NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)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.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N

随着AI人工智能技术的飞速发展,相关的AI应用场景已经拓宽至各行各业.你可能想象不到的是,现在大家手上的智能手机的运算能力,甚至比美国航空航天局1969年登月计划中最先进计算机还高出几百上千万倍乃至更高. 众所周知,驱动AI发展的动力有三个要素:算法.数据.算力.其中,算法是否有创新发展难以量化跟踪,数据的巨大体量也难以计算,唯有算力可以量化.业界甚至也有言论认为AI让摩尔定律起死回生,就是因为算力的强大作用.可以说,算力是AI发展的重要基石,因为重要的AI技术突破依然必须在足够的算力基础上才能

作者:华为云 Rosie 随着人工智能的普及和渗透,"无人"的场景越来越丰富,无人超市.无人车.无人机等已经融入我们的生活. 乘着这股热浪,华为云携手上海交通大学学生创新中心举办了华为云人工智能大赛--无人车挑战杯.而此次大赛用的正是华为云人工智能平台:华为云一站式AI开发平台ModelArts和视觉AI应用开发平台Huawei HiLens(以下简称HiLens),无人车的设计由上海交通大学提供,旨为全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧.然而,无人车是怎么搭载华为云

本文基本参考自这篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤: make it possible make it work make it efficient make it dependable and invisible move on to next layer and think

使用Auto TensorCore CodeGen优化Matmul 本文将演示如何使用TVM Auto TensorCore CodeGen在Volta / Turing GPU上编写高性能matmul调度.这是一个生成tensorcore内核的解决方案,其中大多数转换都是通过ir传递完成的.用户还可以编写带有张量的调度,生成TensorCore代码.两种解决方案都使用相同的tensorcore内部函数.有关更多详细信息,请参阅如何使用TensorCores优化卷积. 准备和算法 支持两种输入数

作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持

作者:章晓 | 旷视 MegEngine 架构师 一.前言 2020 年 5 月 Nvidia 发布了新一代的 GPU 架构安培(Ampere).其中和深度学习关系最密切的莫过于性能强劲的第三代的 TensorCore ,新一代的 TensorCore 支持了更为丰富的 DL(Deep Learning)数据类型,包括了新的 TesorFloat-32(TF32),Bfloat16(BF16)计算单元以及 INT8, INT4 和 INT1 的计算单元,这些计算单元为 DL 推理提供了全面的支持

先来思考一个问题:如何写一个能消耗对方时间的程序? 消耗时间还不简单,休眠一下就可以了: Sleep(1000) 这确实消耗了时间,但并没有消耗 CPU.如果对方开了变速齿轮,这瞬间就能完成. 不过要消耗 CPU 也不难,写一个大循环就可以了: for i = 0 to 1000000000 end 但这和 Sleep 并无本质区别.对方究竟有没有运行,我们从何得知? 所以,我们需要一个返回结果 -- 只有完整运行才有正确答案. result = 0 for i = 0 to 100000000

比特币最近几年非常火爆.发明者中本聪设计了一个特定的算法用于生成(发行)比特币,让各位玩家(矿工)用自己的CPU.显卡,或者更加专业的矿机,通过无聊的并行计算算出比特币的特定密码(挖矿).为了保证全网比特币按照特定的发行速度递增,并最终无限趋近于上限2100万枚,挖矿难度会根据全网算力进行动态调整.由于进场人数急剧增加,谁的算力大,谁挖到比特币的几率就高,因此这是一个类似于“军备竞赛”的过程.前期硬件投入,加上巨大的电力消耗,回本机会往往非常渺茫,更重要的是,全网如此巨大的计算力白白地消耗在毫无

获取nvidia显卡的cuda算力,在编译cuda相关代码时候可能用到. 前提: 安装了visual studio 安装了cuda(cuda应该在vs之后安装) 安装了cmake 代码 https://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability 代码是C++写的,我添加了cmake支持,可以跨平台使用. 默认run-vs2015.bat能得到运行结果如下:

微服务架构已成为了互联网的热门话题之一,而这也是互联网技术发展的必然阶段.然而,微服务概念的提出者 Martin Fowler 却强调:分布式调用的第一原则就是不要分布式. 纵观微服务实施过程中的弊端,可以推断出作者的意图,就是希望系统架构者能够谨慎地对待分布式调用,这是分布式系统自身存在的缺陷所致.但无论是 RPC 框架,还是 REST 框架,都因为驻留在不同进程空间的分布式组件,而引入了额外的复杂度.因而可能对系统的效率.可靠性.可预测性等诸多方面带来负面影响. 信用算力自2016年开始实施

用typedef定义int8代表char:然后用int8去定义其他变量.一旦系统中char不再是占8位的数据时,可重新typedef新的占8位的类型为int8,而所有的用int8定义的8为类型数不用再修改. 随着编译器和操作系统的演化,int/long的尺寸是会变化的,例如对于32位系统,int和long都是32bit(即4字节),但是在64位系统中,int可能就是8字节. typedef隐藏了int32其实就是long的事实,实际上long的尺寸当然是变化的.当long尺寸不再是32bit的时

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 作者:TommyLike 序: 在今年6月上海的KubeCon2019上,作为开源领域的积极贡献者和推进者,华为云开源了面向高性能计算的云原生批量计算平台--Volcano,寄寓助力企业算力像火山一样爆发.该项目是基于华为云容器平台大规模高性能计算应用

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import * Fi

大家有没有写了很久代码,还不知道这个Int8,Int16, Int32, Int64有什么区别呢?或者是为什么后面的数字不一样呢? 初步了解了一下,才清楚这个东西. 先来扫盲一下计算机存储单元, 在计算机内部,信息都是釆用二进制的形式进行存储.运算.处理和传输的.信息存储单位有位.字节和字等几种.各种存储设备存储容量单位有KB.MB.GB和TB等几种 计算机的基本的存储单元有:   位(bit):二进制数中的一个数位,可以是0或者1,是计算机中数据的最小单位.二进制的一个“0”或一个“1”叫一位

arm 算力运算 MIPS: Million Instructions executed Per SecondDMIPS: Dhrystone Million Instructions executed Per SecondMFLOPS: Million Floating-point Operations Per Second        MIPS,DMIPS,MFLOPS是常用的CPU性能评估标准.注意MIPS只适合评估标量机,而MFLOPS比较适用于衡量向量机的性能.1. MIPS   

摘要: 2009年这项关于大数据的技术长征开始.王坚带队,目标是自研大数据计算平台MaxCompute统一阿里巴巴内部的数据和大数据计算体系. 大数据时代,随着企业数据规模的急剧增长,传统软件已无法承载,这也推动了大数据技术的发展,Google.AWS.微软等硅谷巨头纷纷投入大数据技术的研发:而在国内,王坚也在十年前带领阿里云团队研发MaxCompute,率先在国内开启大数据计算平台的自研之路. 十年后,MaxCompute已经可以承载EB级别的数据存储能力.百PB级的单日计算能力,在公共云上已

1.查看笔记本自带算力 运行C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite目录下的deviceQuery.exe: CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0 表示算力是5.理论上这个数字越大越好. 知乎答案:算力高于3.1就行,目测750m以上水平就可以跑深度程序. https://blog.csdn.net/u013925378/art

传统的卷积运算,要成为过去时了. Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品:OctConv(Octave Convolution),效果惊艳,用起来还非常方便. OctConv就如同卷积神经网络(CNN)的"压缩器".用它替代传统卷积,能在提升效果的同时,节约计算资源的消耗. 比如说一个经典的图像识别算法,换掉其中的传统卷积,在ImageNet上的识别精度能获得1.2%的提升,同时,只需要82%的算力和91%的存储空间. 如果对精度没有那么高的要求,和原来持平满足了的话,

摘要:在多维的世界里,高维的文明对于低维文明具有碾压的优势,而网络也正在从二维走向三维!网络硬件的竞争主要是“芯片+算法”. 从三体到中美科技战,理解网络与算力深度融合助力高维度竞争 1:对抗封锁,需要云天明.面壁人和执剑人 早在奥巴马时代,白宫就对<三体>表现出了极大的兴趣:“奥巴马读了<三体1>和<三体2>,然后就痴迷于刘慈欣的作品,一心等着<三体3>的出版.<三体3>的中文版出了之后,奥巴马就让白宫里的工作人员给刘慈欣发电子邮件,想尽快看到

2 月 8 日,阿里云宣布推出第七代 ECS 云服务器产品家族,基于最新的神龙架构,相较于上一代整体算力提升 40%,容器部署密度最大可提升 6 倍,是最佳的云原生载体,此外全量搭载安全芯片,实现"全方位立体化防护",为云上企业提供金融级的安全可信环境,目前官网已全面开启邀请测试. 据悉,阿里云第七代 ECS 提供了极致性能的云原生算力,搭载了基于 IceLake 架构的第三代英特尔至强可扩展处理器,包括通用型 g7.计算型 c7 和内存型 r7 三个系列实例.存储方面,云盘挂载密度最