Tensor Core技术解析(上) NVIDIA在SIGGRAPH 2018上正式发布了新一代GPU架构--Turing(图灵),黄仁勋称Turing架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃.Turing架构的两大重要特性便是集成了用于光线追踪的RT Core以及用于AI计算的Tensor Core,使其成为了全球首款支持实时光线追踪的GPU. 不过说到AI计算,NVIDIA GPU成为最好的加速器早已是公认的事实,但将Tensor Core印上GPU名片的并不是这次的Turing

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

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集

Tensor Core技术解析(下) 让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点(IEEE-754 FP16)而非单精度浮点(FP32)进行深度学习训练的基础之上. 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现,随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为"伪FP16",即使用FP32 ALUs处理成对的FP16指令,理论上可以使每个时钟的FP16吞吐量增加一倍.这一特性实际上已经在Tensor Core处理寄存器中矩阵

购买显卡主要关注:显存.带宽和浮点运算数量   GPU :图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图

NVIDIA GPU Volta架构简述 本文摘抄自英伟达Volta架构官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/tesla-product-literature/sc18-tesla-democratization-tech-overview-r4-web.pdf SM Volta架构目前仅GV100支持 Volta architecture comprises a single variant:

NVIDIA GPU Turing架构简述 本文摘抄自Turing官方白皮书:https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/technologies/turing-architecture/NVIDIA-Turing-Architecture-Whitepaper.pdf SM Turing的流式多处理器(SM)和Volta的架构相同,都是7.x. The Turing Streaming Mult

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

A100 Tensor核心可加速HPC HPC应用程序的性能需求正在迅速增长.众多科学研究领域的许多应用程序都依赖于双精度(FP64)计算. 为了满足HPC计算快速增长的计算需求,A100 GPU支持Tensor操作,以加速符合IEEE的FP64计算,提供的FP64性能是NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍. A100上新的双精度矩阵乘法加法指令替换了V100上的八条DFMA指令,从而减少了指令提取,调度开销,寄存器读取,数据路径功率和共享存储器读取带宽. A100中的每个SM总

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.

Intel微处理器近20年从Pentium发展到Skylake,得益于制作工艺上的巨大发展,处理器的性能得到了非常大的增强,功能模块增多,不过其指令处理pipeline的主干部分算不上有特别大的变化,更多的是为了提高指令的处理速度添加一些模块以及各模块的增强与优化. 本文会以Intel Core微处理器架构为例去了解Intel微处理器pipeline的各个功能模块. Core架构概览 上图以指令的处理流程(pipeline)的方式对Core微处理器的架构进行了划分,指令通过各个功能模块最终实现指

在应用程序的内存中缓存常见数据(如查找)可以显着提高您的MVC Web应用程序性能和响应时间.当然,这些数据必须定期刷新. 当然你可以使用任何方法来更新数据,例如Redis中就提供了设定缓存对象的生命时间,那么对于这种单对象的更新的做法我觉得是不符合我的编程习惯的,我们可以使用QuartZ.NET 框架来进行任务调度,我们在任务计划中进行统一的缓存更新,也就达到了我们的目的. Quartz受到良好支持,跨平台库可用于在应用程序内部调度任务.由于ASP.NET Core架构和开箱即用的中间件支持,

感官初体验 技术学习是一件系统性的事情,如果拒绝学习,那么自己就会落后以至于被替代..NET也是一样,当开源.跨平台成为主流的时候,如果再故步自封,等待.NET的就是死路一条,幸好.NET Core问世了,社区反响积极而又强烈,.NET Core的生态体系不断得到丰富.作为.NET技术人员,你必须去深入了解.NET Core,作为非.NET技术人员,.NET Core也值得你去关注. .NET Core作为.NET计划的跨平台开源版本,也是下一代.NET的主力版本,现在的微软越来越开放,作为其平

Intel 处理器架构演进  Posted on 2018-02-13 |  Edited on 2018-09-23 |  In Computer Architecture |  Comments:|  Views: 950 刚刚把<硬/软件接口>重新过完了一遍,觉得对微处理器中间的结构有点意犹未尽,真的是很有趣啊,然鹅翻开<量化分析方法>的目录看了看,又吓得我把书扔回去了……内容略多,留着慢慢看吧. 其实 Intel 历年处理器架构演变这事老早我就很好奇了,尤其在 SC17 上

---恢复内容开始---  当你真正的深入去行走在底层的道路上,你就会接触大量的一些貌似懂的概念性名词,比如Intel公司的x86架构,x64等等,又或者是当年的386,486等等,唉,有的时候真的是很麻烦啊,经常看到,但是不指导,甚至曾经有过一个疑问,为何64bit计算酒称之为x64,但是32bit的就叫做x86,为何不叫x32呢(虽然我指导仅仅就是一个名字而已,但是我仍然想知道其中原因),看的多了,因此今天得地整理了以下Intel公司发展史,也算是学习了. 本文节选自网络,由作者编辑整理而成

http://cpu.zol.com.cn/209/2092791_all.html#p2092791 本文导航 第1页:K7架构 打开AMD崛起大门的钥匙 第2页:玩破解 K7时代便已经拥有 第3页:423接口 NetBurst高主频的试金石 第4页:成功突破3GHz NetBurst那一刻哭了 第5页:目标主频4GHz LGA775时代开启 第6页:4GHz已成梦想 NetBurst无奈落幕 第7页:K8 打败Intel的最佳武器 第8页:速龙3000+最后的单核性价比之王 第9页:被Cor

这是一个大的题目,需要用几篇文章来说清楚.这是第一篇.   一.前言 在我们的项目中,有时候我们需要在应用程序启动前执行一些一次性的逻辑.比方说:验证配置的正确性.填充缓存.或者运行数据库清理/迁移等. 如何合理.有效.优雅地完成这个任务,是这个文章讨论的主要内容.   要实现这样一个功能,其实我们有几个选择: 使用IStartupFilter运行同步任务.这是一个内置的解决方案,可以通过一些设置和技巧来运行异步任务: 使用IStartupFilter或IApplicationLifetime事

将Tensor核心引入标准Fortran 调优的数学库是从HPC系统提取最终性能的一种简单而可靠的方法.但是,对于寿命长的应用程序或需要在各种平台上运行的应用程序,为每个供应商或库版本调整库调用可能是维护的噩梦. 可以自动生成对调优数学库的调用的编译器为提供了两全其美的优势:易于移植和终极性能.在本文中,将展示如何在GPU上无缝加速许多标准Fortran数组内在函数和语言构造.nvfortran编译器通过将Fortran语句映射到NVIDIA cuTENSOR库中的可用功能来自动启用此加速,该库

在cuDNN中简化Tensor Ops 在Tesla V100 GPU中引入神经网络模型以来,神经网络模型已迅速利用NVIDIA Tensor Cores进行深度学习.例如,基于Tensor Core的解决方案宣布了ResNet50训练的性能记录. NVIDIA的cuDNN库 使CUDA程序员能够优化循环神经网络和卷积神经网络,以实现GPU加速.概述了cuDNN用户使用Tensor Core 进行卷积的简便方法,并附有说明和示例代码.该文章为cuDNN应用提供了一些简单的规则:FP16数据规则,