用TensorFlow还是PyTorch?从TensorFlow开始学起还是PyTorch?在一年前,这个问题毫无争议,当然是TensorFlow. 但时过境迁,现在的情况大不一样了,下面就来分析对比一下这两个主流框架。
2018 年 12 月,英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX,作为 2017 年 Titan V 的「继承者」,Titan RTX 价格更低,显存更大,性能更强,且使用图灵架构,具备强大的光线追踪能力。因此,Titan RTX 的发布对 AI 社区而言,是不是做深度学习的一个不错选择呢?
开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说:学术界用PyTorch,工业界用TensorFlow。
用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作。
在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大,但设置这些环境和任务(例如整理NVIDIA驱动程序,管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎)可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程,并使数据科学家更快地在ML用例上工作,我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块,以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》,CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄,上传到 Unsplash
本文展示了一些提高 DALI 资源使用率以及创建一个完全基于 CPU 的管道的技术。这些技术长期稳定内存使用率,将 CPU & GPU 管道的 batch 大小提高 50%。用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度,比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。
本文介绍了一种基于混合集成学习算法的热迁移超时预测模型。该模型采用随机森林和Adaboost算法进行特征选择,并利用XGBoost进行模型训练。实验结果表明,该模型在预测热迁移超时方面具有较好的性能,可以有效降低热迁移失败风险,提高资源利用率。同时,该模型具有较好的可扩展性和适应性,可以适应不同类型的迁移任务。
总第497篇 2022年 第014篇 美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了Booster GPU训练架构。该架构在整体设计上充分考虑了算法、架构、新硬件的特性,从数据、计算、通信等多个角度进行了深度的优化,最终其性价比达到CPU任务的2~4倍。本文主要讲述Booster架构的设计实现、性能优化及业务落地工作,希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。 1 背景 2 GPU训练优化挑战 3 系统设计与实现 3.1 参数规模的合理化 3.2 系统架构 3.3 关键实现 4 系统性能优
【新智元导读】继AI制作动画人物、创作剧本、编辑电影之后,今天,一款AI软件正式获得黄金时段艾美奖提名:热播电视剧《硅谷》中一个使用深度学习自动识别热狗的软件再度走入公众视野,使用TensorFlow和英伟达GPU开发。
在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “对于Python而言,为什么TensorFlow正在慢慢死去?” 这篇观点尖锐的文章一出,就被LeCun的转发推向风口浪尖: 还能为啥,当然是因为PyTorch啊。 紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好?”这个经久不息的论战再次被掀起,网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。 有TensorFlow深度使用者现身说法:现在我改用PyTorch了。 但也有尝试过好几种框架的网友表示:TensorFlow和Keras做快速实验更方便
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史,我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象,即不同用户对模型的理解深度不同,导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况,虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点,让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看,绝大多数公司使用的是英伟达(NVIDIA)的公司的计算卡,所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术,该技术的介绍是 NVIDIA
来源:将门创投 本文长度为2575字,建议阅读4分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。 本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文,主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。 论文>>https://www.cse.buffalo.edu/~demirbas/publications/DistMLplat.pdf 机器学习特别是深度学习为语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和搜索引擎等领域带来的革命性的突破。这些技术将会广泛用于自动驾驶、医疗
📷 来源:DeepHub IMBA 本文约3400字,建议阅读7分钟 加快训练速度,更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神
选自semianalysis.com 作者:Dylan Patel 机器之心编译 机器之心编辑部 CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势,但现在却难以充分发挥
在机器学习领域,无论是硬件还是软件,英伟达无疑均拥有巨大优势,后者用 CUDA 建立起了一道软件的护城河。可惜的是,这家公司缺乏远见,未能利用其在机器学习硬软件方面的巨大优势,让自己成为机器学习默认的编译器。而它对可用性与易用性的忽视,让 OpenAI 与 Meta 得以趁虚而入,其主导地位正在被打破。
机器之心报道 编辑:蛋酱 在2021年的各大顶会中,使用PyTorch的论文数量已经是使用TensorFlow的至少3倍以上,而这一差距还在持续扩大。 从早期的学术框架 Caffe、Theano,到后来的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度学习再度成为焦点以来,很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。 2018 年底,谷歌推出了全新的JAX框架,其受欢迎程度也一直在稳步提升。很多研究者对其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlow 等众多深度学习框架。 不过,PyTor
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 在2021年的各大顶会中,使用PyTorch的论文数量已经是使用TensorFlow的至少3倍以上,而这一差距还在持续扩大。 从早期的学术框架 Caffe、Theano,到后来的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度学习再度成为焦点以来,很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。 2018 年底,谷歌推出了全新的JAX框架,其受欢迎程度也一直在稳步提升。很多研究者对其寄予厚望,希望它可以取代 TensorFlo
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
【新智元导读】谷歌官方博客最新发布TensorFlow Fold,通过为每个输入构建单独的计算图解决由于输入的大小和结构不同导致的问题。此外,通过动态批处理,实现了在 CPU上增速10倍以上,在GPU
本文介绍了TensorFlow中ConfigProto和GPU的用法,包括如何配置session、使用GPU资源以及设置每个GPU的容量。作者希望通过对这些概念的深入了解,更好地利用TensorFlow进行深度学习任务。
1月19日,开源容器集群管理平台KubeOperator发布V2.3版本。KubeOperatorV2.3版本新增了Kubeapps的定制版本——Kubeapps Plus应用商店,并且增加对NVIDIA GPU和Local Persistent Volumes的支持。
处理外部事件是 CPU 必须要做的事,因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件,其实它们是平等的,只不过冯氏机器不这么认为罢了,既然要处理外部事件,那么就需要一定的方法,方法不止一种,大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式,也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式,也就是说 CPU 不知道何时中断,只要有了中断就会通知 CPU,而 CPU 此时必须停 下一切来处理,而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程,CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
与传统的APP相比,手游的耗电量那可不是盖的,手机还有10%的电,玩局游戏吧,正玩着HIGH呢,马上就要破记录了,无情的手机提示电量耗尽30秒后强制关机,欲哭无泪~,这电到底去哪儿了呢?
选自exafunction 机器之心编译 编辑:赵阳 对于并行运算,GPU 的应用效率是最高的。 在云服务中使用 GPU 是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说,简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟,特别是当非推理任务,如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。 在这篇博文中,研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
本文中,小编搜集了7个最有影响的衡量标注,让你可以不依赖日志文件来了解应用程序。现在,让我们看看这些性能指标,并了解如何查看并收集它们:
来源:王韵菲 www.evget.com/article/2015/11/16/22990.html 文章整理自:Java技术栈
本文中,搜集了7个最有影响的衡量标注,让你可以不依赖日志文件来了解应用程序。现在,让我们看看这些性能指标,并了解如何查看并收集它们:
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置:
最近在搞Linux下性能评测,在做CPU评测时发现了个有意思的现象,因为uos系统是自带系统监视器的,在对输入法进程检测时,发现其CPU占用率为1%:
栈的操作我相信大家都应该了解了弄懂了, 如果没弄懂希望可以去再去看看相关的资料,我博客中的C语言中缀表达式转后缀表达式中涉及到了一下栈的基本操作,有兴趣的朋友也可以看看。 所谓共享栈,就是两个栈共同使用一块内存空间,其中一个栈的栈底作为另一个栈的栈顶,反之亦然。
近日,著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键,数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代,当剖析深度神经网络时,必须了解 CPU、GPU,甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
当一个APP或游戏各种功能越来越多时,性能优化的重要性就不言而喻了,况且现在APP或游戏的功能逐渐趋同,提升用户体验已从产品设计本身转到了APP或游戏的流畅性上,这也让越来越多的开发者更加关注性能优化与测试。前段时间PerfDog研发团队曾带来《腾讯游戏性能实战案例分享之帧率陡变1.0》和《APP&游戏需要关注Jank卡顿吗?》两篇关于帧率与Jank的专业分析文章,本次我们就来看看在性能优化测试中会遇到的哪些名词。
来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)
欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 扫描二维码 关注我们 微信公众号 : 计算机视觉研究院 机器之心报道 编辑:蛋酱 在2021年的各大顶会中,使用PyTorch的论文数量已经是使用TensorFlow的至少3倍以上,而这一差距还在持续扩大。 从早期的学术框架 Caffe、Theano,到后来的PyTorch、TensorFlow,自 2012 年深度学习再度成为焦点以来,很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。 2018 年底,谷歌推出了全新的J
导读:近日,著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。
作者:Gregory Piatetsky 机器之心编译 近日,著名数据科学网站 KDnuggets 发布了 2018 年数据科学和机器学习工具调查结果。超过 2000 人对自己「过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘/机器学习工具和编程语言」进行了投票。该统计还对过去三年来的排名进行了对比分析。此外,机器之心在文末发起了一个投票,快选出你心中最美的深度学习框架吧。 这份投票结果既有预料之内,也有预料之外的部分。数据显示,Python 作为机器学习常用的编程语言正在不断扩大领先优势,R 语言的使用率
选自OpenAI 作者:DARIO AMODEI、DANNY HERNANDEZ 机器之心编译 人工智能技术近年来的发展不仅仰仗于大数据,更是计算机芯片算力不断增强的结果。然而,如果 AI 算力需求的增长速度大大超过了芯片算力的进步,我们又该怎么办?这种担心似乎正在成为现实。根据 OpenAI 最新的分析,近年来人工智能训练任务所需求的算力每 3.43 个月就会翻倍,这一数字大大超越了芯片产业长期存在的摩尔定律(每 18 个月芯片的性能翻一倍)。 OpenAI 近日发布的分析表明,自 2012 年以来,
量子位 李林 | 见到“动态”有点激动 Google今天发布了TensorFlow Fold,利用动态计算图来解决因多个输入大小结构不同无法自然地批处理到一起,而导致的处理器、内存和高速缓存利用率差的问题。 你可能注意到了“动态”这两个字。 上个月,Facebook发布了开源深度学习框架PyTorch,让它广受赞誉的,便是“动态”这个特性。PyTorch采用动态计算图,比使用静态计算图的TensorFlow、Caffe、CNTK等框架更易于调试和推导,使用者在修改神经网络,比如说新加一层时,不需要像在其他框
新智元报道 来源:kdnuggets 编译:肖琴 【新智元导读】近日,KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开
近日,KDnuggets网站公布了2018年度的数据科学和机器学习工具调查结果。2300多名参与者对自己“过去 12 个月内在项目开发中使用过的数据挖掘 / 机器学习工具和编程语言”进行了投票。
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(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大,但服务器资源利用率却一直很低,导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展,混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战,介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况,以及对未来的计划和展望。
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