很喜欢MineCraft(我的世界)这款游戏.可09年Y450的配置现在看来有点弱,尽管将Y450的CPU升级至了2.8Ghz的T9600,内存升级至1066Mhz的4G双通道内存,硬盘更换为128G容量的SSD.但每次玩MineCraft CPU都疯狂的转,甚至会出现过热死(好吧,我承认Y450的渣散热顶不住100%的T9600).不过比较幸运的是,Minecraft支持NVIDIV的显卡加速. 具体的设置是: 1,打开桌面通知区域,点击NVIDIA 配置面板. 2,在3D设置中,点击“管理3

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(

NVIDIA 认证系统 AI 是这个时代最强大的技术,需要新一代经过调整和测试的计算机来推动其发展. 自 1 月 27 日开始,可从 NVIDIA 合作伙伴处获取用于数据中心的新型加速服务器,推动 AI 和数据分析的发展.顶尖的系统制造商正在交付首批NVIDIA 认证系统,目前业内唯一通过现代工作负载测试的服务器. 得益于使用 NVIDIA Mellanox 网络连接的 NVIDIA 最新 GPU ,这些系统能够为 AI 提速.它们能够加快机器学习的速度,从不断增长的企业数据堆中挖掘洞察,寻找传

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NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理. NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的.使用标准的IL

编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年,但目前,这个领域正以前所未有的速度发展.最近,我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源,为了帮助到和我有相同需求的人,我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表. 通过教程中的简介内容讲述一个概念.避免了包括书籍章节涵盖范围广,以及研究论文在教学理念上做的不好的特点. 我把这篇文章分成四个部分:机器学习.NLP.Python和数学. 每个部分中都包含了一些主题文章,但是由于材料巨大,每个部分不可能包含所有可能的主题

Hello TVM  发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快!) TVM, a compiler that takes a high-level specification of a deep learning program from existing frameworks and

GPU加速:宽深度推理 Accelerating Wide & Deep Recommender Inference on GPUs 推荐系统推动了许多最流行的在线平台的参与.随着为这些系统提供动力的数据量的快速增长,数据科学家正越来越多地从更传统的机器学习方法转向高度表达的深度学习模型,以提高其建议的质量.Google的广度和深度架构已经成为解决这些问题的一种流行的模型选择,既有其对信号稀疏性的鲁棒性,也有其通过DNN线性组合分类器API在TensorFlow中的用户友好实现.虽然这些深度学习

http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/50966071 vr现在正处于风生水起的阶段,但是vr的性能一直是大问题,最主要的问题就是响应延迟,玩家改变位置到这一位置的图像被cpu提交,gpu渲染,同步刷新到头部显示设备上,这中间的延迟会导致用户的头晕,减少相应的延迟,是vr从硬件到软件一直在优化的问题.Nvidia针对这个,新推出了VRWorks组件,这是一套软硬件结合的改善响应延迟以及提高vr渲染效率的方案,从硬件上做了一些改进和加速,同时也提

本文是嵌入式企鹅圈原创团队成员.NVIDIA资深开发project师Terry发表的第一篇文章,其将对"移动智能设备功耗优化"这个专题展开一个系列的总结分享. Terry毫无保留地总结分享其在主导NVIDIA多个项目开发中的移动设备功耗优化经验,极具价值. 随着智能移动设备的功能越来越多.CPU/Memory频率也越来越高.随之带来的功耗问题也越来越严重,怎样延长手机的待机以及使用时间一直以来都是各个手机厂商不得不面对的问题.本专题将逐一为各位读者解说一下当前主流的功耗优化策略以及一些

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型

题目传送门 题目大意:有$n$个小岛,每个小岛上有$a_{i}$个城市,同一个小岛上的城市互相连接形成一个完全图,第$i$个小岛的第$a_{i}$个城市和第$i+1$个小岛的第$1$个城市连接,特别地,第$n$个小岛的第$a_{n}$个城市和第$1$个小岛的第$1$个城市连接.现在要断掉图中的一些边,保证任意两个城市只有一条路径或者不连通,求合法的断边方案总数,$n,a_{i}<=1e5$ 完全不会(喷血 我们对每个小岛单独讨论 如果任意两个城市只有一条路径或者不连通,那么这张图只能是一个森林

如今,虚拟现实 (VR) 技术正日益受到欢迎,这主要得益于遵循摩尔定律的技术进步让这一全新体验在技术上成为可能.尽管虚拟现实能给用户带来身临其境般的超凡体验,但相比传统应用,其具有双目渲染.低延迟.高分辨率以及高帧率等严苛要求,因此极大地增加了 CPU 和 GPU 的计算工作负载.鉴于此,性能问题对于虚拟现实应用尤为重要,因为虚拟现实体验如果没有经过优化,会出现低帧率或高延迟的问题,让用户使用时出现眩晕的情况.在本文中,我们将介绍一种适用于所有底层引擎或虚拟现实运行时(VRruntime)的通用

[经验] Win7减肥攻略(删文件不删功能.简化优化系统不简优化性能) ☆心梦无痕☆ 发表于 2014-1-24 11:15:04 https://www.itsk.com/thread-316471-1-11.html [经验] Win7减肥攻略(删文件不删功能.简化优化系统不简优化性能) 首先 开启Administrator 用户 删除其他用户! 1.删除休眠文件 “以管理员身份运行,所有程序→附件→命令提示符”,右击选择“以管理员身份运行”,进入命令提示符后,手工输入“powercfg-h

cudnn是针对maxwell优化的啊, maxwell下的各种卡都是游戏卡,具体可以见: https://developer.nvidia.com/maxwell-compute-architecture,还有M40,M60 Kepler 架构是全球最快的高性能计算架构,具体可以见: http://www.nvidia.cn/object/nvidia-kepler-cn.html 基本上都是一些稳定的高性能GPU卡,比如K80,K40. K40有12G显存,而K80有24G显存. Fermi

翻译者 周波 zhoubo22@hotmail.com 版权所有 Philipp Gerasimov Randima (Randy) Fernando Simon Green NVIDIA Corporation 仅以此文赠与Rita 19周岁生日快乐 Shader Model 3.0:Using Vertex Textures SM3:使用顶点纹理 随着GPU可编程特性的发展,Vertex Shader与Pixel Shader的差别越来越大.现在,Geforce6系列gpu将Vertex S

http://blog.csdn.net/soilwork/article/details/713842 nVIDIA SDK White Paper ----Vertex Texture Fetch Water 分类: GPU程序设计2006-05-09 04:48 3439人阅读 评论(2) 收藏 举报 shader网格fp数学计算算法blog nVIDIA SDK White Paper Vertex Texture Fetch Water   作者:Jeremy Zelsnack 本文版

http://tieba.baidu.com/p/1960826986 图形技术无论如何发展,最终都要落到实际的应用中才有效果.在个人电脑上,图形技术最大的用户除了显示UI和操作界面外,就是呈现美轮美奂的游戏场景.说起游戏发展,内容实在太过庞大繁杂,可能三天三夜也说不完.但是,今天我们可以从另一个角度来观察图形技术在这10年时间中的飞跃进步.NVIDIA,作为最主要的图形技术领导厂商之一,在2002年和2012年先后发布了名为<Dawn>和<New Dawn>的技术演示DEMO,1

前面说了对我这一年多的工作进行一个总结,由于工作比较紧,加上本人比较懒,一直没能抽出时间来写,最近稍微闲下来了.先写一篇GPU优化的,后续的文章希望能慢慢补齐.这些基本都是我个人优化的实际经验,也参考了一些文章,我都放在后面引用 部分了,感兴趣的可以深入研究.个人理解可能有问题,如有不正确的还请指正,下面进入正题. 由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU.GPU.,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中.这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法. Premature opt

一) 有效的性能评测 对于任何一个3D应用程序来说,追求场景画面真实感是一个无止尽的目标,其结果就是让我们的场景越来越复杂,模型更加精细,这必然给图形硬件带来极大的负荷以致于无法达到实时绘制帧率.因此,渲染优化是必不可少的.在渲染优化之前,我们需要对应用程序性能进行系统的评测,找出瓶颈,对症下药.对于3D应用程序来说,影响性能的十分多,同时不同的硬件配置条件下,瓶径也会有所不同.因此,对应用程序进行有效的性能评测,不仅需要对整个渲染管线原理有深入地了解,此外借助一些评测工具能让我们的工作事倍功半