处理和计算能力。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，传统的机器学习方法已经无法满足需求。这就需要一种
1）MeshRenderer如何使用GPU Instancing的材质球正常合批2）关于AssetBundle加密，如何重新实现LoadFromFile接口3）移动端开放世界类型游戏中选择动态阴影技术以及优化方案组合4）Unity导出Gradle工程，如何防止gradle-wrapper.properties文件的更改被覆盖RenderingQ：MeshRenderer使用GPU Instanci
有些时候，我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型，而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。 我们现有的GPU个数如下所示： &
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2024-03-26 23:32:39
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Tensorflow&Keras下的GPU使用机制写作目的：结合自己踩过的坑，查了太多解决方案，记点笔记。1.问题描述 
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2024-02-26 18:44:54
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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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文章目录写在前面：所有结构体属性意义内容可在：[ITU-T H.264建议书]查询libx264相关结构体x264_param_t 结构体cli_opt_t 结构体x264_level_t 结构体x264_image_t 结构体:存放一帧图像实际像素数据x264_image_properties_t 结构体x264_picture_t 结构体：描述一视频帧的特征x264_frame_t 结构体：
