本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。...在以上代码中可以看到生成常量a和b的操作被加载到了CPU上，而加法操作被放到了第二个GPU“/gpu:1”上。...02 深度学习训练并行模式 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。
如何进行优化tensorflow 将极大得加速机器学习模型的训练的时间，下面是一下tensorflow性能调优相关的阅读链接： tensorflow 性能调优：http://d0evi1.com/tensorflow...获取最大的I/O吞吐量的其中一种方法是，将数据预取处理成更大的文件（TFRecord文件）。对于更小数据集，最好的方法是加载整个数据集到内存中。...fused Ops： Fused Ops会将多个Op结合成单个kernel来提升性能。在Tensorflow中有许多fused Ops，当可能时XLA会创建fused Ops来自动提升性能。...如果使用CPU进行training或inference，推荐使用CPU的所有优化来编译TensorFlow。...开启当前适合于当前CPU的优化； GPU优化：数据并行于模型并行，以及考虑GPU之间来进行共享数据；以及CPU 与 GPU 之间的模型共享； CPU优化：Intel® 已经添加了Intel® Math
快速：对移动设备进行优化，包括有显著改善的模型加载时间，并且支持硬件加速。 今天，越来越多的移动设备中加入了为特定用途的定制硬件，使之更有效地处理机器学习的负载。...TensorFlow Lite用安卓的神经网络API，以利用新的加速器。 当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite返回优化的CPU执行操作，保证模型仍让在很多设备上快速运行。...架构 先来看张TensorFlow Lite的架构图： ? 单个组件包括： TensorFlow模型：一个存储在磁盘中的TensorFlow模型。...在选中的安卓设备上，编译器将用安卓神经网络API实现硬件加速，如果无API可用，将默认用CPU执行。 开发人员也可以使用C++ API实现自定义的内核，也可以被编译器使用。...你可以通过迁移学习在你的图像数据集上重新训练这些数据。 未来 目前，TensorFlow已经可以通过TensorFlow Mobile API支持移动嵌入设备中的模型部署。
例如，我们观察到，当使用单个GPU在LiveJournal [18] 数据集上训练GCN [3] 模型时，74%的训练时间花在数据加载上。...更糟糕的是，当一台机器中的多个GPU用于加速训练时，对从CPU加载到GPU的数据样本的需求成比例增长。一些优化的策略，如预处理 [19] ，修剪了GNN模型以获得更好的训练性能。...然而，即使有了这些优化的策略，数据移动仍然主导着训练过程。 本文重点介绍如何在多 GPU 机器上加速基于采样的大型图形 GNN 训练。...我们将上述设计理念整合到PaGraph中，PaGraph是一种新颖，高效的数据加载器，用于支持在单个多GPU机器上对大型图形进行基于采样的GNN训练。...我们没有直接将PaGraph与AliGraph进行比较，因为AliGraph的开源版本不包含缓存代码，它是建立在TensorFlow之上而不是PyTorch的，是为CPU机器设计的。
本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...在以上代码中可以看到生成常量a和b的操作被加载到了CPU上，而加法操作被放到了第二个GPU“/gpu:1”上。...虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...深度学习训练并行模式 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。
在机器学习中（其它领域也是），很难提前知道哪个想法有效，所以应该尽量多、尽量快尝试。加速训练的方法之一是使用GPU或TPU。要进一步加快，可以在多个机器上训练，每台机器上都有硬件加速。...给机器添加更多CPU内存通常简单又便宜，但GPU内存通常是焊接上去的：是昂贵且有限的，所以如果变量在训练中用不到，一定要放到CPU上（例如，数据集通常属于CPU）。...但是，在某些情况下，你可能只想用CPU；例如，如果程序可以在CPU和GPU上运行，可以让TensorFlow在只有CPU的机器上忽略tf.device("/gpu:*")。...图19-14 TensorFlow计算图的并行执行 CPU评估队列的运算被发送给称为inter-op的线程池。如果CPU有多个核，这些运算能高效并行计算。...当A、D、E都完成，F的依赖计数器降到0，被推到CPU的计算队列并计算。最后，TensorFlow返回输出。
虽然诸如 GPU、TPU 之类的加速器可以从根本上减少执行单个训练步骤所需的时间，但为了达到最佳性能，我们仍然需要高效的输入流水线机制。...加载（Load）。将转换后的数据加载到执行机器学习模型的加速器设备上，比如 GPU 或 TPU。...由上述流程可知，要执行训练步骤，首先需要提取并使用 CPU 转换数据，然后将其提供给在加速器上运行的模型。 如果不引入流水线模型的话，当 CPU 正在预处理数据时，加速器处于空闲状态。...小结， TensorFlow 的输入流水线模式将对数据的操作拆分为提取、转换、加载 3 个不重叠的部分。...04 实践: 构建机器学习流水线 前面提到在 TensorFlow 中，流水线模式主要运用在数据读取阶段。那么，对于一个复杂的机器学习任务，是否也可以构建一套流水线作业呢？ 答案是肯定的。
TensorFlow 的实现包含一些增强功能，包括用于即时迭代和直观调试的功能等。 下面是一个工作流示例（在接下来的几个月里，我们将努力更新下面链接的指南）： 使用 tf.data 加载数据。...使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据。还支持从内存（例如 Numpy）方便地输入数据。...由于 TensorFlow 支持一系列硬件加速器，如 CPU、GPU 和 TPU，因此您可以将训练工作量分配到单节点/多加速器以及多节点/多加速器配置，包括 TPU Pods。...TensorFlow 1.x 和 2.0 之间的差异 以下是一些更大的变化： 删除支持 tf.data 的队列运行程序 移除图集合 变量处理方式的更改 API 符号的移动和重命名 此外，tf.contrib...TensorFlow 的 contrib 模块已经超出了在单个存储库中可以维护和支持的范围。较大的项目单独维护会更好，而较小的扩展将整合到核心 TensorFlow 代码。
本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...然而，在很多情况下，单个GPU的加速效率无法满足训练大型深度学习模型的计算量需求，这时将需要利用更多的计算资源。为了同时利用多个GPU或者多台机器，10.2节中将介绍训练深度学习模型的并行方式。...虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...深度学习训练并行模式 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。
NVIDIA DALI：GPU加速数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据管道 NVIDIA nvJPEG：用于JPEG解码的高性能GPU加速库 由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线...通过使用GPU加速数据增强，NVIDIA DALI解决了当今计算机视觉深度学习应用中的性能瓶颈问题，其中包括复杂的多阶段数据增强步骤。...由于跨框架的一致的高性能数据加载和增强，框架用户将会减少代码重复。 DALI依靠新的NVIDIA nvJPEG库进行高性能GPU加速解码。...nvJPEG支持使用CPU和GPU对单个和批量图像进行解码，色彩空间转换，多阶段解码以及混合解码。与纯CPU解码相比，依赖nvJPEG进行解码的应用，达到更高的吞吐量和更低的延迟JPEG解码。...TensorRT 4 TensorRT 4，具有加速流行推理应用的功能，如神经机器翻译，推荐系统和语音。
／启动的要求； 跨平台：可以满足在多个平台运行，首先是安卓和 iOS； 快速：专为移动设备进行优化，包括模型加载时间显著加快，支持硬件加速等等。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite 会退至优化的 CPU 执行状态，从而确保模型仍然可以在大量设备上快速运行。...安卓和 iOS 上都有相同的库； 编译器：使用一组运算符来执行模型。编译器支持选择性操作员加载。没有运算符的情况下，只有 70KB，加载了所有运算符，有 300KB。...这比 TensorFlow Mobile 所要求的 1.5M 的明显低得多； 在选定的安卓设备上，编译器将使用安卓神经网络 API 实现硬件加速，或者在无可用 API 的情况下默认执行 CPU。...你可以通过迁移学习，在自己的图像数据集上重新训练。
介绍 您可能听说过 Google 有一个用于机器学习的特殊芯片，它被称为 TPU（“Tensor Processing Unit，张量处理单元”），它构成了 Google 努力将尽可能多的机器学习能力放入单个芯片中...如果没有新芯片，我们将使用 CPU 或 GPU 来实现。CPU 是一台标量机器，这意味着它一次处理一个指令。这非常适合通用应用程序，例如您的笔记本电脑或服务器，但我们可以通过专业化来挤出更多性能。...对于我们的数组，我们首先 像这样加载权重： 稍后我将讨论我们如何做到这一点 接下来激活进入输入队列，在我们的示例中，该队列位于每一行的左侧。...这意味着它将插入主机系统，主机将加载要在加速器上计算的数据和指令。结果通过相同的接口返回给主机。通过这种模型，加速器（TPU）可以加速耗时且昂贵的矩阵运算，而主机可以处理其他所有事情。...升级意味着新一代 TPU 更加灵活——足以让谷歌轻松地将它们布置在他们的云上。 其他概念 bfloat16 大多数 CPU/GPU 机器学习计算都是使用 32 位浮点数完成的。
在CVPR 2018大会上，英伟达开源了数据增强和数据解码的两个新的库： NVIDIA DALI：一个GPU加速的数据增强和图像加载库，用于优化深度学习框架的数据pipeline NVIDIA nvJPEG...：一个高性能的GPU加速的图像解码库 由深度学习驱动的计算机视觉应用程序包括复杂的、多阶段的预处理数据pipeline，包括计算密集型的步骤，例如从磁盘加载和提取数据、解码、裁剪和调整大小、颜色和空间变换以及格式转换...借助DALI，深度学习研究人员可以通过MXNet、TensorFlow和PyTorch在AWS P3 8 GPU实例或Volta GPU的DGX-1系统上提高图像分类模型（比如ResNet-50）的训练性能...由于可以跨框架实现高性能的数据加载和增强，框架用户将能够减少代码重复。 DALI依赖于新的NVIDIA nvJPEG库进行高性能的GPU加速解码。 ?...nvJPEG支持同时使用CPU和GPU对单个图像和批量图像进行解码、颜色空间转换、多相位解码，以及混合解码。与只使用CPU解码相比，使用nvJPEG进行解码的应用程序具有更高的吞吐量和更低的延迟。
为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。...从以上输出可以看到在配置好GPU环境的TensorFlow中，TensorFlow会自动优先将运算放置在GPU上。...:0 a: (Const): /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 [ 2. 4. 6.] ''' 在以上代码中可以看到生成常量a和b的操作被加载到了CPU上...''' 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算，但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上，而把其他操作放到CPU上。...GPU是机器中相对独立的资源，将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。
TensorFlow 可以在许多平台上运行，从机架上大量的服务器到小型的物联网设备，但近几年，随着大家使用的机器学习模型呈指数级增长，因此需要将训练模型的平台扩展到移动和嵌入式设备上。...跨平台（Cross-platform）：可以在许多不同的平台上运行，现在支持 Android 和 iOS 快速（Fast）：针对移动设备进行了优化，包括大大减少了模型加载时间、支持硬件加速。...当加速器（硬件设备）不可用时，TensorFlow Lite 会返回到 CPU 来执行，这将保证模型仍然可以在一大批设备上快速运行。...在 Android 设备上，Interpreter 支持 Android神经网络API，可以用它进行硬件加速。如果没有可用的加速器，则默认使用CPU。...Inception v3 和 MobileNets 已经在 ImageNet 数据集上训练了。大家可以利用迁移学习来轻松地对自己的图像数据集进行再训练。
背景 NLP 任务通常是算法研究者自定义模型和数据预处理在机器学习框架Pytorch或Tensorflow进行训练，并手动部署到 libtorch 或 tensorflow 上，这一过程存在如下问题：...推理加速库）、libtorch、tensorflow、TurboTransformers（WXG 开源的 BERT 推理加速库）、BertInference-cpu（BERT 在 CPU 上推理加速库）...、C++ 高效的 TurboNLP-inference 以下会详细介绍我们对 TurboNLP-exp 上所做的优化。...在推理端，使用与训练端相同的配置，C++数据预处理输出将作为模型输入，C++数据预处理——TurboNLP-data采用多线程、预处理队列来保证数据预处理的低延迟，在 BERT-base 五分类模型上实测...）、libtorch、tensorflow、TurboTransformers（WXG 开源的 BERT 推理加速库）、BertInference-cpu（BERT 在 CPU 上推理加速库），其中，BertInference
跨平台：能够运行在许多不同的平台上，首先支持Android和iOS平台 快速：针对移动设备进行了优化，包括显著提高模型加载时间和支持硬件加速 现在越来越多的移动设备集成了定制硬件来更有效地处理机器学习带来的工作负载...当加速器硬件不可用的时候，TensorFlow Lite会执行优化CPU，这可以确保你的模型仍然可以很快的运行在一个大的设备上。...关于选择Android设备，解释器会采用Android Neural Networks API来进行硬件加速，或者如果没有可用的，默认为CPU执行。...在Android Wear上，第一方和第三方的消息应用程序均使用了此功能。 Inception v3和MobileNet均是在ImageNet数据集上预训练好的。...通过迁移学习，你可以轻松的在你自己的数据集上再训练这个模型。
跨平台：能够运行在许多不同的平台上，首先支持Android和iOS平台 快速：针对移动设备进行了优化，包括显著提高模型加载时间和支持硬件加速 现在越来越多的移动设备集成了定制硬件来更有效地处理机器学习带来的工作负载...当加速器硬件不可用的时候，TensorFlow Lite会执行优化CPU，这可以确保你的模型仍然可以很快的运行在一个大的设备上。...关于选择Android设备，解释器会采用Android Neural Networks API来进行硬件加速，或者如果没有可用的，默认为CPU执行。...在Android Wear上，第一方和第三方的消息应用程序均使用了此功能。 Inception v3和MobileNet均是在ImageNet数据集上预训练好的。...通过迁移学习，你可以轻松的在你自己的数据集上再训练这个模型。 什么是TensorFlow Mobile?
TensorFlow 被设计成一个灵活和可扩展的系统，可用于定义任意数据流图（data flow graph）并使用异构计算设备（如 CPU 和 GPU）以分布式方式有效地执行它们。...虽然 TensorFlow 旨在定义任何种类的数据流图，但是由于 TensorFlow 分别优化每个 运算/指令（op），所以使所有图都高效地执行是有挑战性的。...XLA 使用 JIT 编译技术来分析用户在运行时（runtime）创建的 TensorFlow 图，专门用于实际运行时的维度和类型，它将多个 op 融合在一起并为它们形成高效的本地机器代码——能用于 CPU...对替代性后端和设备的支持 为了在当前的新型计算设备上执行 TensorFlow 图，必须重新实现用于新设备的所有 TensorFlow 的 op（内核）。支持设备可能是非常重要的工作。...XLA，以征求社群的意见，并为各种计算设备优化 TensorFlow 提供方便的界面，以及重新定位 TensorFlow 的运行时和建立模型以在新型硬件上运行。
机智加速机器学习平台 基于星辰算力，在计算加速能力上具备行业领先优势，千卡线性扩展，百万batchsize线性收敛；在2018年取得过突破当时世界纪录的4分钟训练imagenet成果；2019年助力游戏...机智依托于星辰算力，可调度大规模的GPU、CPU资源。同时做了任务队列，以及训练整个路径上的优化，包括IO缓冲和IO优化，单机计算优化和多机通信优化，以期将每一份算力都用好。 ?...Part1:扩展性上 1）IO pipline "无锁"队列读取数据：机智团队采用多进程"无锁"队列将输入数据和计算图异步化，使得在计算的同时不断入队输入数据，隐藏数据数据读取时间，加速计算。...CPU与GPU数据传输与计算异步：机智团队在GPU设置缓冲队列，通过GPU预取机制提前把处理好的数据块从队列中同步到GPU显存中，当做下一轮的模型计算时，GPU直接从显存读取数据而不需要等待从CPU传输...2）具备亲和调度和计算容灾能力，及资源队列机制 机智平台的cluster server模块和算力平台共同形成了机器学习平台的算力层，提供了cpu和 gpu的计算能力。
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