Публикации по теме 'nvidia'


Пошаговое руководство по включению графического процессора Nvidia для моделей ML/DL на компьютере под управлением Windows
Почему вас это волнует: Графические процессоры (графические процессоры) не являются строго необходимыми для запуска базовых моделей машинного обучения (ML), но их часто предпочитают для обучения расширенных моделей, таких как Catboost, Xgboost, нейронные сети и модели глубокого обучения. Использование графических процессоров на ваших ПК/рабочих ноутбуках дает множество преимуществ, таких как параллельная обработка, скорость, возможность обучения на большем количестве итераций,..
Серия DL Infra: Программирование CUDA — Часть 2
Часть 2 подсерии статей о программировании на CUDA — переменные иерархии потоков, циклы Grid-Strided Loops и NVIDIA Nsight Серия DL Infra призвана устранить разрыв между инженерными разработками и исследованиями в области глубокого обучения. Поскольку область глубокого обучения или ИИ в целом развивается довольно быстро, легко заблудиться в океане теории и забыть основы. Цель этой серии — донести до аудитории основные сведения об инфраструктуре в сжатой и понятной форме. Ускорение..
Настройка Tensorflow 2.4 в Windows с поддержкой CUDA/GPU.
Было бы справедливо сказать, что машинное обучение стало более доступным, чем когда-либо, с относительно скромным оборудованием и пропустив докторскую степень, теперь вы можете создавать и обучать свои собственные модели или использовать предварительно обученные модели. Однако я не могу сказать, что это всегда просто; это все еще очень развивающаяся область с быстро развивающимися разработками, инструментами, наборами инструментов и SDK. Настройка вашей среды требует времени и..
Добро пожаловать в NVIDIA NGC
После одобрения вы увидите это письмо: Войдите, используя форму: Введите код 2FA с помощью приложения Authneticator на мобильном телефоне.
Успешный однодневный семинар BME TMIT и NVidia DLI: Основы обработки естественного языка…
BME TMIT и NVidia успешно провели 3-й семинар NVidia DLI (Институт глубокого обучения) в Венгрии 1 октября 2019 года. Темой семинара была обработка естественного языка (NLP) с глубоким обучением. На этом семинаре для начинающих и среднего уровня участники знакомятся со встраиванием слов, классификацией текста и нейронным машинным переводом. Институт глубокого обучения NVIDIA (DLI) обучает разработчиков, специалистов по обработке данных и исследователей тому, как использовать..
Программирование на GPU
Традиционные процессоры специализируются на последовательном выполнении инструкций общего назначения. Напротив, графические процессоры могут одновременно выполнять тысячи инструкций. Это различие возникает из-за их соответствующих архитектур. Графический процессор хорош для эффективного запуска большого количества потоков и параллельного выполнения большого количества потоков. Таким образом, он может выполнять ресурсоемкие задачи намного быстрее, чем ЦП. В программировании с..
Объяснение некоторых концепций CUDA
Готов поспорить, вы можете легко ускорить свою программу в 10 раз, приняв CUDA. Но это 10x - это далеко не конец истории. Полностью оптимизированный код CUDA может дать вам 100-кратное ускорение. Чтобы написать высокооптимизированные ядра CUDA, нужно хорошо понимать некоторые концепции графического процессора. Однако я обнаружил, что некоторые концепции плохо объясняются в Интернете и могут легко запутать людей. Эти концепции сбивают с толку, потому что Некоторые термины были..