TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎,同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中,有一个实验相当成功。在此,我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎,与现有的 OpenGL 后端相比,其在适当大小的神经网络(为 GPU 提供足够的工作负载)的推理速度可提升高 2 倍。
AMD刚刚发布的驱动程序支持最新的Khronos OpenCL™2.0标准驱动。这被看作提高异构计算加速路径的巨大里程碑,OpenCL2.0实现了许多AMD异构系统架构(HSA)的功能,比如CPU和GPU设备间基于指针的数据结构来共享内存,可以大大简化在计算加速中使用GPU的步骤。 此外,GPU设备通过OpenCL的2.0设备排队功能启动计算任务的能力为计算内核开辟了一个更强大的编程模型。通用地址空间也比 OpenCL1.2提供了更大的可编程优,简化了OpenCL存储器模型。OpenCL2.0还
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP,主打高效、准确的“听歌识曲”,“扫描识别MV”功能,这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge ),可以减少计算时间,改善用户体验,但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力,例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
总的来说,CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务;而GPU擅长的是大规模的数据并行(data-parallel)的计算任务。
2015年9月,Accelereyes公司宣布ArrayFire V3.1发布。新版本将重点支持计算机视觉和机器学习功能,并将相应函数添加到库里,除此之外支持阵列和数据处理功能。 此版本还包括对CUDA7.5的支持。ArrayFire V3.1更新和新功能的完整列表可以在产品发行说明中找到。 随着8年不断的开发,开源ArrayFire库目前已经是顶级的CUDA和OpenCL软件库。 ArrayFire支持CUDA的GPU、OpenCL设备,以及其他加速器。凭借其易于使用的API,这种不依赖于硬件的软件库可
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长,使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代,使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术,也被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,只有更好的硬件加速条件,才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元(GPU)集群作为通用计算图形处理单元(GPGPU),但现场可编程门阵列(FPGA)提供了另一个
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GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要;异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算。当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
2015元宵隔天,也是北京两会热烈提案期间,由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会,吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员、部门主管参与,其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN(深度学习)技术与方案,成为众人最关注的焦点,此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比、节能等特色,以及OpenCL+OpenACC异构并行编程模型,也是商业单位极
在最新的Green 500榜单中,来自德国 Darmstadt的GSI研究中心的L-CSC集群一举夺魁,成为全球最节能的高性能GPU超级计算系统。该集群有160台华硕ESC4000G2组成,每个节点搭配4片AMD FirePro S9150 GPU,GPU单精度计算峰值达到3.25PetaFlops,双精度计算能力达到1.62PetaFlops。这套集群主要用于格子量子色动力学(Lattice QCD)计算方面的研究,将采用OpenCL来加速相关应用,Lattice QCD适用于一系列高能重离子物理
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
本文将探讨GPU开发实践,重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用,然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后,总结了GPU并行执行能力的优势,如提高算力利用率和算法效率,卷积方式处理效率更高,现场分层分级匹配算法计算和交互,超配线程掩盖实验差距,以及tensor core增加算力峰值等。
本文介绍了FPGA云在云计算2.0时代作为“芯”力量的重要性,主要内容包括FPGA云技术的基本定义、发展历程、市场前景、典型应用场景以及FPGA云技术的核心优势。同时,本文还探讨了FPGA云在云计算领域的应用前景,认为FPGA云技术将逐渐替代传统的ASIC云技术,并引领云计算行业进入一个全新的时代。
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题,阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN(Mobile Neural Network),用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型,进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求,算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型,转成端上推理引擎MNN所使用的格式,调用MNN在移动端上进行推理,也就是在移动端上部署。
问题1:基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗? 答:有区别,前者往往是cpu上的当时,而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。 最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。但是从OpenCL2.0起,将此模型启用。因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一
作者知乎网址:https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
在 QCon Plus 大会上,Juan Fumero 谈到了 TornadoVM,一种 Java 虚拟机(JVM)高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
APPML(Accelerated Parallel Processing Math Library )和Bolt(C++ template library OPENCL)两大项目主要技术负责人Kent Knox(AMD任职已有15年)在AMD开发者博客上发表博文称,目前,AMD将加速并行处理数学库开源,内容包含了BLAS和FFT的OpenCL实现。APPML利用OpenCL编程并运行在AMP GPU上,同时也可以运行在CPU上支持程序调试和多核编程。项目托管在GitHub上,命名为clMath,
本文是由来自上海交通大学 Apex 实验室的本科生 Lianmin Zheng 发表于 TVM 的一篇博客,文中阐述了如何使用 TVM 优化移动端上的 ARM GPU 的深度学习。 AI 研习社对原文
AMD-MLP 深度学习技术 AMD-MLP是AMD中国异构计算部门开发的私有软件,其开发人员都是GPU计算和应用方面的专家,在使用异构计算技术提高软件性能方面有丰富的理解和实现经验,他们本着简单、实效、方便用户、注重性能的产品实现原则,为AMD-MLP带来了如下特点: 1) 完全的C++实现 全部的代码用C++类进行组织。用C++类的公共接口作为API,开发者用户无论是利用AMD-MLP进行数据学习,建立数据分类器;还是使用已产生的数据分类器开发识别型应用,编程都非常简单。 2) 基于开放标准实现
允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这可能是小米目前为止最重要的AI大动作。 昨天(6月28日),在2018开源中国开源世界高峰论坛现场,小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋对外宣布,将正式开源小米自研的移动端深度学习框架Mobile AI Compute Engine,简称MACE。 小米方面称,MACE是专门为移动设备优化的深度学习模型预测框架。 近年来,随着移动互联网的深入发展和IoT智能设备的普及,以及用户对智能性,低延迟和隐私保护的诉求变得越来越高,移动设备上的离线深度学习应
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第85天,我们正在讲解Driver API,希望在接下来的15天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第66天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的34天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布,该深度学习库支持加速卷积神经网络,并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性: 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器(Deep Convolution Solver) 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力,在CUDA退出后仓促应对,使用了开放式的OPENCL架构,其中对CUDA应当说有不少的模仿。开放架构本来是一件好事,但OPENCL的发展一直不尽人意。而且为了兼容更多的显卡
大家应该能感觉到,近些年来,CPU的发展速度远远跟不上GPU的发展速度,这里有很多因素,比如AMD的疲软,Intel主观上缺少动力,比如GPU更适合大计算量的应用,因此CPU没有太多必要提升计算能力。总之,一切都是由市场这个看不见的手来操纵。如下图,相比CPU,GPU计算能力更强,价格也更便宜。
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈,这里有近50个IC技术公众号。
大家好!我是赵军,现就职于英特尔的DCG从事基于FFmpeg的硬件优化工作,两年多前加入FFmpeg社区,2018年4月成为FFmpeg的其中的一个FFmpeg Maintainer,主要负责FFmpeg的硬件优化工作。
OpenCV 3中的Transparent API就是OpenCV 2中的OCL模块,从OpenCV 3开始,已经没有OCL模块,取而代之的是Transparent API。Transparent API主要是用来提升性能的。
现在经过前面两次优化后,代码的组织结构没有什么问题了,现在的关键问题是:矩阵运算的嵌套for循环仅仅实现了内层的pipeline,因为外层for循环无法对内部的for循环flatten,所以外面两层的for循环没有实现pipeline。要解决这个问题,最直接的思路就是将最内层的for循环直接进行循环展开,进一步提高计算过程的并行度。但是在进行循环展开的过程中,需要将内层用到的数组进行切割,否则将无法进行unroll。因此,我们将用到的指令有三个:内层for循环要进行循环展开(unroll),并行计算用到的数组要进行数组切割(array partition),次外层的for循环要流水起来(pipeline)。
在 2012 年,AMD 正式推出了代号为的 Tahiti 的新 GPU,这个 GPU 的特别之处在于采用了名为 Graphics Core Next 的全新架构,指令集由 VLIW5/VLIW4 改为通用计算效率更好的标量指令(硬件隐式 SIMD),从那时起到现在,AMD 的所有新 GPU 都采用了 SIMD16 的 GCN 微架构,特别是在通用计算领域,GCN 的问世让 AMD 在这个领域得以和竞争对手一较高下。 GCN 发布至今,按照 AMD 的划分,经过了 1.0、1.1、1.2
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
如今木马后门已完全可以运行在电脑的显卡中,这种独特的运行方式增强了它们的隐匿性,同时还大大提高了恶意行为的执行性能。 基于GPU的恶意软件 最近,开发人员发布了两款概念验证性的恶意软件——Jellyfish rootkit和Demon键盘记录器,这两款恶意软件的运行并不是利用电脑的CPU,而是利用图像处理器GPU。这种恶意软件能够利用GPU实现比特币挖矿机,性能更高。 两名匿名开发者对该Rootkit(木马后门)的描述: 请输入内容“Jellyfish是一个基于Linux的用户态GPU rootkit概
As discussed in detail in Multiprocessor Level, the fewer registers a kernel uses, the more threads and thread blocks are likely to reside on a multiprocessor, which can improve performance.
原文 http://www.drdobbs.com/open-source/easy-opencl-with-python/240162614
首先查了一下,cuda只支持Nvida显卡,所以只好放弃了。转而选择gpuarray backend,这个版本还没有release,都是开发版。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第39天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的61天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计317字,阅读时间15分钟 前情回顾: DAY36:阅读”执行空间"扩展修饰符 DAY37:阅读不同存储器的修饰符 DAY38:阅读存储器修饰符 B.3. Built-in Vector Types B.3.1. char, short, int, long, longlong,
琢磨了好几天,也不知道公众号第一篇正式文章应该怎么写。现在很后悔在朋友圈高调公开公众号,还竟敢宣称有15年行业经验,大家不要信以为真,其实不过是一年经验重复了十几年而已。连知乎的小朋友都知道问问题的正确姿势,我真是有些汗颜。
以下设置是在Lotus上密封32个GiB扇区的最小示例: 2 TB硬盘空间。 8核CPU 128 GiB的RAM
为了简化操作,可以在 nextjournal 上注册账户,点击「edit」即可直接运行文章中的简单代码了。
GPU世界:这次非常感谢风辰大神能来到GPU世界来做专访。之前就听说风辰已经活跃于OpenGPU等专业的并行计算社区,对于并行计算领域也从事了好多年,在此是否能请您进一步介绍一下自己以及自己所属的这一行业? 风辰:我叫刘文志,网名风辰,毕业于中科院研究生院,毕业后在英伟达干了近三年;之后在百度IDL异构计算组跟着吴韧老师;现在在一家深度学习创业公司做异构并行计算相关的内容。 在深度学习领域,无论是训练还是部署对计算能力的需求都非常大。一次训练使用单X86 CPU来做,可能需要一年,使用8核CPU来做,也需
在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前,强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能,这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度, 并突破 2.0 TFLOPS 双精
背景与工程定位 背景 项目组基于深度学习实现了视频风格化和人像抠图的功能,但这是在PC/服务端上跑的,现在需要移植到移动端,因此需要一个移动端的深度学习的计算框架。 同类型的库 caffe-Android-lib 目前应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库,因时间原因暂未测试。 CNNdroid,网址https://zhuanlan.zhihu.com/p/25259452,这个是用 renderscript 作优化的深度学习框架,不过就
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