AMD一直在努力弥合由Nvidia的CUDA主导地位所造成的差距,特别是在针对PyTorch等AI项目方面。同时,众多工具也纷纷加入这一行列,共同挑战Nvidia的权威地位。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
计算机图形学编程语言 Taichi 太极将于v1.0.0于2022年4月13日发布。
今天,高性能编译器供应商Portland Group(已经被NVIDIA收购)宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是:免费!而且不仅仅是教育单位,个人、政府、科
首先,让我们看一下官网:https://pjreddie.com/darknet/
在2016全球超算大会(SC16)上, AMD(纳斯达克股票代码:AMD)宣布推出新版Radeon开放计算平台(ROCm),其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持,全新数学库和基础雄厚的现代编程语言,旨在加速高性能,高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU,包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU,CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU,巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如,在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤,限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外,今天的深度学习框架有多个数据预处理实现,这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统(全网最详细)
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本文翻译自:《CUDA vs OpenCL vs Metal : The Battle for GPU Acceleration Supremacy》
CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2007 年以来,以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展,因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran,无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。
近期 Meta 发布了最新的 Llama3 模型,并开源了开源代码。Meta Llama 3 现已推出 8B 和 70B 预训练和指令调整版本,可支持广泛的应用程序。
深度学习开源框架众多,基于C++的训练框架唯有Caffe一个,尽管Caffe在做一些比较新的任务时成本极高,但它依旧有它存在的价值,今天在这里给出几个推荐理由。
上一篇我们分析了Hello World是如何编译的,即使一个非常简单的程序,也需要依赖C标准库和系统库,链接其实就是把其他第三方库和自己源代码生成的二进制目标文件融合在一起的过程。经过链接之后,那些第三方库中定义的函数就能被调用执行了。早期的一些操作系统一般使用静态链接的方式,现在基本上都在使用动态链接的方式。
TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端,具备不错的GPU性能,我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持,我们完全可以在桌面端训练好模型,然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理,这样可以达到生产落地的效果。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第39天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的61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。 本文共计317字,阅读时间15分钟 前情回顾: DAY36:阅读”执行空间"扩展修饰符 DAY37:阅读不同存储器的修饰符 DAY38:阅读存储器修饰符 B.3. Built-in Vector Types B.3.1. char, short, int, long, longlong,
可以看到各大主流框架基本都支持Python,目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力,但是Python的各种库实在是太完善了,Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接,爬虫等无所不能,有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上,Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件,做数据采集和预处理都非常方便,并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战,而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上,并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
XWindows太老了,历史比Windows和Linux的开发时间都长,以至于很多人每天实际在用,但已经不知道它的存在。 XWindows目前是Linux/类Unix系统上的标准显示配置,QT/GTK等架构也是基于XWindows的。所以通常也有很多人只关注占领桌面市场的Windows,对于败退在边缘的XWindows完全嗤之以鼻。 其实只从GUI层面上来对比Windows和XWindows是不公平的。XWindows设计之初就是一个显示服务器的概念,在显示器服务器和应用之间,有一套协议来沟通彼此,
还记得之前本公众号曾经发布了一个NV关于Jetson和Matlab讲座么?什么?在Jetson TX2上跑Matlab么? ---- Build Your Next Deep Learning Application for NVIDIA Jetson in MATLAB 在MATLAB中为NVIDIA Jetson构建下一个深度学习应用程序 本课程学习如何使用MATLAB构建你的计算机视觉和深度学习应用并将它们部署在NVIDIA Jetson上。 MATLAB的自动生成的CUDA代码,利用MATL
Docker 是一个开源的容器化平台,用于构建、发布和运行应用程序。通过使用容器技术,Docker 允许开发人员将应用程序及其依赖项打包为一个独立的、可移植的容器,以确保应用程序在不同环境中具有一致的运行行为。
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\..\android\android.toolchain.cmake ..\..\..
GROMACS 是目前最常用的分子动力学开源软件。主要用于蛋白、高分子化学和碳纳米管模拟。 荷兰一家OpenCL技术服务公司StreamComputing在Gromacs开发团队的支持下将Gromacs CUDA移植到OpenCL1.1上。 源代码来源和构建 目前该项目还在进行中,不过已经接近完成。 因为还没有二进制代码,所以除了有C,C + +和CMake知识外,你还需要知道如何使用Git。它建立在Windows和Linux, Nvidia和AMD GPU是现阶段的目标平台。
当我们在使用NVIDIA GPU Computing Toolkit的CUDA进行编译时,有时会遇到以下错误消息:
公司简介 寒武纪行歌为全球智能芯片领域的先行者—寒武纪全资的智能驾驶芯片业务主体,成立于2021年,总部位于南京,与上海、北京、深圳、西安多地团队协同联动。 行歌致力于打造世界领先的高性能、高可靠的智能驾驶芯片及解决方案,为“软件定义汽车”提供坚实的“芯”支持,为全球汽车产业客户打造“智行无忧,且行且歌”的用户体验。 行歌作为寒武纪专注智能驾驶领域的全资子公司,将基于寒武纪强大的AI芯片能力,打造超大规模的智能驾驶SOC芯片,智能驾驶软件平台以及算法解决方案,最终建立智能驾驶生态。 FAE 总监 岗位职责:
ncnn是腾讯开源的手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 https://github.com/Tencent/ncnn Vulkan是一个低开销、跨平台的3D图形与计算的API标准。 https://www.vulkan.org/ 相较于基于cuda/cudnn的GPU加速方案,Vulkan具有更好的兼容性和可移植性,分发时二进制体积小等特点。 01 cuda 仅支持 Windows/Linux 仅支持 nvidia GPU 运行库体积庞大,1GB+, 且依赖特定的驱动版本 02 vulk
Mac OS X 背后的故事(九)半导体的丰收 半导体的丰收(上) 在美国宾夕法尼亚州的东部,有一个风景秀美的城市叫费城。在这个城市诞生了一系列改变世界的奇迹:第一个三权分立的国家——美立坚合众国,就在第五街的路口诞生;举世闻名的费城交响乐团,1900年在市中心的 Academy of Music 奏响了他们的第一个音符。而写这篇文章时,我正坐在三十四街的宾夕法尼亚大学计算机系的一楼实验室,面前摆放着世界上第一台电子计算机——ENIAC。 1946年 2 月 14 日,ENIAC 问世,每秒可运行
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
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在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
(发私信还担心被无视,没想到很快就收到同意的回复)。近日大佬成立公司专门做图形学方面的开源工作,小编作为图形学爱好者甚是激动
他曾是许多大型技术项目的领导者,包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术,以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外,Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 建立和管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 它可与 Python 无缝衔接,但克服了很多 Python 的缺点。Jeremy Howard 试用后表示:「Mojo 可能是几十年来最大的编程进步。」 对于全球各地开发者来说,Chris Lattner 这个名字绝对不陌生。 他曾是许多大型技术项目的领导者,包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术,以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外,Chris Lattner 还为 Google
由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
TSN是”temporal-segment-networks”的简称,是视频动作识别任务里面当前最好的方法。虽然这个结构是在ECCV2016的论文里面提出来的,代码也放出来挺长时间了,但是这个项目里面集合了Caffe, OpenCV,CUDA,CUDNN等几大神坑项目,不同版本之间的依赖、选择等问题很麻烦,因此我之前编译了好几次都没有能够编译成功。这次花了近一天的时间来重新编译了一下整个项目,虽然还是有些问题,例如MPI编译没有通过,CUDA8貌似不支持,CuDNN v5好像也不支持,但最后总算是编译通过,可以运行了。所以记录一下整个的过程,期望对自己和别人能够有所帮助。
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口。
在《沙丘》构建的未来世界里,「得香料者得天下」。但在生成式 AI 席卷的智能世界里,得 GPU 者得天下。
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下:
上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!
由于嵌入式设备固有的资源限制,将深度学习和计算机视觉应用程序设计和部署到嵌入式gpu非常具有挑战性 .
darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架,其主要特点就是容易安装,没有任何依赖项(OpenCV都可以不用),移植性非常好,支持CPU与GPU两种计算方式。
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
本周二晚,针对参加NVIDIA Jetson开发大赛的开发者们,NVIDIA做了一个内部培训,我们把培训讲座整理了一下,Highlight几个关键点(尤其是几个规格对比图,大家一定要保存):
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
使用Python写CUDA程序有两种方式: * Numba * PyCUDA
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在GPU上开发大规模并行应用程序时,需要一个调试器,GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验,可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。
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