p106cuda运算
社区干货
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
二者可以跑的运算负载很多元,CPU 不用多说,GPU 除了可以跑 AI,还可以跑图像处理,高性能计算等负载,而 AI 专用加速芯片一般只能跑 AI 负载;我们说 AI 专用加速芯片的时候,往往是在说右边两个分类,但由于 FPGA 实... 而各家 ASIC 由于具备类似 CUDA 的开发生态,往往都需要单独适配,且各家 ASIC 往往都会自带一套自身的软件栈,从使用方式,硬件管理,监控接入等层面,都需要额外开发。这些相比沿用 GPU,都是额外成本。...
GPU推理服务性能优化之路
CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在... NVIDIA对于FP16有专门的Tensor Cores可以进行矩阵运算,相比FP32来说吞吐量提升一倍以上。比如在转TensorRT时,开启FP16出现了精度丢失问题,自研工具在问题定位阶段的大致工作流程如下:
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如何将机器翻译模型训练速度提高3倍?
提供丰富的二次开发工具 LightSeq提供了完整的CUDA kernel和Transformer自定义层的单元测试功能,可以测试自定义算子的正确性,同时分析出运行时间和加速比,帮助开发者更快地验证功能的正确性和有效性。 LightSeq训练引擎通过算子运算融合、动态显存复用等技术,最多可将训练时间缩短至三分之一,提速3倍以上!详细的评测报告可以查看↓ https://github.com/bytedance/lightseq/blob/master/docs/training/performance.md LightSe...
