通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。...开发人员可以利用基于英特尔至强和至强融核的 x64 CPU 架构或 ARM64 CPU 架构。...TensorFlow 如何使用硬件加速？...以 CPU 为中心的英特尔 HPC 架构（比如英特尔至强和至强融核系列）使用用于深度神经网络的英特尔数学核心函数库 (Intel Math Kernel Library for Deep Neural...处理器和内存需求 因为深度学习是高度计算密集型的，所以深度学习环境的标准如下：一个具有矢量扩展功能的快速、多核 CPU，以及一个或多个支持 CUDA 的高端 GPU 卡。
Ventana还利用RISC-V矢量扩展规范在其核心中添加了512位矢量处理单元，还具有 AI 矩阵扩展功能。Lanier声称这将“对某些生成式 AI 或推理工作负载有很大帮助”。...Ventana为Veyron V2核心添加了512位矢量扩展，使矢量引擎能够支持矩阵运算，并允许客户将自己的矩阵引擎添加到架构中，无论是在核心中还是在使用UCIe链路的离散小芯片中与之相邻。...每个小芯片上的核心使用专有的片上网状网络相互连接，该互连为CPU核心、内存和其他I/O提供了高达5TB/秒的聚合带宽。...以下是基于Veyron V2内核的CPU的概念图，它有一个I/O管芯和六个32核Veyron V2小芯片，以及一些特定于领域的加速器链接： 上图显示了I/O集线器与PCI Express 5.0控制器和...以下是Ventana如何模拟Veyron V2的整数性能，以及每个插槽的原始SPECint2017性能： 按照Ventana公布的数据来看，一个192核的Veyron V2 RISC-V CPU的整数吞吐量将比
例如拿一个入门级的小模型 LeNet-5 作为示例，我们可以讨论一下如何用几块性价比极高的英特尔® 至强® 可扩展处理器，打造一个计算核心可分配的深度学习系统。...现在如果我们在英特尔® 至强® 可扩展处理器上使用 TensorFlow 训练 LeNet-5，那么重要的是确定最优并发线程数，以及最优算力分配方案，这样才能充分利用 CPU 的能力。...在确定最优线程数之后，我们还能确定为每个用户分配的最优核心数，即查看不同核数下的训练时间与 CPU 利用率。这里使用 numactl 命令就可以测试不同 Socket 与核心数运行模型。...这是由于 LeNet-5 模型较小，核多的时候，每个核分配到的计算量过小，导致整体计算效率不高，还不如分配少一点计算核心。...这样的配置可以称得上具有极高性价比了，假设单张至强 CPU 具有 32 核，那么能为 16 个用户分配可观的训练资源，还不需要怎么降低训练速度。
/32 核） 64 核 Skylake CPU 虚拟机，用 cmp 编写的 TensorFlow（以及 8/16/32 核的情况） 2....水平虚线下方的所有配置均优于 GPU；虚线以上的所有配置都比 GPU 更差。 ? 使用多层感知机（MLP）架构做手写数字分类的结果。左图是训练时间，右图是训练成本（下同）。...结果发现，对于这个分类问题，减少 CPU 数量来说成本效益更高，CPU 数量越少越好。 2）再来看一下相同数据集，使用卷积神经网络（CNN）对数字进行分类的情况： ?...在平衡训练速度和成本方面，用 16 核 CPU + 编译的 TensorFlow 似乎是最佳选择。编译的 TensorFlow 库有 30％-40％ 的速度提升，这是个惊喜。...可惜谷歌官方不提供具有这些 CPU 加速功能的 TensorFlow 预编译版本。 当然， Max 指出，这里之所以有成本优势，只能在谷歌云特殊的机制下，那就是权限低的虚拟机用较低的价格提供。
对计算描述的适度更改允许用户实现多种不同的并行方法。 TensorFlow 允许在参数更新的一致性方面具有一定的灵活性，这些宽松的同步要求允许我们可以在一些较大的部署中更加轻松。...一个算子可以拥有属性，但是所有属性必须在计算图构造时被提供或推断出来，这样才能实例化一个执行该算子的节点。...核（Kernel）是可以在特定类型的设备（例如CPU或GPU）上运行的算子的具体实现。 TensorFlow 通过注册机制定义了一系列算子和核，这样意味着用户可以通过链接其他算子和/或内核来进行扩展。...PyTorch 有针对 CPU 和 GPU 的设备接口的实现，其他设备类型可以通过注册机制提供新设备实现。每个设备对象负责管理设备内存的分配和释放，以及执行 TensorFlow 下发的核方法。...就绪队列以某种未指定的顺序进行处理，其将节点的核方法执行委托给设备对象。当节点完成执行时，依赖于此已完成节点的所有节点的计数都将减少。
然而，如果 CPU 中运算器数量特别少，我们的程序却需要进行大量的巨型矩阵的运算，使用 CPU 运行时间会特别长。...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...为了可以迅速做出变换，GPU 的构造就比 CPU 要复杂得多，CPU 当中只有几个大核，而 GPU 中确有几千个小核，只不过小核频率会比较低（现在普遍都是 1GHz），但是毕竟 GPU 是靠着数量取得胜利的...稍微想一下都应该知道，1 和 3 还是处在一个数量级的，而几个和几千个就不是一个数量级了，因此，我们在进行巨型矩阵的运算过程中，使用 GPU 是必须的。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。...接下来我们就需要让 GPU 支持基于 tensorflow 的程序，在此之前还有一个问题，是不是所有的 GPU 都可以支持，其实不是的，官网上有提到，要求 CUDA 计算能力大于等于 3.5 的 NVIDIA
TensorFlow 的设计目标和核心优势之一是其灵活性。...TensorFlow 被设计成一个灵活和可扩展的系统，可用于定义任意数据流图（data flow graph）并使用异构计算设备（如 CPU 和 GPU）以分布式方式有效地执行它们。...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...更一般地，XLA 可以获取 TensorFlow 运算的整个子图，并将它们融合到需要最少数量内核启动（kernel launch）的高效循环中。例如： ?...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。
对于 TensorFlow，他使用 tf.Experiment、tf.learn.runner 方法和 NumPy 输入函数以节省一些代码。...除了 CPU 使用时间过长的缺点外，TFBT 似乎在多核并行训练的效率上也不高，因此导致了总运行时的巨大差别。...XGBoost 可以轻松加载 32 个核心中的 16 个，这在使用更多树的时候会有更好的效果，而 TFBT 只能使用 4 个核。...TFBT 合并了一组新颖的算法以提升梯度提升树的性能，包括使用新的逐层提升过程提高一些问题的性能。...因为 TFBT 是使用 TensorFlow 实现的，所以所有 TensorFlow 具体的特征都是可获取的： 易于编写自定义的损失函数，因为 TensorFlow 提供了自动微分工具 [1]，而其它如
除了 CPU 使用时间过长的缺点外，TFBT 似乎在多核并行训练的效率上也不高，因此导致了总运行时的巨大差别。...XGBoost 可以轻松加载 32 个核心中的 16 个，这在使用更多树的时候会有更好的效果，而 TFBT 只能使用 4 个核。...该框架基于 TensorFlow，并且它独特的特征还包括新颖的架构、损失函数自动微分、逐层级（layer-by-layer）的提升方法、条理化的多类别处理和一系列可以防止过拟合的正则化技术，其中逐层级的提升方法可以减少集成的数量以更快地执行预测...TFBT 合并了一组新颖的算法以提升梯度提升树的性能，包括使用新的逐层提升过程提高一些问题的性能。...因为 TFBT 是使用 TensorFlow 实现的，所以所有 TensorFlow 具体的特征都是可获取的： 易于编写自定义的损失函数，因为 TensorFlow 提供了自动微分工具 [1]，而其它如
在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可扩展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相当出色。 比起多核CPU，GPU平台效率更高。所有的工具都能通过使用GPU达到显著的加速。...既然计算如此重要，我们需要回顾近十年来CPU的发展到底是怎么样的，2006年当时最强大的英特尔的CPU至强X5355是一款四核CPU，它的计算能力峰值当时是43个GFlops，也我们现在提的是单精度运算...过去11年CPU处理能力提高了50倍，大家可能想知道这50倍是怎么来的，非常简单，第一它的核心数量从4变到28，有了7倍的增长。...第三行是它的粉丝数量，目前Tensorflow的粉丝团是最庞大的，有6万多个关注，相对来讲，CNTK、Caffe加起来还没有Tensorflow有影响力。
本文我们会分享美团外卖搜索/推荐业务中，模型预估的GPU架构设计与落地过程，并将一些技术细节和测试数据做了详尽的披露，希望能为广大的技术同行提供一些有价值的参考。...此外，如前所述，我们所使用的GPU机型上CPU资源受限（一张T4卡仅对应8核CPU），这也是我们在异构架构设计中需要解决的核心技术挑战。...，具有极强的推理性能。...和TensorRT相比，TVM代码开源，具有更强的拓展性和定制能力。此外，TVM支持的TensorFlow算子超过130个，算子覆盖率远超TensorRT。...压测环境中，CPU环境为32核Intel(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU @ 2.30GHz+32G内存，GPU环境为8核Intel(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU
SR1基于全核一致主频3.0GHz的Ampere Altra处理器，实例核数从1核到64核，并支持1: 2、1: 4等多种处理器与内存配比，相对x86架构实例为用户提供卓越的性价比。...本文将介绍如何在腾讯云上创建SR1实例，并基于TensorFlow对计算机视觉分类性能进行评测。.../download_models.sh取决于网络状况，下载所有的模型将需要几分钟。我们将用TensorFlow resnet_50_v15 分类模型来进行测试和评估。...16个核心，resnet_50_v15可以每秒处理65.36张图像(65.36 ips), 延时为15ms。...AMD也提供了针对AMD CPU优化的ZenDNN，但在腾讯CVM里测试的结果并不比native的Tensorflow更好，所以以下SA3.4XLARGE32的数据采用的是native TensorFlow
如果能正确地并行执行训练过程，在 720 个核心上如果需要运行 1 个小时的训练过程，在带有 48 核 CPU 的个人计算机上运行就需要 16 个小时。这虽然也是较慢的，但不会令人望而却步。...如下所述，它还包含自定义的 TensorFlow 操作，这显著提高了训练速度。 允许在 GPU 上进行训练需要对神经网络的计算过程进行一些修改。...事实上，GPU 是如此之快，以至于运行在 CPU 上的 Atari 模拟器无法跟上，即使已经使用了多处理库做并行化加速计算。为了提高仿真性能，研究人员们添加了第二组定制的 TensorFlow 运算。...只要有能力在 GPU 上运行多个网络和及在 CPU 上运行更快的任务模拟器，挑战就只剩下了如何让计算机上的所有资源尽可能地运行。...即便文中提到的 48 核 CPU 「桌面 PC」引起了一些争议（7k 人民币的 AMD 锐龙 Threadripper 1950X16 核 32 线程，15k 人民币的 Intel i9 7980XE
的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 的使用 使用 GPU 加速 从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了，在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法...每个运算操作都可以有自己的属性，但是所有的属性都必须被预先设置，或者能够在创建计算图时根据上下文推断出来。...运算核（kernel）是一个运算操作在某个具体的硬件（比如CPU或GPU）上的实现，在TensorFlow中可以通过注册机制加入新的运算操作或者为已有的运算操作添加新的运算核。...张量具有以下两个属性： 数据类型（同一个张量中的每个元素都具有相同的数据类型，例如float32、int32以及string） 形状（即张量的维数以及每个维度的大小） 表2-2所示是张量的形状示例。...使用tf.keras或PremadeEstimators构建、训练和验证模型 tf.keras作为TensorFlow的核心高级API，其已经和TensorFlow的其余部分紧密集成，使用tf.keras
17.4.6 低秩分解 基于低秩分解的深度神经网络压缩与加速的核心思想是利用矩阵或张量分解技术估计并分解深度模型中的原始卷积核。...几种轻量化网络结构对比 网络结构 Top1准确率/% 参数量/M CPU运行时间/ms MobileNet V1 70.6 4.2 123 ShuffleNet（1.5） 69.0 2.9 - ShuffleNet...因此，如何通过有效的方式来近似度量单个参数对模型的影响，具有重要意义。 （2）学生网络结构的构造。...通过分解网络可以无损地获取压缩模型，在一些对性能要求高的场景中是非常重要的。然而，参数的重建步骤会拖累预测阶段的时间开销，如何通过硬件的支持加速这一重建过程，将是未来对研究方向。...17.5.3 TensorRT如何优化重构模型 条件 方法 若训练的网络模型包含TensorRT支持的操作 1、对于Caffe与TensorFlow训练的模型，若包含的操作都是TensorRT支持对，则可以直接由
因此在hyper-threading 和 multi-core CPUs出现之前，人们想到通过增加CPU的数量来增加计算机的计算机能力和速度，但是这样的方法并没有在个人PC中得到普及，我们只会在一些超级计算机或者一些服务器上会看到这个多个...一个双核的CPU有2个中央处理单元，因此不像上面我介绍的hyper-threading技术那样，操作系统看到的只是一种假象，这回操作系统看到的是真正的2个核心，所以2个不同的进程可以分别在不同的核心中同时执行...它的原理很简单，就是把一 颗CPU当成两颗来用，将一颗具有超线程功能的物理CPU变成两颗逻辑CPU，而逻辑CPU对操作系统来说，跟物理CPU并没有什么区别。...因此，操作系统会把工作线程分 派给这两颗（逻辑）CPU上去执行，让（多个或单个）应用程序的多个线程，能够同时在同一颗CPU上被执行。注意：两颗逻辑CPU共享单颗物理CPU的所有执行资源。...CPU来使用。
HT是关于在相同的芯片中复制一些CPU内部组件，例如寄存器或一级缓存，以便在两个不同的执行线程之间共享信息，而不必通过具有相应瓶颈和速度损失问题的系统总线。...还有一个转折点：多核架构的出现 但正如在上一节所述，尽管具有超线程的CPU提供了更多的处理能力，但它们无法作为2个完整且独立的处理器运行，因此决定进一步小型化所有处理器组件并将它们封装在单个芯片中 。...与 HT 技术不同，现在我们有多个完全独立的 CPU 用于所有意图和目的，每个核心一个。实际上，从性能的角度来看，拥有单个多核处理器比在同一块板上的同等数量的单核 CPU 更好。...1 LCPU = 1个线程 最后，通常我们会发现具有4个线程的处理器，每个核心2个线程以及类似的东西。这只是可以同时运行的执行线程或处理作业的数量，这相当于 LCPU 提供的处理能力。...如何知道Linux系统有多少核心和处理器？
为了提升指令执行的效率，CPU设计还引入了一些新的机制。...所谓超线程就是在一个CPU核心中，搞多套取指单元、译码发射单元、访存单元和寄存器列（register file），并被操作系统视为多个vCPU。...虽然每个CPU核心只有一个ALU，但由于ALU只有在执行指令时才使用，因此，超线程产生的多个vCPU实际上性能与真实的物理核心相差无几。...GPU的每个SM（Streaming Processor）中往往拥有上千个CUDA核，每个CUDA核都拥有自己的寄存器列。在Turing以后的架构中还有可能拥有Tensor核。...但是，每个SM的取指单元和译码发射单元是小于这个数量的。
11月8号，AMD宣布拿下Facebook母公司Meta的数据中心这个大单，这也意味着Meta的新数据中心中会使用AMD的EPYC处理器。...MI200芯片将包含多达580亿个晶体管，相比之下，Nvidia的A100在一个GPU核心中拥有542亿个晶体管。...此外，之后AMD还将推出一个PCIe版本的MI200。 不过，还有一些关键信息仍然是缺失的，比如电源要求。...此外，Zen 4c拥有一个经过密度优化的缓存层次结构，以增加核心数量，从而解决需要更高线程密度的云工作负载。...——贯穿所有这些技术的Infinity Fabric 3.0。
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