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乱谈CUTLASS GTC2020 SLIDES

前言 开局先来点鸡汤: 本篇博客基于 cutlass GTC2020的slides,地址为:https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/session/gtcsj20-...Slides下面就是介绍各种尺寸的MMA,我们可以结合代码跑一下 S8 * S8 + S32 Code 使用TensorCore的时候,对数据排布是有特殊要求的。...首先来个简单的 int8 x int8 = int32 的(8x16 matmul 16x8 = 8x8)运算,Slides里的排布是这样: 每个线程持有 A的4x8bit = 32bit 数据,B的4x8bit...所以实际上应该是: 可以看到跟A矩阵是完全一样了,后面取元素的时候两个矩阵寄存器所使用的index是一致的 这里使用的代码是slides里的example。...以Slides为例,我们看T0线程,它需要T0,T8,T16,T24对应SharedMemory的第一个元素。

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SNS项目笔记--Slides显示大图

1、slides超出内容,竖直滚动 在浏览大图的时候,我们总有些长图进行查看,在查看的过程中,我们难以一次性查看全部内容,于是我们想,如果在slides里面技能横滑切换,又能竖滑滚动查看就好了。...slides依赖.png 这里不难看出在slides里面通过依赖于swiper来实现横滑纵滑轮播的。这里贴上swiper的官方链接:【如果你想了解swipe尝试动手自定义,请点击这里】。...}); } } return true; } 这里重点是updateClasses(s)这个方法,这个方法让我们看到了其源码是在切换的时候通过此方法来改变slides...addClass方法本身.png 也就是说,在整个滑动过程中,变化的样式是通过s:Slides本身来实现的,于是我们可以通过查找slides本身的样式来完成复用,最终达到我们理想的效果: ?...Slides样式.png 这里我们可以看到,我们的img样式被固定为此样式,我们可以在使用slides的页面样式中复用此样式,就可以让我们的img拥有更多我们自定义的功能,从而达到我们预期的效果: ?

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CMU2018年春季课程: 深度学习——Bhiksha Raj主讲(附PPT和video)

我们已经创建了一个实验性的wiki来解释当今使用的神经网络的类型,链接: https://www.contrib.andrew.cmu.edu/~dalud/deep-learning-wiki/doku.php...cid=22 第2讲: 神经网络,一个通用的近似器 Slides: http://deeplearning.cs.cmu.edu/slides/lec2.universal.pdf video: https.../slides/lec10.CNN.pdf 第10讲: 循环神经网络(RNNs) 序列建模 通过时间反向传播 双向RNN Slides: http://deeplearning.cs.cmu.edu/slides...),第2部分 Slides:http://deeplearning.cs.cmu.edu/slides/lec20.GAN.pdf 第21讲: Hopfield网络 能量函数 Slides: http:.../slides/lec22.hopfield.pdf 第23讲: 受限玻尔兹曼机 深度玻尔兹曼机 Slides: http://deeplearning.cs.cmu.edu/slides/lec22.

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