0 引言 深度学习中常常用到half类型的半精度浮点数,但是cpu本身是不支持half的,因此需要进行转换. 1 half - float转换 参考了某博主的github,链接如下. https://github.com/ma-xiaodong/float_half_convertion/blob/master/convert.c  2 half使用中的冲突解决 (1)冲突描述 提示 "__half" has no member "x". 问题是之前我运行 &quo

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model.cuda().half()即可 3.对于半精度模型,优化算法,Adam我在使用过程中,在某些参数的梯度为0的时候,更新权重后,梯度为零的权重变成了NAN,这非常奇怪,但是Adam算法对于全精度数据类型却没有这个问题. 另外,SGD算法对于半精度和全精度计算均没有问题. 还有一个问题是不知道是不是网络

半精度浮点是指用16bit表示一个浮点数,最高1bit为符号位,中间5bit为指数a,低10bit为尾数b Value = (符号位)(1+b/1024)*(2^(a-16)) 程序很简单,用pyinstaller -F getExp.py压缩成getExp.exe(见另一篇博客py文件打包成exe)可以用 由于只取指数位,程序简单处理了符号位和尾数位 #coding = utf-8 if __name__ == '__main__': file = input('输入半精度浮点文件:\n')

在2003年出现的Xen,使用了另外的一种半虚拟化的方案来解决x86架构下CPU的敏感指令问题.主要采用Hypercall技术.Guest OS的部分代码被改变,从而使Guest OS会将和特权指令相关的操作都转换为发给VMM的Hypercall(超级调用),由VMM继续进行处理.而Hypercall支持的批处理和异步这两种优化方式,使得通过Hypercall能得到近似于物理机的速度. 1.Hypercall技术 对于x86体系结构CPU,Xen使用超级调用来替换被监控的操作,其中包括x86架构

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores,可加速某些类型的FP16矩阵数学运算.这样可以在流行的AI框架内更快,更轻松地进行混合精度计算.要使用Tensor Core,需要使用 CUDA 9 或更高版本.NVIDIA还 为TensorFlow,PyTorch和MXNet添加了 自动混合精度功能.  流行AI框架的张量核心优化示例 . 在软件开发的实践中,程序员通常会及早学习到使用正确的工具完成工作的重要性.当涉及数值计算时,这一点尤其重要,因为在

CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核,加速了某些类型的FP16矩阵数学.这使得在流行的人工智能框架中进行更快.更容易的混合精度计算成为可能.使用张量磁芯需要使用CUDA9或更高版本.NVIDIA还为Tensor

http://ilinuxkernel.com/?cat=4 Linux CPU占用率原理与精确度分析1  CPU占用率计算原理在Linux/Unix 下,CPU 利用率分为用户态.系统态和空闲态,分别表示CPU 处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间. 下面是top显示的值1.1%us,  1.6%sy,  0.0%ni, 97.2%id,  0.0%wa,  0.0%hi,  0.1%si,  0.0%st      us: User time         用

相关概念 在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态.系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间. 下面是几个与CPU占用率相关的概念. CPU利用率:CPU的使用情况.用户时间(User time) :表示CPU执行用户进程的时间,包括nices时间.通常期望用户空间CPU越高越好.系统时间(System time) :表示CPU在内核运行时间,包括IRQ和softirq时间.系统CPU占用率高,表明系统某部分存在瓶颈.通常值越低越好.

最近一个项目中需要在VxWorks下使用一个高精度实时时钟,要求精度为1ms,溢 出时间大于5小时.VxWorks提供系统时钟,该时钟在操作系统启动后开始计数,精度为1个tick,可以通过tickGet()获取当前计数值.因为 系统时钟默认工作频率为60Hz,则1个tick相当于16.7ms,不符号我们的精度要求.虽然可以通过sysClkRateSet(1000),把精度提高到1ms,但1kHz的系统时钟中断频率会使得CPU的开销大增.考虑到像nanoSleep()这样的应用其计时精度可以达到纳

https://www.sohu.com/a/191538165_777155 A12宣传的每秒5万亿次运算,用计算机语言描述就是5Tops. 麒麟970 NPU,根据资料是 1.92Tops. 麒麟980 NPU,提升是970的120%,也就是1.92TopsX2.2=4.23Tops. A11大约0.6Tops,官方宣称8核也就是0.6X8=4.8约等于5Tops,没有虚假宣传. 其他soc没有NPU都是利用其他gpu进行神经网络计算,就不统计了. GTX1080是FP32的计算能力,也就是

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式

Kubernetes K8S之CPU和内存资源限制详解 Pod资源限制 备注:CPU单位换算:100m CPU,100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同:精度不能超过 1m.1000m CPU = 1 CPU. 官网地址: 1 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/ 2 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-p

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,

背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了.本文主要从三个方面来介绍AMP: 一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP? 三．如何使用AMP? 四.  注意事项 正文: 一．什么是AMP? 默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练.2017年,NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法,该方法在训练网络时将单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,并使用相同的超参数

OpenGL入门学习 说起编程作图,大概还有很多人想起TC的#include <graphics.h>吧? 但是各位是否想过,那些画面绚丽的PC游戏是如何编写出来的?就靠TC那可怜的640*480分辨率.16色来做吗?显然是不行的. 本帖的目的是让大家放弃TC的老旧图形接口,让大家接触一些新事物. OpenGL作为当前主流的图形API之一,它在一些场合具有比DirectX更优越的特性. 1.与C语言紧密结合. OpenGL命令最初就是用C语言函数来进行描述的,对于学习过C语言的人来讲,Open

学习了顶点处理,你就知道固定功能流水线怎么将顶点从模型空间坐标系统转化到屏幕空间坐标系统.虽然固定功能流水线也可以通过设置渲染状态和参数来改变最终输出的结果,但是它的整体功能还是受限.当我们想实现一个外来的光照模型,外来的Fog或者点大小计算方式,等等,我们可能就放弃使用固定功能流水线,转而使用CPU来实现这些计算. 使用vertex shaders,它用一段小程序替换固定功能处理.这段小程序的输入是模型空间的顶点,输出齐次剪裁空间的顶点,并且还携带一些信息,如:per-vertex diffu

http://blog.chinaunix.net/uid-22545494-id-316735.html 作者: Sam(甄峰)  sam_code@hotmail.com 一:早期ARM上的浮点模拟器: 早期的ARM没有协处理器,所以浮点运算是由CPU来模拟的,即所需浮点运算均在浮点运算模拟器(float math emulation)上进行,需要的浮点运算,常要耗费数千个循环才能执行完毕,因此特别缓慢. 直到今天,在ARM Kernel配置时,都有如下选项: Floating point

面向OPENCL的ALTERA SDK 使用面向开放计算语言 (OpenCL™) 的 Altera® SDK,用户可以抽象出传统的硬件 FPGA 开发流程,采用更快.更高层面的软件开发流程.在基于 x86 的主机上迅速完成 OpenCL 加速器代码仿真,获得详细的优化报告,包括专门的算法流水线相关信息,缩短编译时间,直至得到满意的内核代码结果.利用预先编写的最优 OpenCL 或者 RTL 功能,从主程序调用它们,或者直接从您的 OpenCL 内核调用它们. 什么是 OpenCL? OpenCL

转自:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/38020265 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. “ARM Advanced SIMD”,nick-named “NEON”, it provides:(1).A set of interesting scalar/vectorinstructions and registers(the latter are mapped to the same chip area a