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【技术创作101训练营】TensorFlow Lite的 GPU 委托（Delegate）加速模型推理

本文大致目录结构如下： 什么是委托代理及其优点； 如何添加一个代理； Android 如何使用 C++ API 使用 GPU 代理； TensorFlow LIte 的 GPU 代理； 当前GPU支持的模型和算子...； 如何编译带有 GPU 代理的 TensorFlow Lite。...Caffe的MobileNetV1结构是没有reshape2和squeeze2操作的，其实在做端侧框架性能调研时，源自不同训练框架的模型会有不同，结合本身推理框架的底层实现上，对性能可能有不小的影响；...Android C++ API 使用 GPU 代理 关于如何在TF提供的演示应用的APP里使用安卓和 iOS （metal） 的 GPU 委托代理，参考安卓使用 GPU 的委托代理和 iOS 如何使用...注：技术创作101训练营 参考 TensorFlow Lite 代理 | tensorflow.google.cn https://tensorflow.google.cn/lite/performance

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聊一聊GPU是如何用来训练AI大模型的

过去几年，显卡的GPU芯片已经成为人工智能世界最重要的底层武器。没有GPU，今天的ChatGPT根本不可能出现，更不可能有大模型带来的这场AI革命。...为什么原本是为游戏玩家准备的显卡，能够在AI训练里成为决定成败的关键？要回答这个问题，必须先拆开来看GPU的本质。...GPU天生就适合干这种“重复劳动”。 问题是，AI训练跟游戏渲染有什么关系？这就是关键的反转。AI训练，本质上就是大量的矩阵运算。...AI模型需要的正是这种大规模并行的矩阵运算能力，而GPU早已在游戏产业里打磨了二三十年，硬件和架构都非常成熟。于是，AI训练就像一只手找到了另一只手套，天生契合。...ChatGPT的训练用了上万颗英伟达GPU，这不是因为别家GPU算力不行，而是因为CUDA已经形成了完整的生态。

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    三分钟训练眼球追踪术，AI就知道你在盯着哪个妹子 | TensorFlow.js代码

    来自慕尼黑的程序猿Max Schumacher，就用TensorFlow.js做了一个模型，你看向屏幕的某一点，它就知道你在看的是哪一点了。...我来训练一把 这个模型叫Lookie Lookie，不用服务器，打开摄像头就可以在浏览器上训练，不出三分钟就能养成一只小AI。 在下试了一试。...DIY全攻略 (上) ：架子搭起来 作为一个不需要任何服务器就能训练的模型，如果要处理整幅整幅的视频截图，负担可能有些重。 ? 所以，还是先检测人脸，再框出眼睛所在的部分。...1 追踪鼠标 想知道鼠标每时每刻都在什么位置，就给document.onmousemove加上一个EventListener。...训练模型 就搭个最简单的CNN吧。 ? TensorFlow.js里面有一个和Keras很相似的API可以用。

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    【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

    前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...上训练的模型，保存时会在参数名前多加了一个 module....训练的模型了！...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！

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    GPU助力IBM Snap ML，40亿样本训练模型仅需91.5 秒

    谷歌云上TensorFlow和POWER9 （AC922）cluster上IBM Snap的对比（runtime包含数据加载的时间和训练的时间） 如上图所示，workload、数据集和模型都是相同的，对比的是在...该模型花了70分钟训练，评估损失为0.1293。...在S1线上，实际的训练即将完成时（即，调用逻辑回归内核）。训练每个数据块的时间大约为90毫秒（ms）。 当训练正在进行时，在S2线上，研究人员将下一个数据块复制到GPU上。...IBM的这个机器学习库提供非常快的训练速度，可以在现代CPU / GPU计算系统上训练流主流的机器学习模型，也可用于培训模型以发现新的有趣模式，或者在有新数据可用时重新训练现有模型，以保持速度在线速水平...但不知道POWER9 CPU与Xeons的速度相比如何，IBM尚未公开发布任何直接POWER9与Xeon SP的比较。

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    如何用更少的内存训练你的PyTorch模型？深度学习GPU内存优化策略总结

    在训练大规模深度学习模型时，GPU 内存往往成为关键瓶颈，尤其是面对大型语言模型（LLM）和视觉 Transformer 等现代架构时。...本文将系统介绍多种优化策略，这些方法在组合应用的情况下，可将训练过程中的内存占用降低近 20 倍，而不会影响模型性能和预测精度。此外，大多数技术可以相互结合，以进一步提升内存效率。...五、张量分片和分布式训练对于超大规模模型，可以使用完全分片数据并行（FSDP）技术，将模型参数、梯度和优化器状态拆分至多个GPU，以降低单 GPU 的内存压力。...FSDP不会在每个GPU上维护模型的完整副本，而是将模型的参数划分到可用设备中。执行前向或后向传递时，只有相关分片才会加载到内存中。...总结通过合理组合以上优化策略，可以大幅降低GPU内存占用，提高训练效率，使得大规模深度学习模型能在有限资源下运行。随着硬件技术和深度学习框架的不断发展，进一步探索新方法将有助于更高效地训练AI模型。

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    让你捷足先登的深度学习框架

    当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...TensorFlow的架构灵活，能够在一个或多个CPU(以及GPU)上部署深度学习模型，典行的TensorFlow应用场景如下： 基于文本的应用：语言检测、文本摘要 图像识别：图像字幕、人脸识别、目标检测...深度学习框架之间的对比 上面已经讨论了六种较为流行的深度学习框架，每一种都独具特性，那么数据科学家会从中如何做出选择？ 当接到一个新的项目时，如何决定采用哪个框架？...在本节中，使用以下标准比较上述深度学习框架： 1) 社区支持力度 2) 使用的语言 3) 接口 4) 对预训练的模型的支持 所有这些框架都是开源的，支持CUDA，并有预训练的模型。...但是，应该如何正确开始，应该选择哪个框架来构建（初始）深度学习模型？让我们来做详细的讨论！ 先来说说TensortFlow。

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    PyTorch 分布式训练原来可以更高效 | Q推荐

    并对如何进一步提高 PyTorch 分布式训练的效率进行介绍。 PyTorch 分布式训练如何更加简单、高效？...扩展效率低会导致资源极大的浪费，因此分布式训练框架要解决的一个重要的痛点就是如何尽可能利用 GPU 资源，最大限度利用带宽，以提升效率。...在 PyTorch、Horovod、TensorFlow 等框架的基础上，Amazon SageMaker 分布式训练使用分区算法，在亚马逊云科技 GPU 实例中自动拆分大型深度学习模型和训练集，减轻开发者需手动执行的工作量...不仅如此，开发者使用 Amazon SageMaker 在多个 GPU 之间拆分模型，仅仅需要在 PyTorch 或 TensorFlow 训练脚本中更改不到 10 行代码，就能实现快速启动和运行。...这使得想要跟踪性能最佳的模型及输入配置非常困难，也很难将正在进行的实验与过去的实验进行比较以进一步改进。

    1.7K10

    使用 TensorFlow 进行分布式训练

    其他主题 5.1 设置 TF_CONFIG 环境变量 0xFF 参考 0x00 摘要 本文以下面两篇官方文档为基础来学习TensorFlow 如何进行分布式训练： https://tensorflow.google.cn...概述 Tf.distribute.Strategy 是一个可在多个 GPU、多台机器或 TPU 上进行分布式训练的 TensorFlow API。...strategy.scope() 会指示 Keras 使用哪个策略来进行分布式训练。我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。...MirroredStrategy 负责将模型的训练复制到可用的 GPU 上，以及聚合梯度等。...如果添加更多 GPU，每个周期的训练速度就会更快。在添加更多加速器时通常需要增加批次大小，以便有效利用额外的计算能力。您还需要根据模型重新调整学习率。

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    原创 | 让你捷足先登的深度学习框架

    当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...TensorFlow的架构灵活，能够在一个或多个CPU(以及GPU)上部署深度学习模型，典行的TensorFlow应用场景如下： 基于文本的应用：语言检测、文本摘要 图像识别：图像字幕、人脸识别、目标检测...深度学习框架之间的对比 上面已经讨论了六种较为流行的深度学习框架，每一种都独具特性，那么数据科学家会从中如何做出选择？ 当接到一个新的项目时，如何决定采用哪个框架？...在本节中，使用以下标准比较上述深度学习框架： 1) 社区支持力度 2) 使用的语言 3) 接口 4) 对预训练的模型的支持 所有这些框架都是开源的，支持CUDA，并有预训练的模型。...但是，应该如何正确开始，应该选择哪个框架来构建（初始）深度学习模型？让我们来做详细的讨论！ 先来说说TensortFlow。

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    作为合格的NVIDIA Jetson开发者需要知道的Jetson开发工具

    我们没有专业知识来创建自定义模型，或者您想要快速进行项目、快速进行API、缺乏用于训练等计算资源。因此，这就是我会如何在自定义模型和预训练模型之间做出决定的方式。...你可以通过Hugging Face、GitHub，甚至是NVIDIA GPU Cloud获取各种模型 有多少人知道我们从NVIDIA GPU云上提供的预训练模型？...但无论如何，现在你有了一个模型，到目前为止我们所讨论的是，你可以选择一个自定义模型或预训练模型。现在是训练的时候了。再说一遍，你面临两个选择。...如果你是从零开始创建模型，当然选择Pytorch或TensorFlow；如果你想对训练、模型架构和优化有更多控制权，那就选择TensorFlow和Pytorch；但是如果你从我们这里开始使用预训练模型，...如果有两个节点是GPU加速的，这两个节点可以说，'好吧，我知道GPU，你也知道GPU。在这种情况下，我只需指向GPU位置，告诉你对象在哪里以及它是什么样子。就这样。

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    使用 GAN 网络生成名人照片

    当模型通过交替优化训练时，两种方法都被改进到“假图像与数据集图像无法区分”的点。 生成对抗式网络的数学方程 ?...（4GB或更高版本），通过运行此代码片段，你可以了解是否使用自己的GPU安装了tensorflow。...3）模型输入和网络结构 我将图像的宽，高，channel和噪声参数作为模型的输入，随后生成器也会使用它们生成假图像。 生成器结构： ?...鉴别器的工作是识别哪个图像是真实的，哪个是假的。鉴别器也是具有批量归一化、lekeay Relu的4层 CNN（输入层除外）。鉴别器接收输出图像（大小为28 * 28 * 3）并对其进行卷积。...训练和结果 当训练过程正在进行时，生成器产生一组图像，并且在每个 epoch 之后，它变得越来越好，使得鉴别器不能识别它是真实图像还是假图像。 结果生成如下 ? ?

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    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章 规模化训练和部署TensorFlow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。...还会快速浏览如何将模型部署到移动app、嵌入式设备和网页应用上。最后，会讨论如何用GPU加速训练、使用Distribution Strategies API做多机训练。...-e MODEL_NAME=my_mnist_model 将容器的MODEL_NAME环境变量，让TF Serving知道要服务哪个模型。默认时，它会在路径/models查询，并会自动服务最新版本。...图19-4 上传SavedModel到Google Cloud Storage 配置AI Platform（以前的名字是ML Engine），让AI Platform知道要使用哪个模型和版本。...下面看看如何用TensorFlow集群训练模型。

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    文末福利 | 深度学习框架Keras与Pytorch对比

    深度学习的从业人员整天都在纠结应该使用哪个框架。一般来说，这取决于个人喜好。但是在选择Keras和Pytorch时，你应该记住它们的几个方面。...(3)训练模型 用Keras训练模特超级简单!只需一个简单的.fit()，你就可以直接去跑步了。...我想这种方式你就会知道实际上发生了什么。由于这些模型训练步骤对于训练不同的模型本质上保持不变，所以这些代码实际上完全不必要的。...(4)控制CPU与GPU模式的比较 如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么在Keras中使用GPU是默认启用和完成的。如果希望将某些操作转移到CPU，可以使用以下代码。...例如，为了将我们之前的模型转移到GPU上运行，我们需要做以下工作: #获取GPU设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available(

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    Tensorcore使用方法

    混合精度训练的好处 通过使用Tensor Core加速数学密集型运算，如线性和卷积层。 与单精度相比，通过访问一半的字节可以加快内存受限的操作。 减少训练模型的内存需求，支持更大的模型或更小的批。...启用混合精度涉及两个步骤:在适当的情况下，将模型移植到使用半精度数据类型;并使用损失缩放来保持较小的梯度值。...TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自动混合精度特性为深度学习研究人员和工程师提供了在NVIDIA Volta和Turing gpu上最多3倍的人工智能训练速度，而只需要添加几行代码。...[ollfjf1t6a.png] 使用自动混合精度的主要深度学习框架 TensorFlow 在NVIDIA NGC容器注册表中提供的TensorFlow容器中提供了自动混合精度特性。...你可以在GitHub上找到正在进行的工作。

    1.7K20

    深度学习框架如何选？4大场景对比Keras和PyTorch

    PyTorch介于Keras和TensorFlow之间，比Keras拥有更灵活、更好的控制力，与此同时用户又不必做任何疯狂的声明式编程。 深度学习练习者整天都在争论应该使用哪个框架。...你只需要知道两个操作：一个将Torch Tensor（一个Variable对象）切换到Numpy，另一个反过来。...当然，如果不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow路障。 训练模型 ? 在Keras上训练模型非常容易！一个简单的.fit（）走四方。...同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 控制CPU与GPU模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。...例如，要将我们以前的模型转移到GPU上运行，我们必须执行以下操作： # Get the GPU device device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available

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