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业界 | 剖析用于深度学习硬件:GPU、FPGA、ASIC和DSP

我喜欢深度学习... 深度学习最近取得成功势不可挡:从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画,甚至是生成图像、语音、声音和音乐! …而我想让它运行得飞快! 而如果你是某个互联网巨头企业一员,你拥有许多服务器和服务器群组,因而理想情况下你希望在这个现有架构上运行深度学习算法。 能耗问题很难解决,因此我们最好走提高效率路线。 然而对于需要更多用于深度学习解决方案硬件和优化型芯片领域来说,数据中心只是其中一个方面。 Titan X 是训练深度学习模型一个最得力助手。它拥有 3500 多个内核,每秒能够执行超过 11 万亿次浮点运算。 GPU 核是更为复杂(分支预测和流程) CPU 核流线型版本,但是前者许多都支持更高级别的并行运算,因而拥有更好性能。 这种 GPU 很擅长训练深度学习系统——卷积神经网络或者循环神经网络。

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深度学习GPU深度学习中使用GPU经验和建议

深度学习是一个计算需求强烈领域,您GPU选择将从根本上决定您深度学习体验。在没有GPU情况下,这可能看起来像是等待实验结束几个月,或者运行一天或更长时间实验,只是看到所选参数已关闭。 拥有高速GPU是开始学习深度学习一个非常重要方面,因为这可以让您快速获得实践经验,这是建立专业知识关键,您可以将深度学习用于新问题。 总体而言,可以说一个GPU几乎适用于任何任务,但是多个GPU对于加速您深度学习模型变得越来越重要。如果您想快速学习深度学习,多款便宜GPU也非常出色。 给定预算最快GPU第一个问题可能是深度学习GPU性能最重要特性是:cuda核心?时钟速度?内存大小? 这两者都不是,但深度学习性能最重要特征是内存带宽。 例如对于Kaggle比赛,大多数图像数据集,深入风格和自然语言理解任务,您将遇到几个问题。 GTX 1060是第一次尝试深度学习最佳入门级GPU,或者偶尔用于Kaggle比赛。

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    深度剖析:针对深度学习GPU共享

    本文详细论述了深度学习GPU资源隔离与并行模式,并提出了对于深度学习GPU展望。 A survey of GPU sharing for DL 当前机器学习训练中,使用GPU提供算力已经非常普遍,对于GPU-based AI system研究也如火如荼。 Baymax作者在第二年发表了Prophet(ASPLOS '17)[12],用于预测多任务共置时QoS影响程度。 附下载 | 《Python进阶》中文版附下载 | 经典《Think Python》中文版附下载 | 《Pytorch模型训练实用教程》附下载 | 最新2020李沐《动手学深度学习》 附下载 | 《可解释机器学习 》中文版 附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》 附下载 | 超100篇!

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    NVIDIA cuDNN - 用于机器学习GPU

    NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如加州大学伯克利分校流行CAFFE软件。 简单,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。 点击这里了解更多关于加快机器学习GPU信息。 主要特点 -专为NVIDIA GPU特调用于卷积神经网络向前和向后卷积程序。 -专为最新NVIDIA GPU架构优化 -针对4纬张量任意维度排序,striding和次区域可以很容易集成到任何神经网络执行中 -对于许多其他常见布局类型(ReLU, Sigmoid, Tanh, pooling, softmax )向前和向后路径 -基于上下文API,可以很容易地多线程

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    深度剖析:针对深度学习GPU共享

    本文详细论述了深度学习GPU资源隔离与并行模式,并提出了对于深度学习GPU展望。 A survey of GPU sharing for DL 当前机器学习训练中,使用GPU提供算力已经非常普遍,对于GPU-based AI system研究也如火如荼。 ---- 资源隔离 资源隔离是指共享组件有能力限制任务占据算力/显存比例。限制方法就是劫持调用。图一是在Nvidia GPU上,机器学习自上而下视图。 但该模式存在多任务干扰问题:即使两个机器学习任务GPU利用率和显存利用率之和远小于1,单个任务JCT也会高出很多。究其原因,是因为计算碰撞,通信碰撞,以及GPU上下文切换较慢。 Baymax作者在第二年发表了Prophet(ASPLOS '17)[12],用于预测多任务共置时QoS影响程度。

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    深度学习如何挑选GPU

    深度学习是一个对计算有着大量需求领域,从一定程度上来说,GPU选择将从根本上决定深度学习体验。因此,选择购买合适GPU是一项非常重要决策。那么2022年,如何选择合适GPU呢? 以下是针对不同深度学习架构一些优先准则: Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易。 由于TPU具有复杂并行基础结构,因此如果使用多个云TPU(相当于4个GPU),TPU将比GPU具有更大速度优势。因此,就目前来看,TPU更适合用于训练卷积神经网络。 RTX 2070或2080(8 GB):适合深度学习专业研究者,且预算为4-6k RTX 2080 Ti(11 GB):适合深度学习专业研究者,而您GPU预算约为8-9k。

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    深度学习:FPGA VS GPU

    阅读原文有学习资源分享。 导语:FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败GPU吗? 在诸多机器学习算法中,深度卷积神经网络(DNN)为重要图像分类任务提供了最高准确度,因而得到了广泛采用。 英特尔可编程解决方案部门FPGA 架构师兰迪·黄(Randy Huang)博士是这篇论文合著者之一,他说:“深度学习是人工智能方面最激动人心领域,因为我们已经看到深度学习带来了最大进步和最广泛应用 我们研究发现,FPGA 在DNN 研究中表现很出色,可以运用于需要分析大量数据的人工智能、大数据或机器学习等研究领域。 相比之下,FPGA是为极高可定制性设计,它在运行不规则并行性和自定义数据类型时表现出色。这类趋势使未来FPGA成为一种切实可行平台,可用于运行DNN、人工智能和机器学习等应用。

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    深度学习如何挑选GPU

    深度学习是一个对计算有着大量需求领域,从一定程度上来说,GPU选择将从根本上决定深度学习体验。因此,选择购买合适GPU是一项非常重要决策。那么2022年,如何选择合适GPU呢? 以下是针对不同深度学习架构一些优先准则: Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易。 由于TPU具有复杂并行基础结构,因此如果使用多个云TPU(相当于4个GPU),TPU将比GPU具有更大速度优势。因此,就目前来看,TPU更适合用于训练卷积神经网络。 RTX 2070或2080(8 GB):适合深度学习专业研究者,且预算为4-6k RTX 2080 Ti(11 GB):适合深度学习专业研究者,而您GPU预算约为8-9k。

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    业界| 芯片之争:CPU、GPU、DSP、NPU,到底哪个更适用于深度学习

    | CPU、GPU:用轿车运货 在英伟达开发出针对人工智能定制GPU,并坚持DGX-1 系统之后,Intel也不甘落后,在收购深度学习创业公司 Nervana Systems之后,Intel也公布了用于深度学习 一言蔽之,Intel众核芯片在深度学习上比英伟达GPU更为高效。 其实,Intel和英伟达是在使用现有的比较成熟技术去满足深度学习需求,众核芯片和定制版GPU在本质上来说依旧是CPU和GPU,而并非专门针对深度学习专业芯片,这就必然带来一些天生不足。 打一个比方,用众核芯片和GPU深度学习,就类似于用轿车去拉货,受轿车自身特点限制,货物运输能力与真正大马力、高负载货车有一定差距。 因此,传统处理器(包括x86和ARM芯片等)用于深度学习处理效率不高,这时就必须另辟蹊径——突破经典冯·诺伊曼结构。

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    深度学习中喂饱GPU

    ---- 新智元推荐 来源:知乎专栏 作者:风车车 【新智元导读】深度学习模型训练是不是大力出奇迹,显卡越多越好?非也,没有512张显卡,也可以通过一些小技巧优化模型训练。 ,但是 gpu 使用率非常低,这基本可以确定瓶颈是在 cpu 处理速度上了。 ? 后来查了一些资料发现 nvidia 有一个库叫 dali 可以用 gpu 来做图像前处理,从输入,解码到 transform 一整套 pipeline,看了下常见操作比如 pad/crop 之类还挺全 ,还得从 cifar 二进制文件来读取),最后总归是达到了同样精度,再来看一看速度和资源使用率,总时间直接从一天缩短为一小时,并且 gpu 使用率高了很多。 gpu 也能到 95 以上),16 块 v100 在 ImageNet 上跑 mobilenet 只需要 2 分钟每个 epoch。

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    用于预测恶劣天气深度学习

    深度学习是人工智能一种形式,在这种人工智能中,计算机被训练来做出类似于人类决策,而无需对它们进行明确编程。 卷积神经网络是深度学习中流砥柱,擅长模式识别,是自动驾驶汽车、面部识别、语音转录等数十项技术进步关键技术。 ,和2)采用最先进深度学习技术。 他们演示结果表明,极端天气预测可以作为一个模式识别问题来完成,特别是最近在深度学习方面的进展。 事实上,研究人员发现,更先进深度学习方法比更简单方法效果更好,这表明开发适合气候和天气数据深度学习方法有潜在好处。 莱斯大学工程师为预测极端天气事件而创建胶囊神经网络示意图。

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    使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之四:深度学习特征工程

    这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章第四篇,主要举例介绍了深度学习计算过程中一些数据预处理方法。 本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主。 上一节,我们基于Keras设计了一个用于 CIFAR-10 数据集深度学习网络。 我们代码主要包括以下部分: 批量输入模块 各种深度学习零件搭建深度神经网络 凸优化模块 模型训练与评估 我们注意到,批量输入模块中,实际上就是运用了一个生成器,用来批量读取图片文件,保存成矩阵,直接用于深度神经网络训练 由于在训练过程中,图片特征,是由卷积神经网络自动获取,因此深度学习通常被认为是一种 端对端(End to end) 训练方式,期间不需要人为过多干预。 结合深度学习技术特征提取增强 除了通过传统手段进行数据预先处理,我们同样可以使用深度学习技术进行这一步骤。

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    使用GPU和Theano加速深度学习

    【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界共识,Theano是主流深度学习Python库之一,亦支持GPU,然而Theano入门较难,Domino这篇博文介绍了如何使用GPU 和Theano加速深度学习,使用更简单基于Theano Nolearn库。 教程由多层感知器及卷积神经网络,由浅入深,是不错入门资料。 基于Python深度学习 实现神经网络算法Python库中,最受欢迎的当属Theano。 延伸阅读: 从Theano到Lasagne:基于Python深度学习框架和库 由于这些库默认使用不是Domino硬件,所以你需要创建一个requirements.txt文件,该文件内容如下: ? 建立卷积神经网络所有代码都可以在ConvolutionNN.py这个 文件中找到。 最后,正如你所看到,使用GPU训练深度神经网络会加快运行加速,在这个项目中它提升速度在3倍到15倍之间。

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    深度学习GPU 和显存分析

    深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分利用有限资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和 GPU 等价,使用 GPU 显存用于存放模型,数据 显存越大,所能运行网络也就越大 GPU 计算单元类似于 CPU 中核,用来进行数值计算。 不过一般来说,在估算显存大小时候,我们不需要严格区分这二者。 在深度学习中会用到各种各样数值类型,数值类型命名规范一般为TypeNum,比如 Int64、Float32、Double64。 常用数值类型 其中 Float32 是在深度学习中最常用数值类型,称为单精度浮点数,每一个单精度浮点数占用 4Byte 显存。 感兴趣读者可以思考一下,这时候是如何反向传播(提示:y=relu(x) -> dx = dy.copy();dx[y<=0]=0) 1.3 节省显存方法 在深度学习中,一般占用显存最多是卷积等层输出

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    深度学习GPU和显存分析

    深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为“资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分利用有限资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存使用 显存用于存放模型,数据 显存越大,所能运行网络也就越大 GPU计算单元类似于CPU中核,用来进行数值计算。 不过一般来说,在估算显存大小时候,我们不需要严格区分这二者。 在深度学习中会用到各种各样数值类型,数值类型命名规范一般为TypeNum,比如Int64、Float32、Double64。 常用数值类型 其中Float32 是在深度学习中最常用数值类型,称为单精度浮点数,每一个单精度浮点数占用4Byte显存。 感兴趣读者可以思考一下,这时候是如何反向传播(提示:y=relu(x) -> dx = dy.copy();dx[y<=0]=0) 1.3 节省显存方法 在深度学习中,一般占用显存最多是卷积等层输出

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    使用GPU和Theano加速深度学习

    【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界共识,Theano是主流深度学习Python库之一,亦支持GPU,然而Theano入门较难,Domino这篇博文介绍了如何使用GPU 和Theano加速深度学习,使用更简单基于Theano Nolearn库。 教程由多层感知器及卷积神经网络,由浅入深,是不错入门资料。 基于Python深度学习 实现神经网络算法Python库中,最受欢迎的当属Theano。 延伸阅读: 从Theano到Lasagne:基于Python深度学习框架和库 由于这些库默认使用不是Domino硬件,所以你需要创建一个requirements.txt文件,该文件内容如下: - 最后,正如你所看到,使用GPU训练深度神经网络会加快运行加速,在这个项目中它提升速度在3倍到15倍之间。

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    PCANet --- 用于图像分类深度学习基准

    论文matlab代码(第一个就是):Matlab Codes for Download 本文C++ 和 Scala 代码:https://github.com/Ldpe2G/PCANet 该文提出了一个简单深度学习网络 ,用于图像分类,用于训练图像特征提取包含以下步骤:     1、cascaded principal component analusis  级联主成分分析;     2、binary hashing 二进制哈希;     3、block-wise histogram 分块直方图 PCA(主成分分析)被用于学习多级滤波器(multistage filter banks), 最后得出每一张训练图片特征,每张图片特征化为 1 x n 维向量,然后用这些特征向量来训练 支持向量机,然后用于图像分类。 需要注意是按照论文说法,分块矩阵列数为m*n,所以5x5矩阵分块矩阵应该有25列, 但是从代码实现上看,是按照上图公式来计算

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    CML使用Nvidia GPU进行深度学习

    介绍 在本系列上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流好处,并演示了如何在Cloudera Machine Learning(CML)中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目 在接下来部分中,我们将为您提供三种简单方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中深度学习模型提供支持。 场景 为了说明如何利用这些NVIDIA GPU运行时,我们将使用计算机视觉图像分类示例,并训练一个深度学习模型,以使用Fashion MNIST数据集对时尚商品进行分类。 对于更高级问题和更复杂深度学习模型,可能需要更多GPU。但是,利用多个GPU进行深度学习技术可能会变得复杂,因此我今天不再赘述。 更多信息 在本文中,我们回顾了如何启动支持GPUCloudera机器学习课程,并展示了如何利用GPU进行深度学习应用程序。开始使用GPU加速机器学习技术在现在CDP,你就可以开始在这里。

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    深度学习用于交易

    ● 我们想预测未来股票走势 ● 监督学习 训练数据中每个示例是由输入向量(特征)和期望输出值(标签)组成。 监督学习算法分析训练数据和近似函数,可用于映射新未标记例子。 ● 财务预测案例 ● 线性回归 ● 回归 ● 感知 ● 神经网络 ● 梯度模型 ● 深度学习共同体结构 感知器它是一种线性分类器,一种分类算法,其基于将一组权重与特征向量组合线性预测函数进行预测。 该算法允许在线学习,因为它一次处理训练集中元素。 ● 深度神经网络 ● 自编码器 ● 无监督训练 ● 深度学习硬件 ● 深度学习框架 ● 深度使用Python ● Theano ● Theano教程 ● 梯度模型 ● Keras教程 ?

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