这有助于保持较小的开销：我可以分配一次中间计算缓冲区并继续使用它们，而不是写一个复杂的缓冲池系统（或者，更糟糕的是，在每次传递的时候不断地分配和释放内存）。 4....表示计算图 我们选择什么样的数据结构来表示计算图？我了解有以下两种方案： 1. 基于向量：所有计算节点都被连续地存储在一个向量中，并使用索引来寻址它们的父节点。...在正向传播过程中，SquareNode 将使用该索引来获取其输入的值。 2. 基于图形。节点被放置在内存中的任意位置，并用指向其父节点的索引来维护计算图的结构。(向量表示可以看作是图模型的线性化。)...此外，它完全否认了编译器在内联方面做的努力：被调用的函数直到运行时才知道。 那么基于图的设计呢？在这里，每个节点都在内存中被放置在自己的位置，并且可以通过索引指向其祖先。...最后的结果可以在我很普通的双核笔记本上，20 毫秒内在 Movielens 100K 数据集上完整地运行一个 BPR 学习-排序分解模型。此外，它的性能会随着处理器内核的增加而线性增长。
这有助于保持较小的开销：我可以分配一次中间计算缓冲区并继续使用它们，而不是写一个复杂的缓冲池系统（或者，更糟糕的是，在每次传递的时候不断地分配和释放内存）。 4....基于向量：所有计算节点都被连续地存储在一个向量中，并使用索引来寻址它们的父节点。例如，在创建输入节点时，对象 InputNode 被压入向量，且索引为 0。...此外，它完全否认了编译器在内联方面做的努力：被调用的函数直到运行时才知道。 那么基于图的设计呢？在这里，每个节点都在内存中被放置在自己的位置，并且可以通过索引指向其祖先。...最后的结果可以在我很普通的双核笔记本上，20 毫秒内在 Movielens 100K 数据集上完整地运行一个 BPR 学习-排序分解模型。此外，它的性能会随着处理器内核的增加而线性增长。...如果一个节点被多次使用，这意味着在逐步向下传递梯度时做了不必要的工作。累积所有的梯度并且只递归一次将节省这项工作。 3.
当 CPU 知道如何响应人们的需求时，它几乎可以处理各式各样的任务，比如数学，或是艺术。在早些年，CPU 都是由单芯片所构成。每个核就像是在芯片中又存在着另一个 CPU。...正如它的名字，在设计之初是用来处理图形的。这也正是为什么当图形任务的处理和 GPU 关联起来的时候，通常带来的都是更快速的渲染和更流畅的交互。...这将会打开一个新的窗口，里面是当前正在运行的进程列表，并且会直观的告诉你目前占用了多少 CPU 和内存（Chrome 吃内存的传言真不是盖的）。...Chrome 服务化 —— 节省更多的内存 浏览器进程也应用了相同的方案。...总的来说，当 Chrome 在较高性能的设备上运行时，它会将每个服务分配至不同的进程，以此来获得更强的运行时稳定性和健壮性；反之，如果 Chrome 运行在一台资源受限的设备上时，Chrome 会将服务整合在一个进程中
我们与Amazon和MXNet开发社区紧密合作，集成了流行的Horovod通信库，以提高在大量gpu上运行时的性能。...我们增强了TensorFlow的图形执行器(使用NVIDIA profiler NVTX扩展)，将标记发送到使用CUDA profiler(如nvprof)收集的配置文件中，从而简化了性能分析。...这些标记显示每个图操作符所花费的时间范围，高级用户可以使用它们轻松地识别计算内核及其相关的TensorFlow层。以前，配置文件只显示内核启动和主机/设备内存操作(运行时API行)。...现有的默认PyTorch实现需要多次进出GPU设备内存的冗余通道。这些冗余传递会产生巨大的开销，特别是在以数据并行方式跨多个gpu扩展培训时。...数据输入管道有多个阶段，如图3所示。 ? 所有这些管道阶段在计算机视觉任务中看起来都相当标准，除了SSD随机(基于联合的IoU交叉)裁剪，这是SSD特有的。
Vulkan兼容 Mantle 的一个分支，并使用了 Mantle 的一些组件。 Vulkan 简介 Vulkan是一个用于图形和计算设备的编程接口。...Vulkan还可以访问运行应用程序的主处理器上的共享或非共享内存。Vulkan也会给开发人员提供这个内存。 Vulkan是个显式的API，也就是说，几乎所有的事情你都需要亲自负责。...在老的API（例如OpenGL）里，驱动程序会跟踪大量对象的状态，自动管理内存和同步，以及在程序运行时检查错误。这对开发人员非常友好，但是在应用程序经过调试并且正确运行时，会消耗宝贵的CPU性能。...Vulkan设备对每个分类的支持都是可选的，甚至可以根本不支持图形。因此，将图像显示到适配器设备上的API（这个过程叫作展示）不但是可选择的功能，而且是扩展功能，而不是核心API。...相对于 OpenGL，Vulkan™ 大幅降低了CPU 在提供重要特性、性能和影像质量时的“API 开销” （CPU 在分析游戏的硬件需求时所执行的后台工作），而且可以使用通常通过 OpenGL 无法访问的
而本章会着重介绍和深度学习共同繁荣的图形加算算器，也就是常说的GPU。 15.2 什么是GPU GPU，就如名字所包含的内容，原本开发的目的是为了进行计算机图形渲染，而减少对于CPU的负载。...同一个流处理器中，所有的CUDA核心将同步执行同一个指令，但是作用于不同的数据点上。 一般来说，更加多的CUDA核心意味着有更多的并行执行单元，所以也就可以片面地以为是有更加高的性能。...理论上，如果内存不是问题，并且计算单元的数量大于整个图形中总像素点的话，这个操作可以在一个时钟周期内完成。 GPU整体的架构而言，某种意义上是同时支持以上两种并行模式。...在同一个流处理器中，采用了“单一指令并行数据流的模式”，而在多个流处理器中，同一时间可以派发不同的指令。从这一点出发，GPU芯片算是一个非常灵活的架构。...我们熟悉的几大框架（eg. Tensorflow、Pytorch等）也是遵循和使用了这些并行类库，所以才使得训练和部署性能有了非常多的提高。
复用具体实现 使用现有的类合成新的类，称为组合（composition）。 组合具有极大的灵活性，可以在运行时修改成员对象，以实现动态修改程序的行为。...但是在OOP中，程序直到运行时才能够确定代码的地址，所以当消息发送到一个泛化对象时，必须采用其他的机制。 为了解决这个问题，面向对象程序设计语言使用了后期绑定的概念。...单根继承结构使垃圾回收器的实现变得容易很多。 容器 为什么需要容器？ 如果不知道在解决某个特定问题时，需要多少个对象，或者它们将存活多久，那么就不可能知道如何存储对象。...参数化类型是一个编译器可以自动定制作用于特定类型上的类。在Java中成为泛型，使用一对尖括号，中间包含类型信息。...动态方式基于一个一般性的逻辑假设：对象趋于复杂，所以查找和释放存储空间的开销不会对对象的创建造成重大冲击。Java完全采用了动态内存分配方式。
：专用处理器为什么好、为什么火起来。...为了降低部署推迟的风险，谷歌工程师将 TPU 设计成 I/O 总线上的协处理器，并允许它像 GPU 一样插入现有服务器，而不是使 TPU 与 CPU 紧密集成。...在 TPU 上运行的应用部分通常用 TensorFlow 编写，并编译成可以在 GPU 或 TPU 上运行的 API。...性能：Roofline、响应时间、吞吐量 为了说明这六种应用在三类处理器上的性能，我们使用了高性能计算机群（HPC）的 Roofline 性能模型。...TPU 芯片利用其在 MAC 和片上内存的优势运行使用特定领域 TensorFlow 框架编写的短程序，该 TensorFlow 框架比 K80 GPU 芯片快 15 倍，因此能获得 29 倍的性能/功耗优势
目前，从已有的资料可知，在深度学习上，英特尔与Nervana首先会推出一个名为Nervana Graph（ngraph）的深度学习开放框架开发库。...一个用于转换的API，用于编译这些图形，并在GPU和CPU上执行。 Nervana官方网站介绍说，Theano 和 TensorFlow 计算图要求使用者在创建图形的同时要推论潜在的向量形状。...与Theano和TensorFlow的对比 Theano 和 TensorFlow 计算图要求使用者在创建图形的同时要推论潜在的向量形状。这相当枯燥，并且容易出错。...相反，ngraph API 能让用户定义一系列的命名轴，在图形的绘制过程中，把这些轴添加到张量上，并在有需要的时候，通过此前的命名（而不是位置）对它们进行分类。...另外，这些推断的张量轴排序随后在整个计算图上会被进行优化，用于对潜在的运行时间和硬件平台的推断进行排序，来在本地对Cache 和运行时间或执行时间进行优化。
使用低精度 (low-precision)、量化 (quantized) 的数据类型来节约内存空间与带宽逐渐变得流行，因为 1) GPGPU大行其道，但GPU内存有限 2) 现代处理器FLOPS富余而内存带宽紧缺...Python AST被逐步下沉 (progressively lowered) 为在CPU和GPU上可执行的高性能程序。一系列领域特定的变换与优化保证运行时性能。...另一个使用使用命令式编程的动机是提高与已有图形算法的兼容性：Taichi提供常用的控制流语句 (if, for, while, continue, break等)，并且所有的数据存储 (ti.field...视觉计算任务常被内存带宽所限制。我们采取了面向数据的设计（而不是传统的面向对象的设计）。...我们的编译器和运行时系统有效地将计算密集的代码（如上图的paint kernel）指派到并行处理器，如GPU，上运行。 下回预告 关于太极的设计动机与工程实践在此告一段落。
CANN 包括硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持，旨在提供强大的硬件基础和管理网络模型、计算流及数据流的软件栈，以支撑神经网络在异构处理器上的执行。...在硬件层面，昇腾 AI 处理器所包含的达·芬奇架构在硬件设计上进行计算资源的定制化设计，在功能实现上进行深度适配，为神经网络计算性能的提升提供了强大的硬件基础。...在软件层面，CANN 所包含的软件栈则提供了管理网络模型、计算流以及数据流的功能，支撑起神经网络在异构处理器上的执行流程。...统一的网络构图接口：提供了标准的昇腾计算 AIR，支持多宽广，支持用户在昇腾处理器上快速部署神经网络业务。...图开发接口该系列接口提供了统一的网络构图接口，支持多种框架调用，支持用户在昇腾 AI 处理器上快速部署神经网络业务。
另外，不需要编写代码你就能够访问所有这些功能来支持不同的架构或不同数量的处理器内核。也不需要 针对不同的处理器类型来编译你的应用程序，因为Renderscript代码是在设备上运行时被编译的。...Android VM依然保留所有的对内存管理和分配给 Renderscript运行时的绑定内存的控制，因此Renderscript的代码能够访问它。...在使用Renderscript时，在Renderscript运行时和Android框架代码之间有三个层次来确保API的通信： Renderscript运行时API，它允许执行应用程序所需要的计算。...它所支持的所有这些架构，都不是针对每个特定设备的，因为它的代码会在运行时在设备上被编译和缓存。 高效性：Renderscript通过跨越设备上的过个内核，用并行的方式，提供了高性能的计算API。...目前，Renderscript只能利用CPU内核的优势，但是在将来，它们会能够 运行在其他类型的处理器上，如GPU和DSP等。
有些情况下，这种处理器看起来像是一个（经常被堆栈的）内存设备，可以掌控整个模型，并通过最小化（或至少减少）片外存储器访问来减少延迟；其他情况下，它看起来又更像是一个专门被架构的用于快速输入／输出的计算图形处理器...互连和内核本身便具有许多创新——我们使用的不是标准内核，在一个芯片上有一千多个。」他指出，这是真正的千块内核，能够与 Nvidia 分割 56 个处理器块而成的大量内核相比。...因此我们可以假设这种架构和一些非标准内核可能存在自定义互连，所以下一个问题便与精度有关——一个 Nvidia 所擅长的，使用 Pascal 处理工作负载的领域。...在训练中，你牺牲了内存大小来诱导一些数据并行性，使之适用于一个向量（如为了图像训练而并行化为小批量），并用这些小批量在宽向量的 GPU 上填充向量。...但问题的每个计算阶段都要对内存进行乘法运算，所以不可能进行推断，因为有一个新的数据要理解——没有任何一组数据并行且输入机器，而这就是 GPU 在推理中为什么低效的原因」。
Instance ：一个模块与它在运行时使用的所有状态配对，包括内存、表和一组导入的值。Instance 就像一个 ES 模块，它已通过一组特定的导入加载到特定的全局中。...与"普通"汇编语言不同，Webassembly 不是特定于 CPU 的，因此可以在多个平台上运行，从手机等嵌入式系统到计算机的 CPU。...目前很难找到一种合适的方法使用WASM编译到这样的设备上的，因此在WASM基础上提供一种使用这些设备的方法，wasi-nn就是为了实现这一目的而被设计出来的更高级别的 API 。...TensorFlow.js和ONNX.js将机器学习引入浏览器，但是由于缺乏对Web上GPU的标准访问和高性能访问的方式，他们使用了WASM SIMD优化CPU计算，通过过WebGL提供GPU计算部分。...这是现有框架（TensorFlow.js）最新版本中使用了这种工作模式。TVM则与之相反，采用了基于编译的方法。
同时，也可以看到，随着时间的流逝，整体的算力是不断提升的。为了使所有的模型都能高效的运行，我们一直在研究和优化技术方案。 图1：国内的移动手机市场呈现出差异性很大的分布。...实际使用时，有限的内存传输带宽进一步限制了GPU性能。与高性能离散GPU不同，移动设备上没有专用的高带宽内存传输通道，在移动端中，移动CPU和GPU通常共享同一内存控制器，争夺稀缺的内存带宽。...3.移动端协处理器编程研究 可编程性是使用移动端协处理器的主要障碍，要想使用移动端GPU执行神经网络算法，Android上编程的主要API是OpenCL，OpenGL ES和Vulkan，而IOS上主要是...3.1 OpenCL OpenCL旨在使应用程序能够在可编程的协处理器上运行。因此，OpenCL不提供特定于图形的功能，例如3D渲染。...可以看到在iOS上，使用Metal是主流，包括Tensorflow-Lite和Pytorch Mobile都使用了这种方案。而Android端的选择则要复杂的多。
XLA 使用 JIT 编译技术来分析用户在运行时（runtime）创建的 TensorFlow 图，专门用于实际运行时的维度和类型，它将多个 op 融合在一起并为它们形成高效的本地机器代码——能用于 CPU...此外，在像 GPU 这样的协处理器上，这样的分解执行可能导致多个「核启动（kernel launches）」，使其速度更加缓慢。...加上最小运行时间，该方案提供了相当多的尺寸减小。 ? 这种尺寸减小是通过其静态编译隐含的模型所具有的完全专业化来实现的。...谷歌使用此机制利用 XLA 配置 TPU。 结论与展望 XLA 仍处于发展的早期阶段。在一些使用案例中，它显示出非常有希望的结果，很显然，TensorFlow 未来可以从这项技术中得到更多益处。...XLA，以征求社群的意见，并为各种计算设备优化 TensorFlow 提供方便的界面，以及重新定位 TensorFlow 的运行时和建立模型以在新型硬件上运行。
概述 为了更高效的利用处理器和IO设备，需要在内存中运行更多的进程；同时使程序开发时不受内存大小的影响，而解决这两个问题的方法是使用虚拟内存技术。 ...由于可以通过逻辑地址访问，同时在运行时转化为实地址，因此虚拟内存技术允许一个进程分布在不连续的内存块里，并且可以随时间的变化而改变，甚至可以运行时不需要将所有的块存储在内存里。 ...处理器使用页号和偏移量来计算绝对地址 处理器使用段号和偏移量来计算绝对地址 处理器使用段号和偏移量来计算绝对地址 当进程运行时，所有页必须都在内存中，除非了覆盖技术 当进程在运行时，并不是所有页都要在页框中...，只有需要时才读入页 当进程在运行时，所有段都必须在内存中，除非使用覆盖技术 当程序运行时，并不要求所有的段都必须在内存中，只在需要时才读入段 把一页读入内存可能需要把另一页写到磁盘 把一段读入内存可能需要把另一段或几个段写出到磁盘...在一段时间后缺页率会逐渐减少，缺页中断的数目会降低。 预先分页：读取的页并不是缺页中断请求的页，该策略利用了大多数辅存设备（如磁盘）的特性，这些设备有寻道时间和合理的延迟。
像Caffe和TensorFlow这样的开放深度学习框架增加了使用标准，以及像GoogleNet和ResNet这样的开放源码网络，IP供应商更容易设计出具有专门用于运行各种神经网络层的硬件。...这就是为什么很多加速器都在不断地添加越来越大的乘积累加器阵列，因为在神经网络中，大多数的计算都是乘积累加计算（MAC）。”...根据CEVA的成像和计算机视觉产品营销主管丽兰·巴尔的说法，这有助于最大程度地提高神经网络的准确性。 “并不是所有的层都需要同样的精度。...例如，在使用NP4000产品时，可以在运行时动态选择4000 8×8、2048 16×8或1024 16×16的MAC。”...该体系结构还使用了优化的数据流，使操作可以被分组到传递中，从而最小化外部内存访问。”
但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。...你根本不需要使用多台机器。 例如，通常在单台机器上使用 8 个 GPU，而不是在多台机器上使用 16 个 GPU（由于多机器设置中的网络通信带来的额外延迟），可以同样快地训练神经网络。...管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。...简单放置 无论何时运行图形，如果 TensorFlow 需要求值尚未放置在设备上的节点，则它会使用简单放置器将其放置在未放置的所有其他节点上。...正如您所看到的，将操作放在适当的设备上主要取决于您。 如果您不做任何事情，整个图表将被放置在默认设备上。 要将节点固定到设备上，您必须使用device()函数创建一个设备块。
TPU2 的四个板象限中共享板上配电系统。我们认为四个 TPU2 板象限也通过一个简单的网络交换机共享网络连接。每个板象限看起来像是一个独立的子系统，并且这四个子系统在电路板上没有彼此连接。 ?...TPU2 前面板的连接 电路板正面中心的两个连接器看起来像带有铜双绞线的 QSFP 式连接器，而不是光纤。...处理器在 Google 的 TPU2 架构中仍然有很多工作要完成，但它正在将所有的矩阵数学卸载到 TPU2 上去。 我们看不到 TPU2 机柜中的任何存储。大概这是在下图中大束蓝色光缆存在的原因。...在这种架构中，处理器通过数据中心网络从远程存储器访问数据。 关于机柜模型也没有很多的描述。TPU2 芯片可以在 OPA 上使用远程直接存储器访问（RDMA）从处理器板上的内存中加载自己的数据吗？...该共享内存池不会像 Hewlett Packard Enterprise 的机器共享内存系统原型中的内存池那么快，但是使用 25 GB / s 的链接，它的速度也不会太慢，内存依旧很大，这是在两位 tb
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