本篇博客主要介绍几种加速神经网络训练的方法。我们知道，在训练样本非常多的情况下，如果一次性把所有的样本送入神经网络，每迭代一次更新网络参数，这样的效率是很低的。为什么？因为梯度下降法参数更新的公式一般为：如果使用批量梯度下降法（一次性使用全部样本调整参数），那么上式中求和那项的计算会非常耗时，因为样本总量m是一个很大的数字。那么由此就有了第一种加速方法：随机梯度下降法，简称SGD。 它的思想是，将
转载
2023-12-21 13:23:03
89阅读
大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么 PyTorch 不将其默认设置为&nb
转载
2023-12-26 15:31:20
52阅读
5.7 GPU加速深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP、自编码器、CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Unit，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。随着
转载
2023-08-08 11:48:47
273阅读
1、什么是gpu？ gpu是显卡的核心部分，它具有强大的图片数据处理和缓存能力，帮助cpu分担数据的处理和缓存，同时具有cpu的部分能力，提高电脑硬件性能。 2、什么是梯度下降？ 梯度下降：常见的梯度下降法 批量梯度下降（Batch Gradient Descent BGD） 上面所介绍的算法其实就是批量梯度下降。需要首先计算所有数据上的损失值，然后再进行梯度下降，具体的操作步骤是：遍历全部数据集
转载
2024-04-07 20:06:28
60阅读
Oct Week 2， Oct8-Oct131.Matlab調用CUDA 通过matlab的paralell computing toolbox来进行GPU并行运算有两种方式。第一种方式是matlab内部的加速方法，不会涉及到实际的cu文件和cuda代码。第二种方式是使用并行运算工具箱的借口来调用cuda代码，进而加速运算。1.1使用gpuArray+gather可以方便的把变量放入gp
转载
2024-09-13 20:29:54
200阅读
导语：在过去的十年里，人工智能的大部分重点都放在了GPU的处理上，这是理所当然的，因为所有的进步都在GPU。但GPU变得如此之快，以至于输入到其中的数据已成为整体AI训练性能的主要瓶颈。因此，快速、高效的数据管道已经成为用GPU加速深度神经网络（DNN）训练的关键。一、GPU数据匮乏Google、Microsoft以及世界各地其他组织最近的研究表明，GPU花费了高达70%的AI训练时间来等待数据。
转载
2023-10-22 10:01:48
117阅读
深度学习飞速发展过程中，人们发现原有的处理器无法满足神经网络这种特定的大量计算，大量的开始针对这一应用进行专用芯片的设计。谷歌的张量处理单元（Tensor Processing Unit，后文简称TPU）是完成较早，具有代表性的一类设计，基于脉动阵列设计的矩阵计算加速单元，可以很好的加速神经网络的计算。本系列文章将利用公开的TPU V1相关资料，对其进行一定的简化、推测和修改，来实际编写一个简单版
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分16-神经网络与GPU加速训练的原理与应用，在深度学习领域，神经网络已经成为了一种流行的、表现优秀的技术。然而，随着神经网络的规模越来越大，训练神经网络所需的时间和计算资源也在快速增长。为加速训练过程，研究者们开始利用图形处理器（GPU）来进行并行计算。在本文中，我们将研究神经网络与GPU的关系，以及如何使用GPU加速神经网络训练。一、神经网
转载
2023-08-29 19:00:22
1020阅读
我和滴滴云有一些合作，没有GPU的朋友可以前往滴滴云上购买GPU/vGPU/机器学习产品，记得输入AI大师码：1936，可享受9折优惠。GPU产品分时计费，比自己购买硬件更划算，请前往滴滴云官网
http://www.
didiyun.com
购买。
金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。
转载
2024-01-24 23:32:29
46阅读
0.深入理解GPU训练加速原理GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理)。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元(并不擅长数值运行)，而GPU特长是图像处理(数值计算)。所
转载
2023-11-29 16:14:25
120阅读
括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)
Momentum
AdaGrad
RMSProp
Adam越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来
转载
2023-10-18 20:30:05
63阅读
作者 | Aakash N S参与| Panda
本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。
在之前的教程中，我们基于 MNIST 数据集训练了一个识别手写数字的 logistic 回归模型，并且达到了约 86% 的准确度。但是，我们也注意到，由于模型能力有限，很难再进一步将准确度提升到 87% 以上。在本文中，我们将尝试使用前向神经网络来提升
转载
2023-09-16 11:29:46
72阅读
最近有机会蹭组里的图形工作站跑DNN，想着终于有机会感受一下GPU的速度，结果网上一看全是细节性的教程，对小白十分不友好。经过一下午的鼓捣，踩了一些坑，最后终于弄好了，在这里全面的记录一下经过，大部分人按这个步骤走应该都能no error。总述keras使用CPU和GPU运算没有任何的语法差别，它能自动地判断能不能使用GPU运算，能的话就用GPU，不能则CPU。你只需要在代码开头加上下面这一句就行
转载
2024-01-19 22:39:32
105阅读
作者丨William Falcon导读这份终极指南从简单到复杂，一步步教你清除模型中所有的GP模型，直到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。 事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或GASP（一般活动仿真语言） 训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除
转载
2023-11-14 23:34:02
111阅读
训练加速主要针对并行加速1. 基于数据的并行1.1 模型平均假设我们有10000条数据，分为10块，一块1000条数据。又假设我们有10个GPU并行训练10块数据，那么我们要想方设法让他们彼此交流。假设10个GPU的参数矩阵都初始为，每个GPU都采用batch=100.在第一轮训练之后，10个GPU有了10个不同的， 分别传回到server。然后server做平均得到一个统一的。然后统一返回平均好
转载
2023-09-27 08:35:20
131阅读
目录1.背景介绍2.压缩方法概述3.压缩方法详述3.1参数剪枝3.2参数量化3.3低秩分解（张量分解）3.4参数共享3.5紧凑网络3.6知识蒸馏3.7混合模型3.8不同压缩模型比较1.背景介绍 深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型,在不影响任务完成度的情况下,得到
转载
2024-01-06 20:33:22
57阅读
网络加速和压缩技术根据采用的方法不同大概可以分为：Low-RankPruningQuantizationKnowledge Distillation 1、Low-Rank 低秩分解深度网络加速和压缩的第一种方法是Low-Rank低秩分解。由于卷积神经网络中的主要计算量在于卷积计算，而卷积计算本质上是矩阵分析的问题，通过在大学对矩阵分析、高等数学的学习我们知道通过SVD奇异值分解等矩阵分析
转载
2023-11-20 22:15:23
102阅读
加速神经网络训练Stochastic Gradient Descent (SGD)所以, 最基础的方法就是 SGD 啦, 想像红色方块是我们要训练的 data, 如果用普通的训练方法, 就需要重复不断的把整套数据放入神经网络 NN训练, 这样消耗的计算资源会很大.我们换一种思路, 如果把这些数据拆分成小批小批的, 然后再分批不断放入 NN 中计算, 这就是我们常说的 SGD 的正确打开方式了. 每
转载
2023-09-20 04:34:47
58阅读
一.算法1.剪枝不是所有的神经网络连接都有用。减少连接，但不降低准确性。尝试性：剪枝，训练不断重复，找到对准确性影响最高的那一部分连接。2.参数共享1.98 2.09 1.92 1.87 都用2来表示，不是所有权重都需要用精确的数字来表示，这样反而可能会造成过拟合。思路：所有权重聚类，如果相近，就用聚类质心来表示其他数。霍夫曼编码：对经常出现使用的权重采用霍夫曼编码3.量化用标准浮点数训练一个网络
转载
2024-01-12 12:45:24
39阅读
在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。一、数据与标签没有对数据进行预处理。数据分类标注是否准确？数据是否干净？没有对数据进行归一化。由于不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数
原创
2024-03-15 11:49:59
91阅读
