现代ML计算模型同样包含两个组成部分：(1)ML算法与软件框架；(2)与AI加速器配合使用的通用处理器。 不同于通用计算模型的开发，ML研发人员会针对特定硬件设计ML算法。...比如，为加速ML矩阵计算而设计专门的芯片功能（如NVIDIA在Volta GPU架构中引入Tensor Core）。 这就是AI加速器和ML算法的协同进化。...要充分理解量化，首先须了解计算机硬件中的数字表示方法。浮点数是数字计算机中用以表示连续实值的离散表示形式。ML算法通常基于IEEE 754标准用单精度（FP32）储存和处理数字。...FP32的动态范围比FP16和INT8更大，因此，推理中，量化的目的是保留数据中的“信号”，去除数据中的“噪声”，为实现这个目的可以有多种方法。...2016年，NVIDIA在Pascal架构中首次引进了FP16精度类型，而最新的Ampere和Turing架构GPU均体现了“硬件与算法的协同进化”。
前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。...夹角余弦(Cosine) 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 6.1....Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar...计算给定的样本集X的信息熵的公式： 参数的含义： n：样本集X的分类数 pi：X中第i类元素出现的概率 信息熵越大表明样本集S分类越分散，信息熵越小则表明样本集X分类越集中。
计算机领域的核心概念与思想 0.计算机系统原理Principles of Computer Systems 操作系统 Operating systems 进程、线程、虚拟内存 processes, threads..., virtual memory 编译器 Compilers 计算机网络 Computer networking 在计算机之间建立功能连接的各种网络层 the various network layers...常用的抽象案例 文件系统：在以前的课程中，您可能使用过 CFILE *或 C++fstream而不知道它们是如何工作的 进程：您知道如何进行多处理，即使您并不真正了解在汇编指令级别发生了什么以支持该处理...，有时在软件中实现——用于存储数据，以便可以更快地处理未来的请求。...计算机领域的核心概念与思想.png
A100 SM包括新的第三代张量核心，每个核心执行256 FP16/FP32 FMA操作每时钟。...A100每个SM有四个张量核，每个时钟总共提供1024个密集的FP16/FP32 FMA操作，与Volta和Turing相比，每个SM的计算功率增加了两倍。...20倍； FP16/FP32混合精度张量核运算为DL提供了前所未有的处理能力，运行速度比V100张量核运算快2.5倍，稀疏性增加到5倍； BF16/FP32混合精度张量核心运算的运行速度与FP16/FP32...上表，比较了V100和A100 FP16张量核心操作，还将V100 FP32、FP64和INT8标准操作与各自的A100 TF32、FP64和INT8张量核心操作进行了比较。...与A100上的FP32相比，吞吐量高出8倍；与V100上的FP32相比，吞吐量高出10倍。 应使用FP16或BF16混合精度训练以获得最大训练速度。
比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别之间的相似性，从而判断个体的所属类别。...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。...夹角余弦(Cosine) 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 6.1....Python 实现 : 相关系数可以利用numpy库中的corrcoef函数来计算 例如 对于矩阵a,numpy.corrcoef(a)可计算行与行之间的相关系数，numpy.corrcoef(a,rowvar...计算给定的样本集X的信息熵的公式： Entropy(X) = \sum^n_{i=1}-p_ilog_2p_i 参数的含义： n：样本集X的分类数 pi：X中第i类元素出现的概率 信息熵越大表明样本集S
FP16 运算的张量核心如今在速度上变得更快了，只需使用少量的 GPU RAM ，就能在速度与性能方面有所提升。...有明显的精度损失。 接下来，我将和大家谈一谈混合精度训练。 混合精度训练 为了避免上述提及的问题，我们在运行 FP16 的过程中，会在可能导致精度损失的部分及时切换回 FP32。...第 2 步：使用 FP32 计算损耗值（避免下溢/溢出）： 将张量换回 FP32 以计算损耗值，以免出现下溢/溢出的情况。 ?...如果你想了解操作过程当中的细节，可以点进： https://docs.fast.ai/callbacks.fp16.html 该模块允许我们使用 FP16 更改训练过程中的前向与反向迭代，且附有提速效果...中的混合精度训练与分布式训练。
这样可以为机器提供大量内存（18 GB）分布在大量计算中（3.3 Peta FLOP峰值）。 目前，尚不清楚该架构如何扩展到单个WSE之外。...每个核心： 是〜0.1 mm 2的硅。 具有47 kB SRAM存储器。 零未从内存中加载，零未相乘。 假定FP32精度和标量执行（无法使用SIMD从内存中过滤零）。...45 TFLOP的BFloat16。 具有标量和矩阵单元的两个核心。 还支持FP32。 集成在四芯片模块（如图）中，具有180个TFLOP峰值性能。...在华为官方的Hot Chips演示中，华为描述了将多维数据集和向量操作重叠以获得高效率以及内存层次结构的挑战，其中L1高速缓存（核心）的带宽与吞吐量之比降低10倍，L2高速缓存降低100倍（共享核心）和...与四个96 mm 2 HBM2堆栈和“ Nimbus” IO处理器芯片共同封装。 32个达芬奇核心。 峰值256个TFLOP（32 x 4096 x 2）FP16性能，是INT8的两倍。
Tensor Core可以加速AI核心的大型矩阵运算，并在单个运算中执行混合精度矩阵乘法和累加计算。...NVIDIA提供的Volta GPU的确切数量是：FP16中为125 TFlops，而FP32中为15.7 TFlops（加速8倍） 但是也有缺点。从FP32转到FP16时，必然会降低精度。...FP32与FP16：FP32具有八个指数位和23个小数位，而FP16具有五个指数位和十个小数位。 但是需要FP32吗？ FP16实际上可以很好地表示大多数权重和渐变。...但是如何使用这些张量核心？ 坦白地说，NVIDIA可以轻松地将Tensor内核与自动混合精度一起使用，并提供了几行代码。...需要在代码中做两件事： 1.FP32所需的操作（如Softmax）被分配给FP32，而FP16可以完成的操作（如Conv）被自动分配给FP16。 2.使用损耗定标保留较小的梯度值。
Tensor Core执行融合乘法加法，其中两个4*4 FP16矩阵相乘，然后将结果添加到4*4 FP16或FP32矩阵中，最终输出新的4*4 FP16或FP32矩阵。...该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现，随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为“伪FP16”，即使用FP32 ALU处理成对的FP16指令，理论上可以使每个时钟的...就FP32与FP16而言，由于单精度浮点所包含的数据多于半精度浮点，因此计算量更大，需要更多的内存容量和带宽来容纳和传输数据，并带来更大的功耗。...FP16与FP32所包含的数据空间并不相同，归一化方法可以解决FP32格式数据超出FP16可表示范围的问题。...对于DeepBench RNN内核的测试，RNN类型之间没有明显的差异，但是在每种RNN类型中，如果将不同内核挨个进行对比判断，也可以看到与GEMM中相同的趋势。 ? ? ?
实验一、num workers对于速度的影响 我的服务器是48个物理核心，96个逻辑核心，所以48的情况下，效果最好，不过增加和减少对于模型的影响不大，基本上按照CPU的物理核心个数来设置就可以。...48 256 Yes 4:46 实验三、单机和多机启动速度差异 单机和多机启动，对于模型的前向基本是没有影响的， 主要的差异是在loader开始执行的速度，多机比起单机启动要快2倍-5倍左右的时间。...Apex混合精度实验记录 模型MODE数据集batchsize（所有卡的总数）优化器LearningRatetop1@accResNet50O1（FP16训练，部分op,layer用FP32计算）ImageNet1k4096SGD...optimizer1.675.79%ResNe50O2 (FP16训练，BN用FP32计算)ImageNet1k4096SGD optimizer1.675.59%ResNet50O3（几乎存FP16...，所以分类任务(基本上最后是求概率的问题，图像，视频都work，已经验证过)上FP16很明显完全可以替代FP32。
腾讯CVM标准型SR1是腾讯云推出的首款搭载ARM架构处理器的新一代CVM标准型计算实例规格。...我们首先测试FP32的双精度模型。...相比FP32模型， FP16模型可以在几乎不影响模型的精度的前提下提供接近2倍的图像处理能力。...与SR1.4XLARGE32不同的是，这里的16vCPU是16个线程，而非物理核，实际的物理核为8。...Docker 映像包含一个标准的 ML 框架（TensorFlow，PyTorch, ONNX等），预装了优化的软件，可以在腾讯CVM SR1无需更改即可运行推理脚本。
在Detectron模型性能优化与部署(1)中，我们介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。...FP16支持 目前较新的GPU一般FP16的峰值计算能力远大于FP32峰值计算能力。...一般来说，只要GPU的FP16峰值计算能力大于FP32，我们就可以使用FP16加速模型推理。但实际应用中，FP16性能如何，不仅取决于GPU的FP16峰值计算能力，也取决的输入数据的Shape。...可以看出，某些shape的FP16计算性能远好于FP32的计算性能，某些shape FP16性能反而不如FP32性能。无论FP32还是FP16，GPU的实际计算能力和峰值计算能力差距都很远。...FP16对精度影响如何 Cascade R-CNN+FPN模型的测试表明，当对所有7个TensorRT算子使用FP16计算，物体识别的类别和打分与使用FP32完全一致，个别识别框位置有一个像素差别。
自首次在Volta架构中引入以来，Tensor Cores已成为NVIDIA高端GPU的核心特性，并在后续的Turing、Ampere及之后的架构中持续进化。...Tensor Cores的设计初衷是为了高效执行这些在深度学习模型训练和推理过程中常见的操作，通过利用混合精度计算（通常是FP16和FP32的组合）来在不牺牲模型准确性的前提下显著提升计算性能。...混合精度计算 混合精度指的是在计算过程中同时使用不同精度的数据类型，如单精度（FP32）、半精度（FP16）或更低的精度，以达到更高的计算效率。...通常，这意味着使用半精度（FP16）进行内部计算，同时在输入输出时使用单精度（FP32）或更高精度，以保持最终结果的准确性。这种做法可以在不牺牲模型预测质量的前提下，大幅度提高计算速度和能效。...在某些架构中，如Ampere，还引入了TF32，它提供了接近FP32的精度，但具有FP16的计算速度。
从纸面上的性能来看，「GPU-N」的时钟频率为1.4GHz（与A100的理论值相同），可以达到24.2 TFLOPs的FP32（是A100的1.24倍）和779 TFLOPs的FP16（是A100的2.5...与AMD的MI200相比，GPU-N的FP32的性能还不到一半（95.7 TFLOPs vs 24.2 TFLOPs），但GPU-N的FP16的性能却高出2.15倍（383TFLOPs vs 779TFLOPs...虽然不知道每个SM中的核心数量，但如果依然保持64个的话，那么最终就会有18,432个核心，比GA100多2.25倍。...但是，如果不使用GPU稀疏性，英伟达不太可能达到与MI200相同的FP32或FP64 Flops。...MHz ~1400 MHz TOPs（DNN/AI） 125 TOPs 1248 TOPs TBD FP16计算 30.4 TFLOPs 312 TFLOPs 779 TFLOPs FP32计算 15.7
Tensor Core执行融合乘法加法，其中两个4*4 FP16矩阵相乘，然后将结果添加到4*4 FP16或FP32矩阵中，最终输出新的4*4 FP16或FP32矩阵。...这似乎与Volta架构中的其他变化有关，更具体地说，与这些Tensor Core是如何集成进SM中有关。 ? 对于Volta架构，SM被划分为四个处理块或子核。...一般而言，给定A*B+C Tensor Core操作，片段由A的8个FP16*2元素（即16个FP16元素）和B的另外8个FP16*2元素，以及FP16累加器的4个FP16*2元素或 FP32累加器的8...在计算16*16父矩阵的4*4次子矩阵运算中，这将包括将连续计算的集合相加，形成16*16矩阵中4*8个元素的相应块。...尽管Citadel没有对FP16进行测试，但它们发现FP16 HMMA指令只产生2个步骤，而不是4个步骤，这或许与FP16只占用的较小的寄存器空间有关。 ?
本文选自《实时流计算系统设计与实现》 文末有惊喜 状态管理是流计算系统的核心问题之一。...从各种开源流计算框架的发展历史来看，大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。 我们将流在执行过程中涉及到的状态分为两类：流数据状态和流信息状态。 流数据状态。...在对流数据的分析过程中，会得到一些我们感兴趣的信息，比如时间维度的聚合数据、关联图谱中的一度关联节点数、CEP中的有限状态机等，这些信息可能会在后续的流数据分析过程中被继续使用，从而需要将这些信息保存下来...如果觉得1秒太“过分”，也可以设置滑动步长为30秒、60秒等，但这并不能改变重复计算的本质，且滑动步长越长，离“实时计算”越远。 窗口为7天，就需要在实时流计算系统中缓存7天的流数据。...特别是在实现join操作时，需要先将参与join操作的各个流的相应窗口内的数据缓存在流计算系统内，然后以这些窗口内的数据为基础，做类似于关系型数据库中表与表之间的join计算，得到join计算的结果，之后再将这些结果以流的方式输出
在神经网络模型的训练过程中，通常默认使用单精度（FP32）浮点数据类型来表示网络模型的权重和其他参数。 为什么需要混合精度训练呢？ 使用FP16训练神经网络，相比使用FP32有以下优点。...内存占用减少：FP16的位宽是FP32的一半，所以权重等参数占用的内存也减少了一半，这样就可以训练更大的网络模型或者使用更多的数据。...计算效率更高：在一些专门的AI加速芯片上，使用FP16的计算性能比FP32更快。...但是使用FP16也会带来一些问题，主要有两个方面： 数据溢出和 舍入误差 为了利用FP16的优势，提高深度学习训练的效率和性能，同时避免精度溢出和舍入误差的影响，可以采用FP16和FP32的混合精度训练...FlashAttention，核心思想：将Q、K、V切分为更小的块，从HBM中加载到SRAM，需要计算的时候直接从SARM中读（因为目前transformers的计算效率瓶颈不在于计算速度，而是IO）
使用这些技术，该研究证明了新的方法可以在多种网络架构和应用中训练出准确度和 FP32 格式相同的模型。...混合精度（Mixed Precision/MP）：FP16 用于存储和计算。权重、激活和梯度使用 FP16，FP32 原版用于权重更新。5 个 Loss-scaling 用于一些应用。...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。...左图显示了三个实验的结果：基线（FP32）、带 FP32 原版权重的拟 FP16、无 FP32 原版权重的拟 FP16。右图显示了 FP32 汉语语音识别训练权重的直方图。...在我们的技术中，权重、激活值和梯度都被以 IEEE 半精度格式存储。与单精度数字相比，半精度浮点数具有较小的数值范围。 我们提出了两种新技术来解决信息丢失的问题。
△ 在FP32训练中2080 Ti相比1080Ti的提速倍数 ? △ 原始FP32训练速度（图像/秒） 2080 Ti和1080 Ti的半精度性能 半精度算术足以训练许多网络。...△ 用于FP16 / FP32训练的2080 Ti加速 ? △ 原始FP16 / FP32训练速度（图像/秒） 性价比如何？...对于FP32和FP16，1080 Ti每美元会花的更值。 然而，Yusaku Sako基准测试中的FP16 ResNet-152的效率增益仅为1080 Ti的4％。...对于FP32，ResNet-152的效率提升为21％，VGG16提高37％。 我们分别以700美元和1200美元的发售价来计算1080 Ti和2080 Ti的价格。...△ FP32的成本效率 测试方法 · 对于每个模型，我们进行了10次训练实验，计数每秒处理的测量图像，取平均值。 · 加速基准是通过每秒处理的图像数量除以该模型每秒处理的图像数量最小值为得分来计算的。
（FP16）进行深度学习模型训练，从而减少了训练深度学习模型所需的内存，同时由于FP16的运算比FP32运算更快，从而也进一步提高了硬件效率。...当使用FP16代表神经网络中的数据时，GEMM操作的输入矩阵由16位数组成。我们需要可以使用16位计算执行乘法的硬件，但是需要使用32位计算和存储来执行加法。...使用少于32位的加法操作训练大型深度学习模型会非常困难。 为此，百度不仅与NVIDIA共同解决了硬件支持的问题，双方还对训练流程进行了一些修改，模型中的输入，权重，梯度和激活以FP16格式表示。...但是如之前介绍，与FP32数字相比，半精度数字的范围有限，只是通过简单地更改存储格式，某些模型无法达到与单精度相同的精度。...如下图所示，在MT模型中仍然保留FP32格式的主副本，将FP16用于正向和反向传播，优化器中的梯度更新将被添加到主FP32副本当中，该FP32副本被简化为一个FP16副本在训练期间使用，这个过程在每次训练迭代中重复
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