Свързани публикации 'cuda'


Разширена оптимизация на Nvidia Tensor Core-CUDA HGEMM
Как да оптимизирате изключително CUDA HGEMM с Tensor Core? 1 Фон GEMM (Общо матрично умножение) умножението на матрици е един от най-често използваните и отнемащи много време алгоритми в дълбокото обучение, особено в областите на CNN, RNN, трансформатор и други области. В тези полета голям брой операции за умножение на матрици трябва да бъдат изчислени и обработени бързо. Следователно ефективното внедряване на умножение на матрици е от решаващо значение за изпълнението и точността на..
Среда за машинно обучение с Ubuntu и GPU ускорение в 5 стъпки
Това ръководство стъпка по стъпка обхваща настройките на BIOS, инсталирането на операционната система Ubuntu, софтуера за ускоряване на GPU, Python, Machine и пакета за задълбочено обучение и създаването на виртуални среди. Независимо дали сте нов в машинното обучение, работите с него ежедневно или дори създавате специализирани ML компютри, добрата работеща система е от съществено значение. Създаването на средата обаче може да отнеме време и да скъса нервите (говорейки от личен опит)...
DL Infra Series: CUDA програмиране — част 2
Част 2 от подсериите за програмиране на CUDA — Променливи на йерархията на нишките, стрийдирани цикли и NVIDIA Nsight Серията DL Infra има за цел да слее празнината между инженерство и изследвания в Deep Learning. Тъй като полето на DL или AI като цяло се развива доста бързо, лесно е да се изгубите в океана от теория и да забравите основите. Тази поредица има за цел да предостави на публиката фундаментални подробности за инфраструктурата в кратки и разбираеми части. Ускоряването..
Настройване на Tensorflow 2.4 на Windows с поддръжка на CUDA/GPU.
Би било честно да се каже, че машинното обучение е по-достъпно от всякога, със сравнително скромен хардуер и пропускане на докторантурата вече можете да създавате и обучавате свои собствени модели или да използвате предварително обучени модели. Не мога обаче да кажа, че винаги е ясно; това все още е нововъзникваща област с бързо напредващи разработки, инструменти, набори от инструменти и SDK. Настройването на вашата среда изисква време и грижи, пълно е с клопки и едно пропускане на..
Купих нов компютър само за да изпробвам CUDA, струваше ли си?
Потенциалът за обработка на графики за статистически изчисления винаги е бил интересен за мен. Напоследък използвам много openCL пакети, вместо базовите пакети, базирани на процесора, тъй като моята графична карта е произведена от AMD и OpenCL е почти единственият адекватен принос, който те са направили за програмисти, които искат да използват силата на GPU за математика, а не само за графики. Със сигурност високо в списъка ми с неща, които намирам за очарователни, е CUDA, която е..
Програмиране на GPU
Традиционните процесори са специализирани в изпълнение на инструкции с общо предназначение по последователен начин. За разлика от тях графичните процесори могат да изпълняват хиляди инструкции едновременно. Тази разлика произтича от съответните им архитектури. Графичният процесор е добър за ефективно стартиране на много нишки и паралелно изпълнение на много нишки. Така че може да изпълнява изчислително интензивна задача много по-бързо от CPU. При GPU ускореното програмиране тази..
Обяснени са някои концепции на CUDA
Обзалагам се, че можете лесно да ускорите програмата си с 10 пъти, като приемете CUDA. Но това 10 пъти далеч не е краят на историята. Напълно оптимизиран CUDA код може да ви даде 100 пъти тласък. За да напишете силно оптимизирани CUDA ядра, трябва да разберете добре някои концепции за GPU. Открих обаче, че някои от концепциите не се обясняват добре в интернет и могат лесно да объркат хората. Тези понятия са объркващи, защото Някои терминологии са заимствани от програмата на..