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深度学习GPU深度学习中使用GPU的经验和建议

深度学习是一个计算需求强烈的领域,您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下,这可能看起来像是等待实验结束的几个月,或者运行一天或更长时间的实验,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的一个非常重要的方面,因为这可以让您快速获得实践经验,这是建立专业知识的关键,您可以将深度学习应用于新问题。 借助GPU,我很快就学会了如何在一系列Kaggle比赛中应用深度学习,并且我使用深度学习方法在“部分阳光”中获得了第二名,,这是预测给定鸣叫的天气评分的任务。 总体而言,可以说一个GPU几乎适用于任何任务,但是多个GPU对于加速您的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,多款便宜的GPU也非常出色。 另一个需要考虑的重要因素是并不是所有的架构都与cuDNN兼容。由于几乎所有深度学习库都使用cuDNN进行卷积运算,因此将GPU的选择限制在开普勒GPU或更高的版本,即GTX 600系列或更高版本。

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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的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年,如何选择合适的GPU呢? 以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则: Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth Bandwidth > 16-bit capability > Tensor Cores > FLOPs 2 如何选择NVIDIA/AMD/Google NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易 SOTA语言和图像模型: RTX 8000:48 GB VRAM RTX 6000:24 GB VRAM Titan RTX:24 GB VRAM 具体建议: RTX 2060(6 GB):适合业余时间探索深度学习 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,而您的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? 数据分析常常依赖机器学习算法。在诸多机器学习算法中,深度卷积神经网络(DNN)为重要的图像分类任务提供了最高的准确度,因而得到了广泛采用。 在可编程门阵列国际研讨会(ISFPGA)上,来自英特尔加速器架构实验室(AAL)的埃里科·努维塔蒂(Eriko Nurvitadhi)博士介绍了一篇研究论文,题为《FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败 英特尔可编程解决方案部门的FPGA 架构师兰迪·黄(Randy Huang)博士是这篇论文的合著者之一,他说:“深度学习是人工智能方面最激动人心的领域,因为我们已经看到深度学习带来了最大的进步和最广泛的应用 虽然人工智能和DNN 研究倾向于使用 GPU,但我们发现应用领域与英特尔的下一代FPGA 架构之间是完美契合的。

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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的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年,如何选择合适的GPU呢? 以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则: Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth Bandwidth > 16-bit capability > Tensor Cores > FLOPs 2 如何选择NVIDIA/AMD/Google NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易 SOTA语言和图像模型: RTX 8000:48 GB VRAM RTX 6000:24 GB VRAM Titan RTX:24 GB VRAM 具体建议: RTX 2060(6 GB):适合业余时间探索深度学习 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,而您的GPU预算约为8-9k。

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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的资源隔离与并行模式,并提出了对于深度学习GPU的展望。 GPU共享涉及到的技术面较广,包括GPU架构(计算,存储等),Cuda,IO(内存,显存),机器学习框架(Tf,Pytorch),集群&调度,ML/DL算法特性,通信(单机内和多机间),逆向工程等等,是一个自上而下的工作 在显存隔离方面,作者深入地研究Nvidia GPU内存架构(包括一些逆向工程)图六是Fractional GPU通过逆向得到的Nvidia GPU GTX 970的存储体系架构。 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 | 《可解释的机器学习 》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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    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的资源隔离与并行模式,并提出了对于深度学习GPU的展望。 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的研究也如火如荼。 GPU共享涉及到的技术面较广,包括GPU架构(计算,存储等),Cuda,IO(内存,显存),机器学习框架(Tf,Pytorch),集群&调度,ML/DL算法特性,通信(单机内和多机间),逆向工程等等,是一个自上而下的工作 图五是vGPU的架构图。 ? 图五/vGPU架构图 Fractional GPU(RTAS' 19)[9]是一篇基于MPS的资源隔离方案。其共享模块在Nvidia driver里面。 在显存隔离方面,作者深入地研究Nvidia GPU内存架构(包括一些逆向工程)图六是Fractional GPU通过逆向得到的Nvidia GPU GTX 970的存储体系架构

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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 的使用率非常低,这基本可以确定瓶颈是在 cpu 的处理速度上了。 ? 后来查了一些资料发现 nvidia 有一个库叫 dali 可以用 gpu 来做图像的前处理,从输入,解码到 transform 的一整套 pipeline,看了下常见的操作比如 pad/crop 之类的还挺全的 训练很不稳定,于是直接照搬了 dali 官方的 dataloader 过来,速度也是同样起飞 hhhh(找不到当时训练的图片了),然后再配合 apex 的混合精度和分布式训练,申请 4 块 v100,gpu 使用率可以稳定在 95 以上,8 块 v100 可以稳定在 90 以上,最后直接上到 16 张 v100 和 32cpu,大概也能稳定在 85 左右(看资源使用率发现 cpu 到顶了,不然估计 gpu

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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的共识,Theano是主流的深度学习Python库之一,亦支持GPU,然而Theano入门较难,Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU 和Theano加速深度学习,使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。 基于Python的深度学习 实现神经网络算法的Python库中,最受欢迎的当属Theano。然而,Theano并不是严格意义上的神经网络库,而是一个Python库,它可以实现各种各样的数学抽象。 延伸阅读: 从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 由于这些库默认使用的不是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,正如你所看到的,使用GPU训练的深度神经网络会加快运行加速,在这个项目中它提升的速度在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 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和 GPU 等价,使用 GPU深度学习中会用到各种各样的数值类型,数值类型命名规范一般为TypeNum,比如 Int64、Float32、Double64。 常用的数值类型 其中 Float32 是在深度学习中最常用的数值类型,称为单精度浮点数,每一个单精度浮点数占用 4Byte 的显存。 feature map 的形状(多维数组的形状) 模型输出的显存占用与 batch size 成正比 需要保存输出对应的梯度用以反向传播(链式法则) 模型输出不需要存储相应的动量信息(因为不需要执行优化) 深度学习中神经网络的显存占用 感兴趣的读者可以思考一下,这时候是如何反向传播的(提示:y=relu(x) -> dx = dy.copy();dx[y<=0]=0) 1.3 节省显存的方法 在深度学习中,一般占用显存最多的是卷积等层的输出

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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 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用 在深度学习中会用到各种各样的数值类型,数值类型命名规范一般为TypeNum,比如Int64、Float32、Double64。 常用的数值类型 其中Float32 是在深度学习中最常用的数值类型,称为单精度浮点数,每一个单精度浮点数占用4Byte的显存。 feature map的形状(多维数组的形状) 模型输出的显存占用与 batch size 成正比 需要保存输出对应的梯度用以反向传播(链式法则) 模型输出不需要存储相应的动量信息(因为不需要执行优化) 深度学习中神经网络的显存占用 感兴趣的读者可以思考一下,这时候是如何反向传播的(提示:y=relu(x) -> dx = dy.copy();dx[y<=0]=0) 1.3 节省显存的方法 在深度学习中,一般占用显存最多的是卷积等层的输出

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    深度学习选择最好的GPU

    在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢? 机器和深度学习——大量的矩阵/张量计算,GPU可以并行处理。 任何类型的数学计算,可以拆分为并行运行。 因为我们在机器/深度学习中所处理的数据类型就是张量。 虽然有专用的tpu,但一些最新的GPU也包括许多张量核,我们会在后面总结。 GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU,基本上归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少个CUDA和/或张量核? 卡使用什么芯片架构? 对于机器/深度学习来说,Tensor 核比CUDA核更好(更快,更有效)。这是因为它们是为机器/深度学习领域所需的计算而精确设计的。 但是这并不重要,因为CUDA内核已经足够快了。

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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的共识,Theano是主流的深度学习Python库之一,亦支持GPU,然而Theano入门较难,Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU 和Theano加速深度学习,使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。 基于Python的深度学习 实现神经网络算法的Python库中,最受欢迎的当属Theano。然而,Theano并不是严格意义上的神经网络库,而是一个Python库,它可以实现各种各样的数学抽象。 延伸阅读: 从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 由于这些库默认使用的不是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,正如你所看到的,使用GPU训练的深度神经网络会加快运行加速,在这个项目中它提升的速度在3倍到15倍之间。

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    CML使用Nvidia GPU进行深度学习

    介绍 在本系列的上一篇博客文章中,我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处,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 在接下来的部分中,我们将为您提供三种简单的方法,使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的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。 对于更高级的问题和更复杂的深度学习模型,可能需要更多的GPU。但是,利用多个GPU进行深度学习的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GPU的Cloudera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加速的机器学习技术在现在CDP,你就可以开始在这里。

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    英伟达A100 Tensor Core GPU架构深度讲解

    这种密集的应用包括人工智能深度学习训练和推理、数据分析、科学计算、基因组学、边缘视频分析和5G服务、图形渲染、云游戏等。 NVIDIA GPU加速了许多人工智能系统和应用,包括:深度学习推荐系统、自动驾驶机器(自动驾驶汽车、工业机器人等),自然语言处理(会话AI,实时语言翻译等)、智能城市视频分析、5G网络(可以在边缘提供基于 由基于NVIDIA安培架构的GA100 GPU驱动,A100为GPU计算和深度学习应用程序提供了非常强大的扩展,这些应用程序运行在单个和多GPU工作站、服务器、集群、云数据中心、边缘系统和超级计算机中。 深入的架构信息将在后期分享中介绍。 在A100 Tensor Core中,新的稀疏支持可以利用深度学习网络中的细粒度结构的稀疏性,使TensorCore操作的吞吐量增加一倍。

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    AI | 深度学习GPU怎么选(建议收藏)

    工欲善其事必先利其器,今天聊一聊深度学习必备GPU如何去选,记得收藏哦! 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。 以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则: Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth Bandwidth > 16-bit capability > Tensor Cores > FLOPs 2 如何选择NVIDIA/AMD/Google NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易 SOTA语言和图像模型: RTX 8000:48 GB VRAM RTX 6000:24 GB VRAM Titan RTX:24 GB VRAM 具体建议: RTX 2060(6 GB):适合业余时间探索深度学习 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,而您的GPU预算约为8-9k。

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    深度学习GPU工作站配置参考

    主板要求:需要支持X99架构,支持PCIe3.0,还要支持4通道DDR4内存架构。如果要搞四显卡并行,PCIE带宽支持要达到40,并且支持4-Way NVIDA SLI技术。 但是,对于深度学习来说,当你的输入维数很高,不能充分压缩数据时,这才是SSD必需的主要原因。 如果你不确定是否要做深度学习,那么选择这款不用花费太多钱就可以体验一下。 最后我综合调研情况和实验室需求及经费,选择了机架式的GPU服务器,选择的配置单如下: 机架式四路GPU工作站配置 参考资料: 码农的高薪之路,如何组装一台适合深度学习的工作站? 如何DIY自己的深度学习工作站 知乎:如何配置一台适用于深度学习的工作站? 深度学习主机攒机小记 Titan XP值不值?一文教你如何挑选深度学习GPU

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    mxnet:结合R与GPU加速深度学习

    近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练。 一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。 ? 最近DMLC开源了一个深度学习工具mxnet,这个工具含有R,python,julia等语言的接口。本文以R接口为主,向大家介绍这个工具的性能与使用方法。 1:5] result <- synsets[max.idx] 四、参考资料 MXNet是一个在底层与接口都有着丰富功能的软件,如果读者对它感兴趣,可以参考一些额外的材料来进一步了解MXNet,或者是深度学习这个领域 MXNet on github MXNet完整文档 mxnet R包入门文档 结合Shiny+MXNet搭建在线识图服务 深度学习入门 DMLC主页

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    Petuum:分布式深度学习、机器学习GPU

    AI现在能够通过使用机器学习(ML)和深度学习(DL)来摄取,筛选,分类和利用大量原始非结构化数据的功能,并将信息转化为优化且可操作的业务流程。 现在,使用和利用复杂的ML模型进行图像识别需要具有数十亿参数的学习模型。在一台机器上用大型数据集上训练具有数十亿个参数的大型模型是不可行的。 GPU比传统CPU具有更多的计算单元和内存带宽,是运行和训练高度复杂的ML和DL模型的理想选择。许多大型深度学习项目现在都在GPU之上运行,这是人工智能处理硬件功能的巨大改进。 架构良好的软件可以有效地提高GPU和带宽利用率。重调度、多线程计算和通信使用是提高分布式DL和复杂ML在GPU上性能的关键。 这种人工智能软件和硬件动力是消除企业间采用AI障碍的关键驱动因素,利用GPU和软件架构的计算硬件能力,可成功地在生产中部署AI。

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    使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之四:深度学习的特征工程

    这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第四篇,主要举例介绍了深度学习计算过程中的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 数据集的深度学习网络。 我们的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的深度神经网络 凸优化模块 模型的训练与评估 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的训练 屏蔽的程序本身其实并未用到深度学习相关内容,这里主要使用了skimage库。下面我们详细介绍一下具体方法。 第一步,读取医学影像图像。 结合深度学习技术的特征提取增强 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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