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    JVM的Xms和Xmx参数设置为相同值有什么好处？

    这里就写篇文章分析一下，JVM的Xms和Xmx参数设置为相同的值有什么好处？首先来了解一下相关参数的概念及功能。...Xms和Xmx参数定义 在启动Java应用程序时，我们通常可以通过参数Xms和Xmx来配置JVM的堆信息。...注意事项 其实虽然设置为相同值有很多好处，但也会有一些不足。比如，如果两个值一样，会减少GC的操作，也意味着只有当JVM即将使用完时才会进行回收，此前内存会不停的增长。...并且同一JDK的GC策略也有很多种，不能一概而论。另外，对于Hotspot虚拟机，Xms和Xmx设置为一样的，可以减轻伸缩堆大小带来的压力。...但对于IBM虚拟机，设置为一样会增大堆碎片产生的几率，并且这种负面影响足以抵消前者产生的益处。

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    ToSA ，优化 Transformer 层的标记处理，为密集预测任务削减计算成本 ！

    它消耗来自前一个标准层的未归一化注意力图（即，）并预测下一层的相应头的注意力图。这些预测用于确定重要标记。更具体地说，作者对每个头的预测注意力图进行列求和，为每个标记生成一个重要性分数。...最后，将所有头的输出连接起来并通过一个线性层处理，以产生这个ToSA层的最终输出。图2为标准层和ToSA层的一对过程进行了说明。...以一个12层的标准视觉转换模型为例，作者可以将ToSA应用于连续的层对，并将第2层、第4层、第6层、第8层和第10层标准转换层替换为ToSA转换层；图3中提供了示意图。...一旦为将应用ToSA的层对训练好 Token 选择器，作者就冻结 Token 选择器，修改层对中的第二层以使其具有 Token 选择性，并在模型最初预训练的相同训练集上（例如，ImageNet）对整个模型进行微调...请注意，在这篇短文中，作者呈现了代表性的结果来展示作者提出方法的效能。作者计划在全文中包含更全面的结果。### 实验设置 数据集和评估： 作者在ImageNet [16] 上执行标准的图像分类评估。

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    TensorFlow 模型优化工具包：模型大小减半，精度几乎不变！

    它将模型常量（如权重和偏差值）从全精度浮点（32 位）量化为减少精度的浮点数据类型（IEEE FP16）。...，即使用经过训练的 float32 模型，将优化设置为 DEFAULT，然后再将目标规范支持的类型设置为 float16 常量。...图 5 模型参数相关设置 转换模型后，用户就可以像任何其它 TensorFlow Lite 模型那样直接运行该模型了。...默认情况下，模型将在 CPU 上运行，通过将 16 位参数「上采样」为 32 位，然后在标准 32 位浮点运算中执行操作。...需要注意的是在为代理指定选项时，请确保将 precision_loss_allowed 设置为 1，从而使其能够在 GPU 上直接使用 float16 操作。 ?

    1.7K30

    一行代码让训练速度提升2倍，飞桨自动混合精度技术详解

    但是在深度学习领域，模型的参数、数据集的规模等等动辄就是以亿为单位，甚至更大，因此当模型训练成功之时，放一首张靓颖的「终于等到你」作为背景音乐实在是太应景了。...与计算中常用的单精度和双精度类型相比，Float16 更适于在精度要求不高的场景中使用。 ?...在相同的 GPU 硬件上，Tensor Core 的半精度计算吞吐量是单精度的 8 倍。 但显而易见，使用 Float16 肯定会同时带来计算精度上的损失。...其中 conv2d、batch_norm（bn）和 pool2d 的数据布局需要提前设置为'NHWC'，这样有利于加速混合精度训练，并且 conv2d 的输出通道数需要设置为 4 的倍数，以便使用 Tensor...如图 2 所示，在优化之前的参数梯度更新过程中，梯度计算时虽然使用的是半精度数据类型，但是不同 GPU 卡之间的梯度传输数据类型仍为单精度。 ?

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    FP32 & TF32

    实数由一个整数或定点数（即尾数/significand/mantissa）乘以某个基数exponent（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。...，通常用FLOPS来衡量，是计算机系统的一个重要特性，特别是对于涉及密集数学计算的应用程序。...为获得最佳性能， A100 还具有经过增强的16 位数学功能。它以两倍于TF32 的速度支持FP16 和Bfloat16 （ BF16 ）。...image.png 所以通过降低精度让TF32新单精度数据类型代替了FP32原有的单精度数据类型，从而减少了数据所占空间大小在同样的硬件条件下可以更多更快地运行。...如今，大多数模型使用 float32 dtype，这种数据类型占用 32 位内存。但是，还有两种精度较低的 dtype，即 float16 和 bfloat16，它们都是占用 16 位内存。

    17.4K22

    数据类型合理选择有效减少内存占用

    在用Pandas进行数据分析时，首先对读取的数据清洗操作包括剔除空列、去除不合要求的表头、设置列名等，而经常忽略对数据列设置相应的数据类型，而数据类型设置对大数据集内存占用产生重要影响。...1、优化数据类型减少内存占用 一般来说pandas 它会自动推断出数据类型，如果数值型列数据包括了缺失值，推断数据类型就会自动填充为浮点型。推断的数据类型并不一定是最优，有时候会产生意想不到的结果。...通常情况下，Pandas对读取的数据列默认是设置为object数据类型，这种通用类型因自身的兼容性会导致所读取的数据占据较大的内存空间，倘若能给它们设置合适的数据类型，就可以降低该数据集的实际内存占用，...，其内存有了明显下降，然而我们还可以继续进行设置，因为Pandas中的浮点类型有float16、float32、float64三类，它们对应不同的小数范围： import numpy as np print...参数 read_csv()方法当中的chunksize参数顾名思义就是对于超大csv文件，我们可以分块来进行读取，例如文件当中有7000万行的数据，我们将chunksize参数设置为100万，每次分100

    1.7K10

    NLP涉及技术原理和应用简单讲解【二】：paddle（分布式训练、AMP自动混合精度训练、模型量化、模型性能分析）

    设置分布式训练需要的优化器。...为了节约显存消耗，业界提出了 16 位的数据类型（如 GPU 支持的 float16、bfloat16），每个数据仅需要 16 位的存储空间，比 float32 节省一半的存储空间，并且一些芯片可以在...在该上下文环境影响范围内，框架会根据预设的黑白名单，自动确定每个 OP 的输入数据类型（float32 或 float16 / bfloat16）。...，需要在训练前将网络参数从FP32转为FP16，在FP32代码的基础上添加三处逻辑： 逻辑1：在训练前使用 paddle.amp.decorate 将网络参数从 float32 转换为 float16...开启性能分析器，定位性能瓶颈点¶ 修改程序，将Profiler的timer_only参数设置为False， 此时代表不只开启benchmark功能，还将开启性能分析器，进行详细的性能分析。

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    使用 TFLite 在移动设备上优化与部署风格转化模型

    与 Gatys 论文中的技术相比，此模型的风格转化速度明显提升，但模型参数量仍然较大 (44 MB)，且速度仍然偏慢（Pixel 4 CPU 上为 2340 毫秒）。...Magenta 的风格预测网络采用的是 InceptionV3 骨干网，我们可以将其替换为 MobileNetV2 骨干网，以此来对移动设备进行优化。风格转换网络包含几个卷积层。...我们运用 MobileNet (https://arxiv.org/abs/1704.04861) 中宽度缩放因子的思路，将所有卷积层的输出通道数缩小为原来的 1/4。...我们试验了几种方案：从头开始训练移动模型，或者从预训练的 Magenta 模型中提取参数。我们发现：在固定 MobileNetV2 宽度的同时，从头开始优化其他参数得到的结果最好。...本文中，我们已经展示了如何将 TensorFlow 模型直接转换为 TensorFlow Lite 模型，但这可能只是迈出的第一步。

    1.7K20

    业界 | 微软推出深度学习加速平台「Project Brainwave」：FPGA驱动实时人工智能

    尽管其中一些芯片具有高峰值性能，但它们必须在设计时选择运算符和数据类型，这限制了其灵活性。脑波计划采取了另一种方法，提供了一个可在一系列数据类型上缩放的设计。...首先，我们已经定义了高度自定义、窄精度（narrow-precision）的数据类型，无需损失模型精度即可提升性能。...脑波软 DPU 架构 核心特征 单线程 C 编程模型（没有 RTL） 具有专门指令的 ISA：密集矩阵乘法、卷积、非线性激励值、向量操作、嵌入 独有的可参数化的窄精度格式，包含在 float16 接口中...矩阵向量单元 特征 优化以适用于批量为 1 的矩阵向量乘法 矩阵逐行分布在 BRAM 的 1K-10K 个内存块上，最高 20 TB/s 可扩展以使用芯片上所有可用的 BRAM、DSP 和软逻辑（soft...CNN 是计算密集型，因此它取得高性能相对比较简单。那些结果通常无法代表其他域的更复杂模型上的性能，如自然语言处理中的 LSTM 或 GRU。

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    TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

    使用急切执行 急切执行是 TensorFlow 2 中的默认设置，因此不需要特殊设置。 以下代码可用于查找是否正在使用 CPU 或 GPU，如果它是 GPU，则该 GPU 是否为#0。...floatx：这是一个字符串，指定默认的浮点精度，为"float16"，"float32"或"float64"之一。...密集（完全连接）层 密集层是完全连接的层。 这意味着上一层中的所有神经元都连接到下一层中的所有神经元。 在密集的网络中，所有层都是密集的。 （如果网络具有三个或更多隐藏层，则称为深度网络）。...layer = tf.keras.layers.Dense(n)行构成了一个密集层，其中n是输出单元的数量。 注意，密集层是一维的。 请参考“模型”的部分。...当要学习的类互斥时使用此函数，以使 softmax 层输出的概率总计为 1。 它被实现为在密集层上的激活。

    4.4K10

    消费级GPU成功运行1760亿参数大模型

    它可以加载一个具有 16-bit 或 32-bit 权重的 175B 参数的 transformer，并将前馈和注意力投影层转换为 8-bit。其将推理所需的内存减少了一半，同时保持了全精度性能。...方法简介 机器学习模型的大小取决于参数的数量及其精度，通常是 float32、float16 或 bfloat16 之一。...float32 (FP32) 代表标准化的 IEEE 32 位浮点表示，使用这种数据类型可以表示范围广泛的浮点数。FP32 为「指数」保留 8 位，为「尾数」保留 23 位，为数字的符号保留 1 位。...而 float16 (FP16) 为指数保留 5 位，为尾数保留 10 位。...这意味着我们可以使用一半精度的权重并使用一半的 GPU 来完成相同的结果。 但是，如果我们可以使用不同的数据类型以更少的内存存储这些权重呢？一种称为量化的方法已广泛用于深度学习。

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