【新智元导读】深度学习计算该买哪款GPU,选择哪个平台?这篇文章为你提供对比指南。 购买用于运行深度学习算法的硬件时,我们常常找不到任何有用的基准,唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达,但其中也有很多选择:是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell,又或是GTX 1080?本文中我们对几个最常见的英伟达GPU以及最常用的一些深度学习算法进行了基准测试。软件方面,我们比较了最近发布的四个开源深度学习库:Tensorflow
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不过从我对文档的理解来看,感觉更像是添加的一种硬件后端(代理我想应该只是调用调用层面,不是底层实现,另外在Hexagon DSP的委托代理部分,文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI,特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备,毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西,但有DSP硬件),交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后,原Graph变为下面这样:
美国人工智能公司Lambda用TensorFlow测试了RTX 2080 Ti。相比1080 Ti, 2080 Ti值得买么?
由于GitHub的访问不是很稳定,速度经常很慢,这就给某些需要编译TensorFlow的同学带来了问题,因为TensorFlow主代码库放在GitHub上,更麻烦的是TensorFlow有很多第三方依赖库也在GitHub上,即使通过访问gitee等国内代码库把TF的代码clone下来,编译的时候也可能出问题,因为bazel需要在编译的时候动态下载GitHub上的第三方库。
在测试 vGPU 的功能的时候,给容器分配了半张 GPU 卡,然后想用 Tensorflow Benchmark 测试一下,却发现半张 V100 32GB 显存从一开始就被占满了,但是 vGPU 只给 16 GB,这样发现 Tensorflow 无法正常运行。
11月9日Google发布了第二代深度学习引擎TensorFlow,引起业内广泛关注。发布后业内人士热议的一个话题是:这个引擎能否成为Google所说的平台级产品,它的基准测试究竟怎么样? Soumith 在 Github 做基准测试,在 Google TensorFlow 发布后,Soumith 很快发布了关于 TensorFlow 的基准测试报告。 【Soumith】GoogleTensorFlow的benchmark列在了这里。 我在Imagenet Winners上运行了benchmark测试程序。
过去一个月,我们从近 250 个机器学习开源项目中挑选出了最受大家关注的前十名。这些项目在 GitHub 上平均 Stars 数为 2713。这些项目涉及由 Google AI Research 开源的 BERT 预训练模型、DeepMind 开源的图网络库、Facebook Research 开源的关于强化学习代理构建模块和强化学习平台、TensorFlow 开源的一款轻量级框架——Adanet 、以及腾讯本月开源的 PocketFlow 等等,其中一些我们也为大家做过介绍,希望大家可以从中找到自己感兴趣的项目。
机器学习算法对算力要求较高,通常会采用 GPU ,或者专用的处理器如 NPU 进行加速运算。NXP 先后推出的两款处理器iMX8QuadMax 和 iMX8M Plus 分别可以采用 GPU 和 NPU 对常用的机器学习算法例如 TensorFlow Lite 等进行加速。文章将使用 NXP eIQ 框架在两个处理器上测试不同算法的性能。
我们先来看看Mybridge AI 中排名靠前的顶级开源项目,再聊聊机器学习今年都有哪些发展,最后探寻下新的一年中会有哪些有值得我们期待的事情。
此次省略300字,建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等
显卡大幅降价了但是还可以再等等,新的40系列显卡也要发售了,所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比,这样也可以估算下40显卡的性能,在以后购买时作为参考。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
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
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
本文主要介绍如何使用TNN来对模型性能进行分析,并打印网络结构的每一个op耗时。主要步骤TNN的官方文档已经有介绍,但是官方使用平台都是基于Linux系统进行一些编译操作。
两周前,Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架,它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制,没几天就给出新版的TensorFlow测试数据,在性能上开始压制Caffe2。 由此看来,要在人工智能上赶超Google,Facebook仅仅靠模仿还是不够的,而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说,留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果:除了VGG16模型测试中的8核数据,其余结果上TensorFlow均处于优势。
3月6日,由国际电信联盟、中国信息通信研究院联合主办,人工智能产业发展联盟(AIIA)和中兴通讯承办的国际论坛“AI in 5G——引领新时代论坛”在深圳召开。
在2020年以前,OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool,因为文档比较难读,所以做个翻译记录在这里,便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
分布式TensorFlow 神经网络训练基准测试参考 驱动、内核软件、训练框架和集群通信软件准备 网络、服务器和容器平台配置 通过NCCL和Horovod集群通信框架,分布式运行集群训练任务 http
来源:Medium 作者:Mikel Bober-Irizar 编译:刘小芹 【新智元导读】上周爆出的英特尔CPU漏洞门受到很大关注,Linux内核针对Meltdown漏洞出了PIT补丁,但据报告该补丁对性能影响很大。那么它对机器学习任务的影响如何呢?本文作者对神经网络(TensorFlow&Keras)、Scikit-learn、XGBoost等进行了使用和不使用PTI补丁时的性能比较,发现该补丁对性能的影响非常依赖于任务——有些任务不受影响,有些任务的性能下降了40%。 就在上周,互联网爆出两个新的
DGL团队昨天发布了 DGL v0.4.3 版本,这个版本无论是针对 DGL 系统的易用性还是性能,都做出了许多重要改进。主要亮点如下:
如今,诸如计算机视觉、智能语音交互等基于深度学习的AI技术,在满足日常应用层面上已经非常成熟。比如,人脸识别闸机在机场、地铁、办公楼、学校等地方随处可见。什么都不用带,只要刷个脸就行,方便快捷又省事!
通过观察转换期间日志, 发现由于模型结构比较简单紧凑, 特征也非常稀疏, 导致转换时可以被算子融合和量化的节点并不多, 故性能提升不是特别明显.
选自MiniMaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架,它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端(backend)引擎 Theano/TensorFlow;而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
See some examples to learn about the framework:
长期以来,Mac 一直是开发人员、工程师和研究人员喜爱的平台。随着苹果上周包含新 M1芯片的 Mac 电脑更新阵容,苹果的 Mac 优化版 TensorFlow 2.4 释放了 Mac 的全部能力,在性能上有了巨大的飞跃。
业界AI应用中,GPU的使用逐渐增加,腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务,搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案,支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景,帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
Pytorch随机种子设置 import numpy as np import random import os import torch def seed_torch(seed=1029): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) to
在Training方面比较重要的库是cuDNN。cuDNN是深度学习基础模块加速库,可以支持所有主流的深度学习框架,比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer(神经网络层)操作,比如卷积、LSTM、全连接、Pooling(池化层)等。那么cuDNN的优势有什么呢?首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优;第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计,能够大大节省开发者的时间,让大家可以将时间和精力集中在
最明显的一个特征便是越来越多的新兴技术公司推出了适用于特殊场景的专用芯片。然而,在芯片“井喷”的背后,也暗藏着不少问题。
在此期间,我们将项目与新的或主要版本进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名,以衡量专业人员的质量。
深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 我们知道,TensorFlow是一个深度学习框架,它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及,人们也越来越
自TensorFlow官方发布其2.0版本新性能以来,不少人可能对此会有些许困惑。因此博主Roman Ring写了一篇概述性的文章,通过实现深度强化学习算法来具体的展示了TensorFlow 2.0的特性。
作为Inference(推理)端的SDK的工具,TensorRT是可编程的处理加速器,主要是用来部署神经网络到Inference端之前,对于网络进行优化加速,来提高程序的吞吐量以及降低延迟。TensorRT理论上可以支持所有主流的深度学习框架,目前最新的版本是3.0版,可以支持Caffe 模型的直接导入,还有就是TensorFlow模型转换为UFF格式后的导入。对于其他的framework,需要用户手动的去调用一些API进行模型和参数的导入,而且在TensorRT 3.0里面还加入了对Python接口的
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。
工欲善其事必先利其器,今天聊一聊深度学习必备GPU如何去选,记得收藏哦! 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考。
背景 随着 AI 模型规模的越来越大,训练数据的越来越多,用户对模型的迭代效率也要求越来越高,单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景,使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决,而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术,使得多机通信效率大幅提升,但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率,仍然是目前公有云厂商亟需解决的
TensorFlow 2.0的特性公布已经有一段时间了,但很多人对此应当还是一头雾水。
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)?
2018 年 12 月,英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX,作为 2017 年 Titan V 的「继承者」,Titan RTX 价格更低,显存更大,性能更强,且使用图灵架构,具备强大的光线追踪能力。因此,Titan RTX 的发布对 AI 社区而言,是不是做深度学习的一个不错选择呢?
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 磐创AI导读:本文介绍了github上最近比较火的7个机器学习项目,每一个都值得上手。 目录: · 介绍 · Person Blocker(人体自动遮挡) · AstroNet(天体网络) · ANN Visualizer(神经网络可视化) · Fast Pandas · Tensorflow.js · Caffe 64(小巧版caffe) · Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
选自Google Blog 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 近日,谷歌开发者博客发布了一篇文章,介绍了用于 TensorFlow 的编译器 XLA(Accelerated Linear Algebra/加速线性代数)的原理和能力。 TensorFlow 的设计目标和核心优势之一是其灵活性。TensorFlow 被设计成一个灵活和可扩展的系统,可用于定义任意数据流图(data flow graph)并使用异构计算设备(如 CPU 和 GPU)以分布式方式有效地执行它们。 但是灵活性通常与性能不能兼得。
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