Tensorflow GPU支持 Tensorflow 支持GPU进行运算，目前官方版本只支持NVIDIA的GPU，可以在tensorflow的官方上看到。...Tensorflow 对GPU的运算的支持最小力度就是OP，也就是我们常说的算子，下图提供了Tensorflow的一些常见算子，而每个算子在Tensorflow上都会提供GPU的算法：关于OP的具体实现...，如果要支持OpenCL,可以参考开源（点击打开链接） 对CUDA的支持使用了基于CUDA平台的第三方开发库，没有直接使用CUDA编程 2.2 直接调用CUDA Tensorflow 同时本身也可以直接调用...REGISTER_KERNEL_BUILDER( Name("arithmetic").Device(DEVICE_GPU).TypeConstraint("T")..., arithmeticOP);
这些突破可以为现实世界中所有使用 NLP 对话 AI 和 GPU 硬件的用户带来很多便利，如降低语音助手的反应延时，使其与人类的交流更加自然。...底层由 CUDA 和 cuBLAS 实现，支持 FP16 和 FP32 两种计算模式，其中 FP16 可以充分利用 Volta 和 Turing 架构 GPU 上的 Tensor Core 计算单元。...下图展示了 TensorFlow 在默认计算模式（不使用 XLA 优化）下的时间线片段。 ? 图 1：TensorFlow 计算 GELU 的时间线 其中，黄色矩形框中对应的是激活函数 GELU。...特别是针对 Volta 和 Turing 架构的 GPU，使用 Tensor Core 进行半精度计算时，当精度满足需求的情况下，累加器也可以选择半精度，从而进一步提升性能。...针对半精度 FP16，英伟达计算团队对各个 kernel 也进行了相应优化。首先，在 kernel 的实现中，将输入的 half 指针转成 half2 类型，并使用了 half2 相关的数学函数。
目前，技术的发展主要遵从两大方向：使用更大的数据集进行训练或增加模型的复杂度。...研究人员在多种深度学习模型上运行了新方法，并与常用方法进行了对比： 基线（FP32）：单精度（Single-precision）存储用于激活、权重和梯度。计算也使用单精度单元。...使用 FP16 算法的实验应用了英伟达新一代芯片中的 Tensor Core，将 FP16 运算累加到 FP32 上，并用于卷积、全连接层和循环层中的矩阵乘法。...ILSVRC12 分类任务上，基线与混合精度方法的准确率对比。 研究人员表示，在未来，他们计划将这一方向扩展至生成模型如文本-语音系统和深度强化学习应用。...使用这种方式，我们可以在深度学习模型上减少近乎一半的内存消耗。在未来，我们可以期待半精度硬件单元（half-precision hardware units）带来更多的计算加速效果。
FP16。我们知道FP32指的是Full Precise Float 32，而FP16对应的就是Float 16。相比于FP32，FP16更省内存空间和更节省推理时间。 Half2Mode。...这是本节的核心内容，Profiling表示测量网络每一层的运行时间，这样可以方便的看出使用了TensorRT和没有使用TensorRT在时间上的差别。...在绝大部分框架中，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三次cuDNN对应的API，但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的，TensorRT会对一些可以合并网络进行合并；再比如说...不同的硬件如P4卡还是V100卡甚至是嵌入式设备的卡，TensorRT都会做优化，得到优化后的engine。...我们一起来看一下使用TensorRT后，这个原始的计算图会被优化成了什么样子。 首先，在没有经过优化的时候Inception Block如Figure1所示： ?
使用精度低于FP32的系统可以减少内存使用，允许部署更大的网络。数据传输需要更少的时间，而且计算性能会提高，尤其是在NVIDIA gpu上，它的Tensor Core支持这种精度。...本视频演示了如何在TensorFlow里训练ResNet-50与混合精度。 在这个视频中有五件重要的事情: 混合精度训练可以提高计算性能，并在保持训练精度的同时减少内存带宽。...充分利用了Tensor Cores在FP16中进行计算操作。 权重的主副本保存在FP32中，以避免在反向传播期间进行不精确的权重更新。...为了确保梯度在FP16中得到安全地表示，进行了损耗缩放，并在FP32中计算了损耗，以避免FP16中出现的溢出问题。...Tensor Core加速的最佳实践指南:使用8的倍数做为Linear层矩阵的大小, 和做为卷积通道的数量.。 ? NVIDIA官网关于混合精度的文档： ?
国外一个技术Blog发布了 Titan RTX TensorFlow Benchmarks ? 文中，作者测试了包含Titan RTX在内的多个常见NVIDIA GPU卡在各种AI训练任务上的速度。...如果您已经在FP16和11GB上成功地进行了训练，但仍然不够，那么选择Titan RTX。...土豪请随意使用Tesla V100 不过Lady我在之前的文章里已经个别介绍过这几款GPU卡的特性，有一些是需要各位看官注意的地方： 1....对每个GPU/model对进行10次训练实验，取平均值。GPU的“规范化训练性能”是通过将其在特定模型上的图像/秒性能除以同一模型上1080 Ti的图像/秒性能来计算的。...Titan RTX、2080 Ti、Titan V和V100基准测试使用张量核。
为了解决这个问题，Tensorflow发布了一个新的数据加载器：tf.data.Dataset，用C++编写，并使用基于图的方法将多个预处理操作链接在一起。...本文主要关注PyTorch，但是DALI也支持Tensorflow、MXNet和TensorRT，尤其是TensorRT有高度支持。它允许训练和推理步骤使用完全相同的预处理代码。...需注意，不同的框架（如Tensorflow和PyTorch）通常在数据加载器之间有很小的差异，这可能会影响准确性。...另一方面，DALI支持TensorRT，允许使用完全相同的预处理来进行训练和推理。...，该实例有12个vcpu(6个物理核心)，78GB RAM，并使用Apex FP16培训。
在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。...#用FusedBatchNormV2替换FusedBatchNorm，以保证反向梯度下降计算时使用的是float def rewrite_batch_norm_node_v2(node, graph_def..., target_type='fp16'): if target_type == 'fp16': dtype = types_pb2.DT_HALF elif target_type...as tf from tensorflow.core.framework import types_pb2, graph_pb2, attr_value_pb2 from tensorflow.tools.graph_transforms...None, output_names=None): #生成新的图数据类型 if target_type == 'fp16': dtype = types_pb2.DT_HALF
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用...我们决定使用特征库后端（Eigen library backend）进行线性代数运算，这个库有一个叫做 MatrixXd 的矩阵类，用在我们的项目中： class var {// Forward declarationstruct...然而，使用 C++有很多好处。 Eigen（库名） 举例来说，我们可以直接使用一个叫「Eigen」的 TensorFlow 的线性代数库。这是一个不假思索就被人用烂了的线性代数库。...有一种类似于我们的表达式树的味道，我们构建表达式，它只会在我们真正需要的时候进行评估。然而，使用「Eigen」在编译的时间内就能决定什么时候使用模版，这意味着运行的时间减少了。...基准 在 Python 的 TensorFlow 库中，对虹膜数据集进行 10000 个「Epochs」的训练以进行分类，并使用相同的超参数，我们有： 1.TensorFlow 的神经网络： 23812.5
国外两位AI从业者在拿到这款显卡后，第一时间测试了其在TensorFlow上的AI训练性能。 ?...由于RTX 3090现阶段不能很好地支持TensorFlow 2，因此先在TensorFlow 1.15上进行测试。 话不多说，先看数据。...为何在FP32任务上的性能提升比在FP16上更明显，主要是因为RTX 3090大大提高了CUDA核心的数量。但是用于处理FP16的张量核心数量明显减少，这可能会影响FP16性能。...即便如此，张量核心更少的RTX 3090在很多FP16任务上，性能依然有小幅提升。...而大多数模型的FP16训练速度几乎不变，最多提升20%，甚至在Inception模型上还有所下降。
为了解决这个问题，Tensorflow 发布了一个新的数据加载器：tf.data.Dataset。管道是用 C++ 编写的，使用基于图的方法，预处理操作被链接在一起形成一个管道。...另一方面，PyTorch 使用在 PIL 库上用 Python 编写的数据加载器，它具备良好的易于用和灵活性，诞生在速度方面不是那么出色。尽管 PIL-SIMD 库确实改善了这种情况。...DALI 主要用于在 GPU 上进行预处理，但是其大多数操作也有一个快速的 CPU 实现。...本文主要关注 PyTorch，但 DALI 也支持 Tensorflow、MXNet 和 TensorRT，尤其是 TensorRT 的支持非常好。它允许训练和推理使用完全相同的预处理代码。...Cloud V100 实例上运行，该实例有 12 个 vCPUs（6 个物理核）、78GB RAM，使用 Apex FP16 进行训练。
那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型（识别剪刀石头布静态手势）。...其实从FP32->FP16也是一种量化，只不过因为FP32->FP16几乎是无损的(CUDA中使用__float2half直接进行转换)，不需要calibrator去校正、更不需要retrain。...而且FP16的精度下降对于大部分任务影响不是很大，甚至有些任务会提升。NVIDIA对于FP16有专门的Tensor Cores可以进行矩阵运算，相比FP32来说吞吐量提升一倍。...TensorFlow很早就支持了量化训练，而TFLite也很早就支持了后训练量化，感兴趣的可以看下TFLite的量化规范，目前TensorRT支持TensorFlow训练后量化的导出的模型。...，我们对每一个卷积权重的输出通道那一维进行量化，然后共享一个scale，这也就呼应了上述的公式！
在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding...这些模型在 Transformer 基础架构上进行局部修改或延伸，使其能处理更长的输入序列（如 TransformerXL）、对更长的 Context 进行建模（如 Conformer）或跨界至其他非...FP16 和 INT8 精度下所需参数存储和传输带宽分别为 FP32 的 2 倍和 4 倍。 另外，他们在 CUDA kernel 中使用了 FP16 Half2 数据类型。...Half2 实际上是个类似于 SIMD 的操作：一次 Instruction 处理两个 Half 的数据，在内存 IO 成为瓶颈时效果不错。 图 7 给出了几个关键算子所使用的精度类型。...GEMM 使用的是 FP16/INT8，其他则使用 FP16 Half2 类型。Beam Search 中的 Top-K 采用的是 FP32。
而在使用通用的半精度的时候，必须使用打包类型（2个half在一起）进行2个2个的运算。 这种才能100%。...必须使用half2类型进行运算才能双倍。这是其一（这段来自Pascal的Tuning Guide。GP100只有通用的200%的FP16） ?...这里是CUDA 8当初的介绍，如何使用half2类型，请注意，和常规的直接使用加号（+）之类的运算不同，half2类型需要很多的intrinsic functions。...因为GP100这种卡，以及GV100和后续的图灵的通用计算，当使用FP16的时候必须2个一起上。如果用户只是用了1个half类型，会等于舍弃掉另外一半的计算性能。只有50%的200%的性能。...大家也可以参考我们在论坛上的一个帖子： 一个寄存器能不能被两个half占用，比如__half a[2]={0， 0}是不是占一个寄存器 （点击阅读原文，访问这个帖子）
由于 TensorFlow 使用 C++ Eigen 库，所以库可在 ARM 架构上编译和优化。...如同 TensorFlow，Caffe2 使用 C++ Eigen 库，支持 ARM 架构。 用一个实用脚本，Caffe 上的模型可轻易地被转变到 Caffe2 上。...与 TensorFlow 和 Theano 同样，CNTK 使用向量运算符的符号图（symbolic graph）网络，支持如矩阵加/乘或卷积等向量操作。...此外，像 TensorFlow 和 Theano 一样，CNTK 有丰富的细粒度的网络层构建。构建块（操作）的细粒度使用户不需要使用低层次的语言（如 Caffe）就能创建新的复杂的层类型。...MXNet 支持深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和其包含的长短时间记忆网络（LTSM）。该框架为图像、手写文字和语音的识别和预测以及自然语言处理提供了出色的工具。
转换脚本运行 在使用转换脚本之前，首先需要安装tensorflow支持，如果之前电脑上已经安装了tensorflow可以跳过此步！...02 导出PB文件或者冻结预测图 如果不知道如何操作可以看我们公众号以前的文章即可，文章链接如下： Tensorflow如何导出与使用预测图 tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用...， 支持FP16 FP32 half float四种格式 选择FP16或者half模型压缩后大小大概是原来的二分之左右，这样模型可以在受限的嵌入式设备上运行。...使用IR模型 转换为IR的模型同样可以在OpenCV DNN中使用，完成对象检测，演示代码如下： string binModel = "D:/projects/models/ssdv2_ir/frozen_inference_graph.bin...如此成功解锁tensorflow模型到OpenVINO中间层模型压缩与优化输出IR文件，并通过OpenCV DNN 加载IR文件实现模型使用IE加速预测。记得点【在看】
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？...NCS 在TX2上只完成推理（Inference）过程，所以只需安装API-only模式即可，将NCS插入到TX2上。...3 如何在Jetson TX2利用NCS进行推理 参数预定义： GRAPH_PATH：graph文件路径； IMAGE_PATH：要分类的图片的路径； IMAGE_DIM：由选择的神经网络定义的图像尺寸...3.将图像转换为半精度浮点数（fp16）数组（NCS输入数据格式为fp16），并使用LoadTensor函数调用将图像加载到NCS上。skimage库可以在一行代码中完成此操作。...] img = img.astype( numpy.float32 ) img = ( img - IMAGE_MEAN ) * IMAGE_STDDEV # Load the image as a half-precision
, 又名半精度或"half" ，最大舍入误差 ~ 2 ^-10 Python float 类型为 fp64，而对内存更敏感的PyTorch 使用 fp32作为默认的 dtype。...张量核是一种新型的处理单元，针对一个非常特殊的操作进行了优化: 将两个4 × 4 fp16矩阵相乘，然后将结果加到第三个4 × 4 fp16或 fp32矩阵(一个“融合乘法加（fused multiply...如果你正在使用带有张量核的 GPU 进行训练，而没有使用混合精度训练，你不可能从你的显卡中得到100% 的回报！...如何在不给用户另一个需要调整的超参数的情况下找到最佳的损失乘数？ PyTorch使用指数退避（exponential backoff）来解决这个问题。...卷积层是最大赢家。 启用sutocasting非常简单。
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