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CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(一)

对比参考 首先就要比较新结果与参考结果，确定结果与适用于任何算法的标准相匹配。有些计算想要每位都相同的结果，但是并不总是可能，特别的计算浮点数的时候。...数值精度 大多数浮点数精度的错误都源于浮点数计算和存储的方式。提供一个网站：floating-point precision 6.3.1....单精度VS双精度 计算能力1.3以上的设备都提供双精度浮点数计算。相比于单精度可以获得更大的精度。要在使用的时候注意。 6.3.2....而我们把1.02变成1.02f就能固定为单精度浮点数了。 6.3.4....而且，优化可以从不同的级别开始，从重叠计算与数据传输到细粒度的浮点数操作，同时分析工具能够帮你提供下一步优化的方向。 8.

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英伟达机器学习5大网红GPU卡

除了高性能计算，GPU自身具备的高并行度、矩阵运算与强大的浮点计算能力非常符合深度学习的需求。...Tesla K80 内建4,992 CUDA 并行运算核心，可比仅用CPU 运算提升高达10 倍应用加速效能，单精度峰值浮点性能为8.74 Teraflops，双精度峰值浮点性能为2.91 Teraflops...采用了完整的麦克斯韦架构大核心GM200，3072个CUDA核心，单精度浮点计算突破7TFlops，而双精度几乎只能呵呵了。...英伟达声称将推动深度学习和HPC应用性能跨越式发展：其中，全新的Pascal架构实现了巨大的性能飞跃，半精度指令为深度学习提供了超过 21 Teraflops 的峰值性能；NVLink 将CPU与GPU...上榜理由：高富帅的顶级装备 适用机型：NVIDIA DGX-1 市场零售价：据说不-单-卖！

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Pytorch 如何使用 storage 实现参数 offload？

与 Tensor 的关系非常紧密，实际上，每个 Tensor 都有一个与之关联的 Storage 对象。Tensor 提供了一个高维视图来操作存储在 Storage 中的数据。...2.2 浮点数的 IEEE 754 表示 对于类型 float32（即单精度浮点数），每个数字占用 4 个字节（32位），具体编码方式为： 1 位符号位（最高位） 8 位指数位 23 位尾数位 在解释这些值之前...使用 Storage 实现参数 offload 到 cpu 前面例子中的变量x在 cuda上，为了实现 offload，我们需要在 cpu 上创建一个 storage，如下： offload_storage...4. gpu 参数 和 cpu 参数互换 我们接着将探讨如何利用 Storage 实现 GPU 和 CPU 之间的数据互换，这对于处理大型数据集或进行复杂的数据处理任务时尤其有用。...这种不连续性可能导致在将参数 offload 到 CPU 或重新加载到 GPU 时，因频繁的内存访问和索引操作而增加通信开销。

10110

图像预处理库CV-CUDA开源了，打破预处理瓶颈，提升推理吞吐量20多倍

在NVIDIA与字节跳动算法同学的研发经验中，他们发现OpenCV 中那些少数有 GPU 实现的算子存在三大问题： 部分算子的 CPU 和 GPU 结果精度无法对齐； 部分算子 GPU 性能比 CPU...性能还弱； 同时存在各种CPU算子与各种 GPU 算子，当处理流程需要同时使用两种，就额外增加了内存与显存中的空间申请与数据迁移/数据拷贝； 比如说第一个问题结果精度无法对齐，NVIDIA与字节跳动算法同学会发现...当出现这样的问题，要么换回 CPU 实现，要么需要费很多精力才有可能重新对齐精度，是个不好处理的难题。 既然 OpenCV 仍不够好，可能有读者会问，那Torchvision 呢？...因此，将操作迁移到GPU 上，完全基于CUDA实现的高效图像处理算子库 CV-CUDA，就成为了新的解决方案。 完全在 GPU 上进行预处理与后处理，将大大降低图像处理部分的CPU 瓶颈。...其中resize() 将图像张量转化为模型的输入张量尺寸；convertto()将像素值转化为单精度浮点值；normalize()将归一化像素值，以令取值范围更适合模型进行训练。

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Facebook如何训练超大模型---(4)

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别...摘录如下： IEEE 浮点算术标准是在计算机上用二进制表示数字的通用约定。在双精度格式中，每个数字占用 64 位。单精度格式使用 32 位，而半精度只有 16 位。...混合精度，也称为超精度，计算改为在单个操作中使用不同的精度级别，以在不牺牲精度的情况下实现计算效率。在混合精度中，计算从快速矩阵数学的半精度值开始。但是随着数字的计算，机器以更高的精度存储结果。...因此，在相同的超参数下，使用半精度浮点（FP16）和单精度（FP32）浮点的混合精度训练就可以达到与使用纯单精度（FP32）训练相同的准确率，而且模型训练速度可以大大加速。...PyTorch自动混合精度的实际使用情况将取决于OSS是与DDP还是与ShardedDDP一起使用。

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为深度学习选择最好的GPU

为什么 GPU 比 CPU 更适合机器学习？ CPU（中央处理器）是计算机的主力，它非常灵活，不仅需要处理来自各种程序和硬件的指令，并且处理速度也有一定的要求。...这是通过拥有更多数量的简单核心（数千个到上万）来实现的，这样可以同时处理许多简单的计算。...了解对于卡的计算能力，我们要了解2个方面： 显着的功能改进 这里一个重要的功能就是， 混合精度训练： 使用精度低于 32 位浮点数的数字格式有很多好处。...第三数学运算在精度降低的情况下运行得更快，尤其是在具有 Tensor Core 的 GPU 上。混合精度训练实现了所有这些好处，同时确保与完全精度训练相比不会丢失特定于任务的准确性。...它通过识别需要完全精度的步骤并仅对这些步骤使用 32 位浮点而在其他任何地方使用 16 位浮点来实现这一点。

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为深度学习选择最好的GPU

为什么 GPU 比 CPU 更适合机器学习？ CPU（中央处理器）是计算机的主力，它非常灵活，不仅需要处理来自各种程序和硬件的指令，并且处理速度也有一定的要求。...这是通过拥有更多数量的简单核心（数千个到上万）来实现的，这样可以同时处理许多简单的计算。...了解对于卡的计算能力，我们要了解2个方面： 显着的功能改进 这里一个重要的功能就是， 混合精度训练： 使用精度低于 32 位浮点数的数字格式有很多好处。...第三数学运算在精度降低的情况下运行得更快，尤其是在具有 Tensor Core 的 GPU 上。混合精度训练实现了所有这些好处，同时确保与完全精度训练相比不会丢失特定于任务的准确性。...它通过识别需要完全精度的步骤并仅对这些步骤使用 32 位浮点而在其他任何地方使用 16 位浮点来实现这一点。

2.3K30

降龙十八掌：这套优化transformer内存占用的组合技值得收藏

(accelerator="cuda", devices=1, precision="16-mixed") 之后，在不牺牲预测精度的情况下，内存消耗从 26.84GB 减少到 18.21GB，如下所示：...什么是混合精度训练？ 混合精度训练同时使用 16 位和 32 位精度，以确保不损失精度。16 位表示的梯度计算比 32 位格式快得多，并且节省了大量的内存。...之所以被称为「混合」而不是「低」精度训练的原因是，并不会将所有参数和操作都转移成 16 位浮点数。实际上，在训练期间会在 32 位和 16 位运算之间切换。...如下图所示，混合精度训练可以分解为：将权重转换为较低精度（如 FP16）以实现更快的计算、计算梯度、将梯度转换回较高精度（FP32）以实现数值稳定性，以及用缩放的梯度更新原始权重等几个步骤。...这些技术都不是特定于模型的，可以与任何 PyTorch 训练脚本一起使用。使用开源 Fabric 库，大多数优化都可以通过一行代码实现。

35020

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

uint32 无符号整数（0 to 4294967295） uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写 float16 半精度浮点数...，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52...接下来还是要看下数据类型之间的转换，主要有三点：张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换 （1） 不同张量之间的类型转换 直接使用(.类型)即可： ?...（3） cuda类型和cpu类型之间的转换 cpu类型转换成cuda类型： a.cuda()或者a.to(device)：这里的device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是，要先将cuda类型转换为cpu类型，才能进一步将该类型转换为numpy类型。

2.9K32

ndzip，一个用于科学数据的高通量并行无损压缩器

概述 场景应用 分布式计算以及高性能计算在机器学习、大数据学习与高级建模与模拟等新兴技术上都有使用。在航天航空、制造业、金融、医疗等多个领域也有着非常重要的作用。...差分运算 在无损压缩环境中，浮点减法不适合用来计算预测残差。小幅度的浮点值通常不会以简短的、可压缩的位的形式出现，而且浮点数的有限精度使浮点减法成为一种非双射的运算。...这种方法在不可压缩的情况下有非常低的开销，仅仅为1/32（1/64），由于字符粒度寻址，该方法在 GPU 上得到了有效的实现，但需要块内所有的残差具有相似的位宽才能实现。...块与块之间存在依赖，我们想要消除块之间的所有依赖关系，可以通过附加额外的数据来实现。 这里作者选择了4096个元素，则超立方体的大小可以表示为40961、642或163。...残差编码 关于残差编码，ndzip使用了与 MPC 相同的残差编码方案，使其可以在现在的CPU上高效的实现。

64510

DAY48：阅读 Atomic Functions

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第48天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的52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...因为当时要解决从一个特定的图像中搜索匹配特定的小图像内容, 没有原子操作的8800GTX当时用起来非常艰难(因为要将可能的数量不定的结果compact起来), 最后只能选择后者.这就是曾经的一个例子....Maxwell), 曾经抱怨过一个问题.她说, 我的当前GPU上的kernel实现比我的CPU快10倍....需要注意的是, 正常情况下的原子操作精度较低(和计算能力有关)，例如在对subnormal number的处理上(subnormal是指当浮点数的绝对值小到很小一个程度的时候, 浮点数(half, float...此外, 还需要补充的是:一些书或者网上有一些特别的技巧,例如可以通过atomicCAS, 来实现一些互斥锁之类的东西，请在使用前确保你已经充分了解了这些所谓的技巧, 我们不建议使用它们的.

86210

【资料学习】我到底拿什么说服老板采购Tesla V100！

Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺，搭载新款图形处理器GV100，拥有5120 CUDA、640个Tensor内核，分PCle和SXM2两版，双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和...Tesla V100引入了第二代NVLink，可以提供更高的链路速度（从20GB/s增加到25GB/s）以及每个GPU更多的链路（从4条增至6条），并在CPU主控、缓存一致性和可扩展性方面实现改进。...复制引擎支持多处理器数据传输 英伟达GPU复制引擎可在多个GPU间或GPU与CPU间传输数据。...CUDA：通用并行计算架构的改进 1、独立线程调度优化 Volta GV100是首款支持独立线程调度的GPU，允许GPU执行任何线程，从而程序中的并行线程之间实现更精细的同步与协作。...2、多进程服务 多进程服务（MPS）是Volta GV100架构的一项新功能（Pascal的CUDA MPS是一个CPU进程），专门用于在单一用户的应用程序中贡共享GPU。

1.1K50

近距离看GPU计算

与采用画笔、相机等工具不同，3D图形程序通过调用OpenGL(ES)、Direct3D或者Vulcan API的接口函数来同GPU硬件交互。...在CUDA框架中，这些计算不像过去那样必须映射到图形API，因此对于开发者来说，基于CUDA的开发门槛大大降低了。CUDA编程语言基于标准的C语言，一般用户也很容易上手开发CUDA的应用程序。...对通用并行计算而言，配合CUDA框架，只要增加GPU可编程处理器数量配置，这种统一处理方式就能够最大限度地扩展性能，影响非常深远。 浮点计算的标准化。...GPU的可编程处理单元是面向浮点运算，但是浮点数的支持之前几乎每个GPU厂商都有自己的解决方案，精度、舍入的处理都不一致，导致计算的准确度存在明显差异。...浮点计算除支持半精度和单精度以外，双精度的支持也不可或缺。另外除了浮点数，GPU也开始支持各种各样的整形运算。这些数据类型的支持对GPU通用计算的重要意义不言而喻。 随机存取数据。

1.2K60

CUDA Study Notes

的缩写）是由AMD开发的一套SIMD多媒体指令集，支持单精度浮点数的矢量运算，用于增强x86架构的计算机在三维图像处理上的性能。 5....其作用是固定内存技术的实质是强制让系统在物理内存中完成内存申请和释放的工作，不参与页交换，从而提高系统效率。...（4）利用CPU进行数据其他处理，释放内存和显存空间。 （5）退出CUDA装置 9....说明：有前缀“_”的函数根据SP（标量流处理器）特点进行了优化，可获得更高的速度，但是有前缀“_”的整数程序只能处理24位整数，有前缀“_”的浮点数精度较不带该前缀的版本精度要差一些。 17....CUDA中SM、SP、cuda core、Grid、block、thread和warp的联系与区别 SM（Stream Multiprocessor）流多处理器，即GPU的核心数，就是cuda core

80231

01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

这称为“32 位浮点”。还有 16 位浮点（ torch.float16 或 torch.half ）和 64 位浮点（ torch.float64 或 torch.double ）。...所有这些的原因都与计算精度有关。精度是用于描述数字的细节量。 精度值越高（8、16、32），就越详细，因此用于表达数字的数据就越多。...')) 除了形状问题（张量形状不匹配）之外，您在 PyTorch 中遇到的其他两个最常见问题是数据类型和设备问题。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。..."cuda" 意味着我们可以将所有 PyTorch 代码设置为使用可用的 CUDA 设备（GPU），如果输出 "cpu" ，我们的 PyTorch 代码将坚持使用中央处理器。

28710

01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

这称为“32 位浮点”。还有 16 位浮点（ torch.float16 或 torch.half ）和 64 位浮点（ torch.float64 或 torch.double ）。...所有这些的原因都与计算精度有关。精度是用于描述数字的细节量。 精度值越高（8、16、32），就越详细，因此用于表达数字的数据就越多。...')) 除了形状问题（张量形状不匹配）之外，您在 PyTorch 中遇到的其他两个最常见问题是数据类型和设备问题。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。..."cuda" 意味着我们可以将所有 PyTorch 代码设置为使用可用的 CUDA 设备（GPU），如果输出 "cpu" ，我们的 PyTorch 代码将坚持使用中央处理器。

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