近日,英伟达(NVIDIA)宣布,将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前,NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码,目前该项目已经收获 7.7k star,众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
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7月4日,2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程,NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍,Arm Linux系统简介(1.1理论课+实验课) 介绍实验平台,介绍Linux编译的基本技巧,介绍基本的开发环境。实验课:Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算(1.2) 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系,介绍
NeuronBlocks是一个NLP深度学习建模工具包,可帮助工程师构建用于NLP任务的神经网络模型训练的端到端管道。该工具包的主要目标是将NLP深度神经网络模型构建的开发成本降到最低,包括训练阶段和推理阶段。有关详细信息,请查看我们的论文:NeuronBlocks -- Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego
在经历几个版本的测试后,Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布!这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念,这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT(Single Instruction Multiple Thread)架构 CUDA架构基于SIMT模型,这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位,而线程被组织成线程块(Thread Block),进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法,充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程(Threads): 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块(Thread Blocks): 一组线程,它们共享一些资源,如共享内存,并作为一个单元被调度。 - 网格(Grid): 包含多个线程块,形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问,但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享,访问速度快,常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储,每个线程独有,但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步(Barrier Synchronization) 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续,保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构(ISA) CUDA提供了专门的指令集,允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化,支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序,通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数(核函数,kernel functions)。核函数会在GPU上并行执行,而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库,如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库(如cuFFT, cuBLAS)、深度学习库(如cuDNN)等,为开发者提供了完整的开发环境。
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
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。
6 月 6 日,QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能,这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年,QQ 音视频正式推出 NTRTC,全平台(iOS/Android/MacOS/Windows/Linux)的支持是 NTRTC 的重要特性之一,本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。 本文作者详细记录了 QQ 音视频通话在 Linux 平台适配开发过程中的技术实现方案与一些细节,以帮助大家理解在 Linux 平台实现音视频通话能力的从 0 到 1 的过程。也欢迎大家下载最新版 Linux QQ 试用体验:im.qq.com/linuxqq
我们知道CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构,使用该架构能够在GPU上进行复杂的并行计算。在有些场景下既需要使用虚拟机进行资源的隔离,又需要使用物理GPU进行大规模的并行计算。本文就进行相关的实践:把NVIDIA显卡透传到虚拟机内部,然后使用CUDA平台进行GPU运算的实践。
2024年6月6日,QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能,这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年,QQ 音视频正式推出 NTRTC,全平台(iOS/Android/MacOS/Windows/Linux)的支持是 NTRTC 的重要特性之一,本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
GPU全虚拟化的方式由于其性能和多虚拟机共享性方面的优势,一直是GPU厂家所努力支持的方向。本文通过几张架构图,看一下GPU全虚拟化中的Intel GVT-g和NVIDIA vGPU以及他们的统一架构Mediated Device。
本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署,以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控,从原理到实践,逐步浅析介绍与实践 GPU-Operator。
在 Linux 5.2 发布一周后,第一个修订版本 5.2.1 也已经发布了,用来处理各种错误/回归。需要注意的是5.2并非长期支持(LTS)分支,推荐注重稳定的用户还是使用当前的LTS内核。
NanoPi-NEO(http://www.friendlyelec.com.cn/nanopi-neo.asp)是一款基于全志H3的小体积核心板,我手里使用的是v1.4版本,如下。
NVIDIA GeForce显卡上的GPU直通已经使用了一段时间,它允许虚拟机从主机访问GPU。但是,Nvidia过去并未支持该技术,但是这种情况已经发生了变化。Nvidia现在完全支持GeForce卡上的GPU直通。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天:英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时,Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上,一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑,但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
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
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
「WeOpen Insight」是腾源会推出的「开源趋势与开源洞见」内容专栏,不定期为读者呈现开源圈内的第一手快讯、优质工具盘点等,洞察开源技术发展的风向标,预见未来趋势。 1 开源企业新闻 1、NVIDIA 正式开源其 Linux GPU 内核模块! 5 月 11 日,英伟达 NVIDIA 发文宣布,正式将其 Linux GPU 内核驱动模块开源,以 MIT 和 GPLv2 双许可的形式发布在 GitHub 上。多年来, NVIDIA 在开源上的保守态度,被开发者、用户诟病已久,甚至连 Linus To
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新,尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型,几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算(CUDA)的 AI 专业显卡提供商,Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家,从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
作者:Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑:泽南 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能,因此设置成 16、32、64、128 … 时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能,因此设置成 16、32、64、128 … 时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。
文档内容比较简略,实操下来可能会遇到不少问题。本文以离线环境部署为前提,给出一个实际案例。
在很久以前,有一个老爷爷,种下了一棵葫芦,变成了七个各有绝学的葫芦娃。可惜葫芦变成的七个葫芦娃为了保卫和平,救出爷爷,逐一被蛇精和蝎子精抓到了。蛇精和蝎子精想把七个葫芦娃炼成七心丹,没想到七个葫芦娃合体成为了葫芦小金刚,踢碎了炼丹炉,经过艰苦的战斗,最后打败了各路妖魔鬼怪,让山谷恢复了往日的和平。
默认情况下,用户在 TKE 添加 GPU 节点时,会自动预装特定版本 GPU 驱动,但是目前默认安装 GPU 驱动版本是固定的,用户还不能选择要安装的 GPU 驱动版本,当用户有其他版本的 GPU 驱动使用需求时,就需要在节点上重新安装,下面将介绍在 TKE 节点中如何重新安装 GPU 驱动程序。
修正:Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0,cudnn7.5.1,pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100,tensorflow-gpu1.14.0 修正日期:20200611
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
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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、
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Geekbench 6上线!Geekbench 6增加了对最新硬件的支持,追求的是更有真实意义的性能测试,这次的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性,多核性能变得更加重要。
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具!最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持,连基准测试的负载也因此做了全面的改进,以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外,该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性!还在等什么?
陈 SuperEdge 开发者团队,腾讯云容器中心TKE Edge团队 摘要 SuperEdge 是基于原生 Kubernetes 的分布式边缘云容器管理系统,由腾讯云牵头,联合英特尔、VMware 威睿、虎牙、寒武纪、美团、首都在线等多家厂商在2020年12月共同发起的边缘计算开源项目,旨在将把 Kubernetes 强大的容器管理能力无缝的扩展到边缘计算和分布式资源管理的场景中,为边缘 IoT,边缘 AI,边缘智慧行业等赋能,推动物联网和数字化的落地。目前已成为 CNCF Sandbox 项目,由 C
📷 本文来自英特尔资深软件工程师张华在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享,并由LiveVideoStack整理而成。在分享中张华介绍了英特尔GPU硬件架构,并详细解析了英特尔QS
相关文章: 有了这个办法,跑AI任务再也不用在机器上插GPU卡了 随着科技进步和产业变革的加速演进,人工智能(AI)已经成为兵家必争之地。在政府、学术机构、企业等各个层面,AI都受到高度重视,其在学术研究、技术创新、人才教育等方面的发展都呈现全新发展态势。作为AI市场中的重要组成,以 GPU 技术为主的 AI 加速市场也得到了快速的发展,与此同时,由于 GPU 硬件价格昂贵,传统使用 GPU 算力的独占式使用方式缺乏灵活性和经济性,同时随着云原生技术的发展,细粒度,快速交付切分 GPU 算力需求,急需经济
Code Cell是Notebook的代码编写单元。用户在Code Cell内编写代码(支持Python2、Python3)和shell命令,代码/命令在云端执行,并返回结果到Code Cell.
在使用CUDA加速库时,特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时,有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中,我们将深入探讨这个错误的原因,并给出解决方法。
深度学习是非常消耗计算资源的,毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要?在构建深度学习系统时,最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具!最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持,连基准测试的负载也因此做了全面的改进,以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外,该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性!
目前,AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
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