DRAM 现在占服务器总成本的 50%，逐渐形成所谓的「内存墙」。...虽然内存容量是一个重要瓶颈，但另一个瓶颈 —— 内存带宽也非常关键。内存带宽的增加通常是通过并行性获得的。...在 Eager 模式下运行时，每次运算都要从内存中读取、计算，然后在处理下一次运算之前发送到内存。如果不进行大量优化，这会显著增加内存带宽需求。...算子的增加让在 PyTorch 中创建模型变得更容易，并且由于内存读 / 写更少，Eager 模式的性能更快。缺点是 PyTorch 在几年内激增到了 2000 多个算子。...Triton 内核本身对典型的 ML 研究者来说非常清晰，这对可用性来说非常重要。Triton 在 SM 中自动执行内存合并、共享内存管理和调度。
但时过境迁，在AI框架的角逐中，PyTorch最终赢过此前领跑的TensorFlow，地位暂时稳了，然后就开始搞事情。...以2018年训练BERT的V100为例，作为最先进GPU，其在FLOPS上增长一个数量级，但内存增加并不多。...相比SRAM，DRAM倒是成本低很多，但延迟高一个数量级，且2012年来DRAM的成本也几乎没有明显压降。 随着AI继续向前发展，对内存的需求，还会增加，内存墙问题就是这么诞生的。...目前DRAM已占服务器总成本的50%。比如英伟达2016年的P100，比起最新的H100，FB16性能提升46倍，但内存容量只增加了5倍。...计算过程中，增加内存带宽是通过并行性获得的，为此，英伟达使用了HBM内存（High Bandwidth Memor），这是一种3D堆叠的DRAM层组成的结构，封装更贵，让经费朴实的使用者们只能干瞪眼。
成本墙、模型优化、为什么别的 AI 硬件公司至今无法撼动英伟达的主导地位，为什么硬件的作用会逐渐凸显、英伟达在 CUDA 方面的竞争优势如何被抹去，以及英伟达的竞争对手之一如何在一个大型的云服务上训练硅片并取得了重大胜利...DRAM的成本遵循摩尔定律 对内存的需求只会增加。DRAM 现在占服务器总成本的 50%。这就是内存墙，这道墙已经出现在产品中。...HBM 每 GB大概在 10 到 20 美元之间，其中包括了包装与生产成本。 内存带宽与容量的成本限制频繁出现在英伟达的 A100 GPU 身上。...如果不进行大量优化的话，是会显著增加内存带宽需求的。 算子融合（operator fusion）是在动态图模式下执行的模型的主要优化方法之一。...易用性为王 打破恶性循环的唯一方法是让在 Nvidia GPU 上运行模型的软件尽可能轻松地无缝转移到其他硬件。
步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...结果 循环中的 print 语句将显示 TensorFlow 如何在每次迭代中学习 W 和 b 的「good」值。 ? 小结 我们已经以最简单的形式学习了机器学习；从一个单一特征预测结果。...我们的训练代码实际上非常简单，并且用 [A, B, C, D] 进行了注释，后面我们还会谈到这些代码。...为了克服这一问题，许多机器学习实践者选择开始时使用较大的学习率（假设开始时的成本离最小成本还很远），然后随每个 epoch 而逐渐降低学习率。...训练（training）」的含义，以及在 TensorFlow 中通过模型和成本定义、然后循环通过训练步骤（将数据点送入梯度下降优化器）来进行训练的方式。
步骤二：在TensorFlow 中建立模型 1.TensorFlow 中的线性模型 TensorFlow 的2个基本组件是： 占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点...结果 循环中的 print 语句将显示 TensorFlow 如何在每次迭代中学习 W 和 b 的「good」值。 小结 我们已经以最简单的形式学习了机器学习；从一个单一特征预测结果。...我们的训练代码实际上非常简单，并且用 [A, B, C, D] 进行了注释，后面我们还会谈到这些代码。...为了克服这一问题，许多机器学习实践者选择开始时使用较大的学习率（假设开始时的成本离最小成本还很远），然后随每个 epoch 而逐渐降低学习率。...训练（training）」的含义，以及在 TensorFlow 中通过模型和成本定义、然后循环通过训练步骤（将数据点送入梯度下降优化器）来进行训练的方式。
目前，深度学习模型需要大量算力、内存和电量。当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时，这就是瓶颈。能耗是人们对于当前深度学习模型的主要担忧。...深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。...速度更快/规模更小的网络对于在移动设备上运行它们非常重要。...性能的下降曲线是怎样的呢？ 我们来看一个例子，使用简单的图像分类神经网络架构在 MNIST 数据集上执行任务，并对该网络进行剪枝操作。 下图展示了神经网络的架构： ? 参考代码中使用的模型架构。 ?...本文展示了如何在小型数据集上使用非常简单的神经网络架构获取不错的结果。我认为深度学习在实践中用来解决的许多问题与之类似，因此这些问题也可以从剪枝方法中获益。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 剪枝是常用的模型压缩方法之一，本文对剪枝的原理、效果进行了简单介绍。 目前，深度学习模型需要大量算力、内存和电量。...深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。...速度更快/规模更小的网络对于在移动设备上运行它们非常重要。...性能的下降曲线是怎样的呢？ 我们来看一个例子，使用简单的图像分类神经网络架构在 MNIST 数据集上执行任务，并对该网络进行剪枝操作。 下图展示了神经网络的架构： ? 参考代码中使用的模型架构。 ?...本文展示了如何在小型数据集上使用非常简单的神经网络架构获取不错的结果。我认为深度学习在实践中用来解决的许多问题与之类似，因此这些问题也可以从剪枝方法中获益。
如果你熟悉Numpy、Python以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手PyTorch。 而TensorFlow可以看成是一个嵌入Python的编程语言。...举一个简单的例子，在PyTorch中你可以用标准的Python语法编写一个for循环结构 for _ in range(T): h = torch.matmul(W, h) + b 此处T可以在每次执行代码时改变...理论上，当你想改动模型源代码但仍希望运行旧模型时非常有用。 部署 赢家：TensorFlow 对于小规模的服务器端部署（例如一个Flask web server），两个框架都很简单。...数据加载器根据取样器的计划，基于数据集产生一个迭代器。并行化数据加载简单的就像把num_workers参数传递给数据加载器一样简单。 我在TensorFlow中没有发现特别有用的数据加载工具。...这个库建立在TensorFlow智商，允许构建更多的动态图。这个库的主要优势是动态批处理。动态批处理可以自动对不同大小的输入进行批量计算（例如解析树上的循环网络）。
自20世纪80年代起，随着计算资源的进步和大数据的出现，深度学习的应用逐渐崭露头角，尤其是在2012年 AlexNet 模型在图像识别大赛中的突出表现，标志着深度学习的广泛应用时代正式开启。...由于深度学习的计算需求非常高，GPU和TPU等专用硬件在训练深度学习模型中扮演了至关重要的角色。GPU的并行计算能力显著提高了神经网络的训练速度，而TPU则专门用于加速深度学习任务。...二、深度学习在图像识别中的应用 2.1 图像识别的基本流程 2.1.1 数据准备与预处理 在图像识别任务中，数据的预处理非常重要，通常需要对图像进行归一化、去噪和数据增强等操作，以确保模型可以学习到数据中的关键信息...未来的发展不仅要提升性能，还需要解决计算成本、数据隐私、模型透明性等关键问题。 4.1 模型复杂度与计算成本的平衡 深度学习模型的复杂性正随着层数和参数量的增加而显著提升。...这使得训练大规模模型的成本非常高昂，尤其对于资源有限的企业和研究机构而言，成为了一大障碍。 未来的研究方向之一便是如何在模型性能和计算成本之间找到平衡。
我的核心观点是，卷积和循环网络很容易并行化，特别是当你只使用一台计算机或4个GPU时。然而，包括Google的Transformer在内的全连接网络并不能简单并行，并且需要专门的算法才能很好地运行。...图1：主计算机中的设置：你可以看到三个GPU和一个InfiniBand网卡。这是一个很好的深度学习配置吗？ 像TensorFlow和PyTorch这样的现代库非常适合并行化循环和卷积网络。...如果我们将所有GPU代码都放在HIP中，这将是一个重要的里程碑，但这很困难，其中就包含了移植TensorFlow和PyTorch代码库。...5.我使用亚马逊和eBay的平均成本作为GPU的参考成本。 ? 图3：卷积网络（CNN），循环网络（RNN）和Transformer的标准化性能/成本。越高越好。...但请注意，在大多数软件框架中，16位运算并非默认选项，因为某些框架以32位存储权重以执行更精确的梯度下降。一个好的经验法则是，使用16位计算往往可以节省50％的内存。
在 PyTorch 中，图结构是动态的，也就是说图是在运行时创建的。在 TensorFlow 中，图结构是静态的，也就是说图在「编译」之后再运行。...举个简单例子，在 PyTorch 中，你可以使用标准的 Python 句法写一个 for 循环： for _ in range(T): h = torch.matmul(W, h) + b 而且 T 可以在这段代码的执行之间改变...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...TensorFlow 还是需要更多样板代码，尽管有人认为它能更简单清晰地支持多种类型和设备。在 PyTorch 中，你只需要简单地为每个 CPU 和 GPU 版本写一个接口和对应实现即可。...从可编程性上看，它的句法并没有 PyTorch 的那么简单，尽管考虑到批量化在一些情况下带来的性能提升，这样的成本也是值得的。 END. 来源：数盟
在 PyTorch 中，图结构是动态的，也就是说图是在运行时创建的。在 TensorFlow 中，图结构是静态的，也就是说图在「编译」之后再运行。...举个简单例子，在 PyTorch 中，你可以使用标准的 Python 句法写一个 for 循环： for _ in range(T): h = torch.matmul(W, h) + b 而且...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...TensorFlow 还是需要更多样板代码，尽管有人认为它能更简单清晰地支持多种类型和设备。在 PyTorch 中，你只需要简单地为每个 CPU 和 GPU 版本写一个接口和对应实现即可。...从可编程性上看，它的句法并没有 PyTorch 的那么简单，尽管考虑到批量化在一些情况下带来的性能提升，这样的成本也是值得的。 ?
而在国内，也有百度飞奖、旷视MegEngine等框架进入越来越多开发者的视野。 但这个行业无时不刻都在洗牌中。...Pytorch现在研究人员用的比较多，最主要的优点是其动态图的实现方案，对于测试等非常友好。但是，在工业部署上，和Tensorflow还是有一定差距。目前，这两个框架选择的人比较多。...Caffe用的人已经在逐渐减少，主要还是其灵活性等相对较差，虽然Caffe2在一定程度上进行了改善，但是已经错过了重要的框架发展窗口期。...近期推出的影像AI专用框架，是一个不错的想法，因为Pytorch和Tensorflow这类框架是针对通用性设计的，在细分领域并不算非常好。...柏视医疗董事长陆遥：服务器的选购主要是考虑成本以及售后服务，在满足基本配置要求的前提下，选用价格成本较低，售后服务较为完善的服务器供应商。
而且只能在使用TensorFlow的项目中使用，甚至只有在公共云基础设施中运行应用程序的项目才能有安全性、业务和监管方面的意义，因为谷歌对于做给其竞争对手的商业芯片供应商并不感兴趣。...谷歌也清楚，增加在这个市场上的份额的关键是在自己的芯片上运行更多领先的软件，所以它抛出了TensorFlow Research Cloud 计划，为愿意分享自己工作成果的研究人员免费提供1000个Cloud...本质上，谷歌造的是一个非常出色的芯片，将所有逻辑都集中在神经网络的训练和处理底下的数学。...（不过谷歌声称他们付出的努力要小得多。） 因此，像 TPU 这样的 ASIC，如果能够将这些成本分摊到大量使用中，起码是数十或数百万单位，才是有道理的。...最最关键的是，谷歌的深度学习框架、云和TPU等资源是互通和绑定的，这让它得以形成循环，逐渐笼络到更多的开发者。
随意做改进反而适得其反，会成比例的增加训练成本，而回报极小。 4. 限制 我们把限制应用到网络设计，从而保证训练更高效。建立深度学习并不是简单的把网络层堆在一起。...PyTorch 中的特征，例如预训练模型、数据预处理、载入常用数据集都非常受欢迎。 TensorFlow 也非常棒，但目前为止它还是采用自下而上的方式，使其变得极为复杂。...例如，GAN 中鉴别器网络的成本函数采用了更为实用也更经得起实验考验的方法，而不是理论分析中看起来不错的方法。在一些问题域中，成本函数可以是部分猜测加部分实验，也可以是几个成本函数的组合。...在 RNN 中，来自 BN 的均值和方差不适合用来重新归一化 RNN 单元的输出，这可能是因为 RNN 和共享参数的循环属性。在层归一化中，输出由当前样本的层输出计算的平均值和方差重新归一化。...我们在项目中对 python、NumPy 和 TensorFlow 都初始化了种子。在精调过程中，我们我们关闭了种子初始化，从而为每次运行生成不同的模型。
随意做改进反而适得其反，会成比例的增加训练成本，而回报极小。 限制 我们把限制应用到网络设计，从而保证训练更高效。建立深度学习并不是简单的把网络层堆在一起。...PyTorch 中的特征，例如预训练模型、数据预处理、载入常用数据集都非常受欢迎。 TensorFlow 也非常棒，但目前为止它还是采用自下而上的方式，使其变得极为复杂。...例如，GAN 中鉴别器网络的成本函数采用了更为实用也更经得起实验考验的方法，而不是理论分析中看起来不错的方法。在一些问题域中，成本函数可以是部分猜测加部分实验，也可以是几个成本函数的组合。...在 RNN 中，来自 BN 的均值和方差不适合用来重新归一化 RNN 单元的输出，这可能是因为 RNN 和共享参数的循环属性。在层归一化中，输出由当前样本的层输出计算的平均值和方差重新归一化。...截止 2018 年初，高端显卡 NVIDIA GeForce GTX 1080 TI 的内存为 11GB。两个仿射层之间隐藏节点的最大数量受内存大小的限制。 对于非常深层的网络，梯度消失问题很严重。
随意做改进反而适得其反，会成比例的增加训练成本，而回报极小。 限制 我们把限制应用到网络设计，从而保证训练更高效。建立深度学习并不是简单的把网络层堆在一起。...PyTorch 中的特征，例如预训练模型、数据预处理、载入常用数据集都非常受欢迎。 TensorFlow 也非常棒，但目前为止它还是采用自下而上的方式，使其变得极为复杂。...例如，GAN 中鉴别器网络的成本函数采用了更为实用也更经得起实验考验的方法，而不是理论分析中看起来不错的方法。在一些问题域中，成本函数可以是部分猜测加部分实验，也可以是几个成本函数的组合。...在 RNN 中，来自 BN 的均值和方差不适合用来重新归一化 RNN 单元的输出，这可能是因为 RNN 和共享参数的循环属性。在层归一化中，输出由当前样本的层输出计算的平均值和方差重新归一化。...我们在项目中对 python、NumPy 和 TensorFlow 都初始化了种子。在精调过程中，我们我们关闭了种子初始化，从而为每次运行生成不同的模型。
随着深度学习技术的快速发展，人工智能应用逐渐落地到各个生产生活场景，大大提升了生产效率，降低了生产成本。...为了保证服务质量，模型复杂度逐渐提升，计算量不断增加，由此带来的问题也日益明显：一是计算资源需求增加所带来的成本上升；二是推理过程计算量过大导致响应时间延长，极大影响了用户体验，而训练速度太慢则降低了生产效率...，再进入下一轮性能分析、优化和测试；如此循环往复，直到达成目标，完成最终的优化方案。...图4 深度学习推理的系统级优化 深度学习模型大多数是计算密集型应用，在优化的过程中，同样需要遵循几大原则，一是尽量提升代码并行效率，充分发挥cpu或者gpu的核心利用率；二是提升计算访存比，同时想办法隐藏内存访问延迟...携程度假AI也将持续结合实际业务需求，进一步提升模型性能，降低成本，推动AI技术在旅游行业的全面落地，提供高质量的旅游服务，更好地服务客户。
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