在这之后，我对本博所提供的每个点都做了详细的研究，并为每个秘籍、技巧提供了代码片段，同时标注了该秘籍、技巧对应的设备类型（CPU/GPU）或模型。 内容清单 数据加载 1....#CPU #GPU #SaveTime 2.异步进行数据加载和增强 设定num_workers=0，程序会仅在训练之前或者训练过程完成之后才会执行数据加载。...使用固定内存来减少数据传输 设置pin_memory=True会跳过从“可分页内存”到“固定内存”的数据传输（作者提供的图片，灵感来自于此图片） GPU不能直接从CPU的可分页内存中访问数据。...因为当矩阵维数对齐为2次幂的倍数时，Nvidia GPU的张量核在矩阵乘法方面将会获得最优的性能。...模型的性能除了与算法、数据和问题类型有关之外，混合精度也的确会降低模型的性能。 PyTorch很容易将混合精度与自动混合精度(AMP)包区别开来。PyTorch中的默认的浮点类型是32位浮点数。
使用 NHWC 和 NCHW 建模 CNN 使用的绝大多数 Tensorflow 操作都支持 NHWC 和 NCHW 数据格式。...在 GPU 中，NCHW 更快；但是在 CPU 中，NHWC 只是偶尔更快。 构建一个支持日期格式的模型可增加其灵活性，能够在任何平台上良好运行。基准脚本是为了支持 NCHW 和 NHWC 而编写的。...使用 GPU 训练模型时会经常用到 NCHW。NHWC 在 CPU 中有时速度更快。...在 GPU 中可以使用 NCHW 对一个灵活的模型进行训练，在 CPU 中使用 NHWC 进行推理，并从训练中获得合适的权重参数。...local_parameter_device：作为参数服务器使用的设备：CPU 或者 GPU。
以前，MXNet框架在每次操作之后都同步GPU和CPU。当对每个GPU进行小批处理的训练时，这种重复同步的开销会对性能产生负面影响。...当使用Horovod运行MXNet进行多gpu和多节点培训时，MXNet运行时将自动应用此优化。...现有的默认PyTorch实现需要多次进出GPU设备内存的冗余通道。这些冗余传递会产生巨大的开销，特别是在以数据并行方式跨多个gpu扩展培训时。...例如，在DGX-1V、8 Tesla V100 gpu上训练SSD网络(带有ResNet-34骨干)时，使用cuDNN新的NHWC和融合批处理规范化支持，与使用NCHW数据布局运行且没有融合批处理规范化相比...即使在使用多个CPU内核进行此处理时，CPU也难以足够快地为gpu提供数据。这会导致GPU在等待CPU完成任务时出现空闲时间。将这些数据管道从CPU移动到GPU是非常有利的。
对于每个技巧，我还提供了代码片段和注释，告诉你它是特定于设备类型(CPU/GPU)还是模型类型。...) 数据操作 4、直接在设备中创建torch.Tensor，不要在一个设备中创建再移动到另一个设备中 5、避免CPU和GPU之间不必要的数据传输 6、使用torch.from_numpy(numpy_array...模型结构 9、在使用混合精度的FP16时，对于所有不同架构设计，设置尺寸为8的倍数 训练 10、将batch size设置为8的倍数，最大化GPU内存的使用 11、前向的时候使用混合精度（后向的使用不用...这是因为当矩阵的维数与2的幂倍数对齐时，Nvidia gpu的张量核心(Tensor Cores)在矩阵乘法方面可以获得最佳性能。...我之前确实发现混合精度可能会降低模型的精度，这取决于算法，数据和问题。 使用自动混合精度(AMP)很容易在PyTorch中利用混合精度。PyTorch中的默认浮点类型是float32。
Google 是个典型的例子——他们的研究团队创建了 TPU（张量处理单元）加速器，当利用 TPU 进行加速时，在训练神经网络时可以达到优异的性能。...为了消除这些转置操作，我们直接用 NHWC 格式表示 RN-50 模型图中的每个张量，MXNet 框架支持这一功能。...在 MXNet 中可以非常简单地使用 NNVM（神经网络虚拟机，Neural Network Virtual Machine）来实现这些类型的优化。 ?...Github 上共有超过 6 万个使用 GPU 加速框架的神经网络项目，GPU 的可编程性为 AI 社群正在构建的所有类型的神经网络提供加速。...理想的 AI 计算平台需要提供出色的性能，能支持庞大且不断增长的模型，并具备可编程性，以应对模型的多样性需求。
NHWC(样本数，高度，宽度，通道):这种格式存储数据通道在最后，是TensorFlow的默认格式。 NCHW(样本数，通道，高度，宽度):通道位于高度和宽度尺寸之前，经常与PyTorch一起使用。...NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。...GPU上的内存吞吐量 GPU是高度并行的处理器，当数据访问以合并方式完成时，它们工作得最好，这意味着它们喜欢以连续的、有组织的方式读取数据。...当使用NHWC格式表示张量时，访问位置是a[0]，a[1]…，a[127]，它们是连续的，并且肯定是缓存命中。第一次访问a[0]会导致缓存丢失和从DRAM获取32/128字节数据的事务。...On GPU, NCHW is faster. But on CPU, NHWC is sometimes faster.
支持的PyTorch CPU特性 Channels last (NHWC)支持 对于CNN模型（如ResNet-50），提供训练和推理阶段的channel_last内存格式支持。...它包含了几个非常流行的模型，例如传统的基于卷积神经网络的图像分类模型和transformers等等。一个问题是，它主要面向GPU(CUDA)，所以我们想要增加对CPU性能测试的覆盖范围。...我们在TorchBench套件中提供了几个已启用的Torch在CPU端的特性。首先是 channel_last 支持。channel last 有时被称为 NHWC。...因此，未来torch AMP的行为将在CPU和GPU之间一视同仁。...此外，使用随机生成的数字并不合理，因为输入中的稀疏模式实际上是有意义的，它代表了源和目标之间的连接。为了解决这个问题，我们选择了从整个数据集中选择一个子集，并将其输入到Torchbench中。
: 从 Actor 拿到观察数据，使用梯度下降更新神经网络模型 ModelPool: 神经网络模型中转。...节约成本 与传统模式相比，不再需要长期持有大批量的 CPU 和 GPU 设备。 训练任务开始，根据预估的规模购买 CPU 和 GPU 设备。...训练结束后，退还所有设备，设备可以提供给其他公有云客户使用，极大地缩减资源成本。综合考虑使用周期和使用规模、GPU 机器折旧等因素，使用 TKE 的弹性资源方案预计可以节省 2/3 的成本。 4....当满足节点空闲等缩容条件时自动触发缩容，为您节约资源成本。 ? ? 5. 面向资源，简化管理 训练从面向机器变成面向资源，只需声明不同角色需要的资源，无需关心具体运行在那一台机器。 6....比如，给节点打上GPU、CPU、网络等不同类型的标签，可以实现 ModelPool 和 Manager 调度到网络型节点，Actor 部署到 CPU 节点，Learner 部署到 GPU 节点。
-50 时，单个 V100 Tensor Core GPU 能实现每秒 1075 张图像的处理速度，相比于前一代 Pascal GPU，性能提升了 4 倍。...为了消除这些转置，我们采用的方法是直接用 NHWC 格式表示 ResNet-50 模型图中的每个张量，这是 MXNet 框架支持的功能。...使用 NNVM（神经网络虚拟机），在 MXNet 中实现这些类型的优化是很简单的。 ? 图 4：融合层能消除数据读/写 最后，我们通过为常出现的卷积类型创建额外的专用核来继续优化单个卷积。...这个数据流程包括从磁盘读取编码的 JPEG 样本、解码样本、调整尺寸和增强图像（见图 5）。这些增强操作能提升神经网络的学习能力，让训练后的模型有更高准确度的预测表现。...理想的 AI 计算平台要能提供出色的性能，能够扩展支持巨大且越来越大的模型规模，并且还要具备编程能力以应对越来越多样化的模型架构。
在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。..._cpu = tf.Variable(0, name="a_ 不同版本的TensorFlow对GPU的支持不一样，如果程序中全部使用强制指定设备的方式会降低程序的可移植性。...REGISTER_GPU_KERNELS(type) 在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持tf.Variable操作。...而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上，这也需要额外的时间。...从图10-3中可以看到，当参数被调整到小白球的位置时，将无法达到最优点。 异步模式训练深度学习模型存在的问题示意图 同步模式深度学习模型训练流程图 为了避免更新不同步的问题，可以使用同步模式。
device [default=cpu] cpu: 使用 CPU cuda: 使用 GPU (CUDA 设备) cuda:: 是一个整数，指定 GPU 的序号 gpu...: 从可用和支持的设备列表中选择默认 GPU 设备。...目前仅支持 cuda 设备。 gpu:: 从可用和支持的设备列表中选择默认 GPU 设备。目前仅支持 cuda设备。 设置 XGBoost 运行的设备。...subsampling 可以设置为低至 0.1 而不会损失模型的准确性。此采样方法仅在tree_method 设置为 hist 且设备为 cuda 时受支持；其他树方法仅支持均匀采样。...当将 device 参数设置为 cuda 或 gpu 时，将使用 GPU 变体 拟合线性模型的算法选择。
低精度&融合GEMM：stable-fast实现了一系列融合GEMM运算子操作符，这些运算子使用fp16精度进行计算，比PyTorch默认值（读取与写入fp16，计算与fp32）更快。...NHWC&融合GroupNorm：stable-fast通过OpenAI的Triton实施了高效的融合NHWC GroupNorm+GELU运算子操作符，消除了channels last memory...它比torch.compile更稳定，且CPU开销更低，并支持ControlNet和LoRA。...CUDA Graph：stable-fast可以将UNet结构捕捉到CUDA Graph格式中，当批次规模小时，可以减少CPU开销。...同时，stable-fast还拥有所有框架中最快的模型编译速度，不像AITemplate和TensorRT，它们需要耗费数分钟来完成模型的编译，stable-fast可以在10s内完成这一切。
举个例子，比如 32 位系统从内存中以 4 字节为粒度进行读取，64 位系统从内存中以 8 字节为粒度进行读取，所以当在处理器上进行未对齐的地址访问时，处理器将读取多个字，还有些处理器平台不支持访问任意地址上的任意数据...就行，因为其前两个字节刚好就是最低的两个字节，符合转换逻辑）；CPU 做数值运算时从内存中依顺序依次从低位到高位取数据进行运算，直到最后刷新最高位的符号位，这样的运算方式会更高效。...最大池化操作，"NCHW"的计算时需要的存储更多，一次存储对应一个通道的数据，适合 GPU 运算，正好利用了 GPU 内存带宽较大并且并行性强的特点，其访存与计算的控制逻辑相对简单。...如“Conv1x1”1x1 卷积操作："NHWC"更适合多核 CPU 运算，CPU 的内存带宽相对较小，每个像素计算的时延较低，临时空间也很小，有时计算机采取异步的方式边读边算来减小访存时间，计算控制灵活且复杂...AI 框架排布常用的 AI 框架中默认使用 NCHW 的有 caffe、NCNN、PyTorch、mxnet 等，默认使用 NHWC 的有 TensorFlow、OpenCV 等，设置非默认排布格式只需要修改一些参数即可
从传统的 CPU、GPU 到专门针对 AI 计算设计的 TPU、FPGA 等异构硬件，它们在性能、能效等方面各有优势。...例如，某些 GPU 架构对 NHWC 布局的矩阵计算有更高的性能表现，通过将模型中的张量从 NCHW 布局转换为 NHWC 布局，可以充分利用 GPU 的并行计算能力，加速卷积等操作的执行。...量化优化通常需要在模型精度和性能之间进行权衡，通过适当的量化策略和校准过程，可以在保证模型精度损失在可接受范围内的情况下，显著提升模型在硬件（如移动设备、嵌入式设备等）上的运行效率。...生成的 PTX 代码可以在支持 CUDA 的 GPU 上进行编译和执行，从而实现模型在 GPU 硬件上的高效部署。...类似地，对于其他硬件平台（如 CPU、FPGA 等），也可以使用 MLIR 提供的相应代码生成工具链，将模型转换为目标硬件可执行的代码，并进行硬件部署和运行。
使用场景：当遇到问题时，确定是否为最新版本，或报告问题给开发者。4. chrome://settings/searchEngines：管理搜索引擎在此页面，你可以添加、删除或更改默认搜索引擎。...易错点：误删默认搜索引擎可能导致搜索功能失效。添加新引擎时，确保URL格式正确。5. chrome://extensions/：管理扩展程序安装、卸载、启用或禁用Chrome扩展的地方。...使用技巧：遇到“无法访问此网站”之类的错误时，查阅此页面，根据错误代码寻求解决方案。...使用场景：当视频通话质量不佳时，检查此页面以获取媒体流和网络状况的详细视图。...使用场景：在不同设备间切换工作或学习时，快速找回之前浏览的内容。
在Chrome 中的 SIMD 支持默认情况下，Chrome 91 提供 WebAssembly SIMD 支持。...为保持足够的兼容性WASM SIMD只能使用CPU作为计算但愿，但是许多机器学习模型利用了一些其他辅助处理单元（例如GPU、TPU）。...经过训练的机器学习模型都会被部署在具有不同体系结构和操作系统类型的各类不同设备上。...图片Apache TVM在Apache TVM深度学习编译器中引入了WASM和WebGPU的支持。实验表明，在将模型部署到Web时，TVM的WebGPU后端可以接近本机 GPU的性能。...通过在TVM的JS runtime内部构建WebGPU runtime来解决第二个问题，在调用GPU代码时，从WASM模块中回调这些功能。
MACE 设计用于优化在移动设备上的神经网络模型推理效率，支持 CPU、GPU 和 DSP 等多种硬件加速。...它支持 CPU、GPU 和 NNAPI（Android 神经网络 API）等多种后端，便于开发者根据设备特性选择最佳推理策略。...因此，转换工具承担起了“翻译者”的角色，将模型从其诞生的框架语言翻译成一种或多种行业广泛接受的标准格式，如 ONNX，这不仅增强了模型的可移植性，也为模型的后续处理和部署提供了通用的接口。...如 NHWC 是 TensorFlow 等一些框架默认使用的布局，尤其在 CPU 上较为常见。...配置推理选项 这通常涉及到设置模型路径、选择运行的设备（如 CPU、GPU 等）、以及是否开启计算图优化等。一个 AI 框架会提供相关的 API 来设置这些选项,并在模型加载时自动应用。
如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快，这是深度学习模型部署所要研究的问题。 目前主流的深度学习部署平台包含GPU、CPU、ARM。...3、使用混合精度 TensorRT默认使用float32来进行推理，同时也支持fp16和int8的推理。...为了方便编写在GPU上运行的代码，英伟达推出了CUDA编程模型，扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分，一个是如何组织线程层次结构，更好地利用GPU的并行性，一个是如何访问设备内存。...3、CUDA编程优化 1）内存优化 一般来说GPU上的计算比CPU快的多，但是将原本CPU代码移植到GPU之后，不仅仅要对比代码的执行速度，还要考虑内存传输的问题。...毕竟在GPU运算之前，需要将主机内存中的数据传输到设备内存，这通常是比较耗时的。 优化传输速度的一种方法是使用页面锁定内存。
在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。..._cpu = tf.Variable(0, name="a_ 不同版本的TensorFlow对GPU的支持不一样，如果程序中全部使用强制指定设备的方式会降低程序的可移植性。...REGISTER_GPU_KERNELS(type) 在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持tf.Variable操作。...从图10-3中可以看到，当参数被调整到小白球的位置时，将无法达到最优点。 ? 图10-3 异步模式训练深度学习模型存在的问题示意图 ?...图10-4 同步模式深度学习模型训练流程图 为了避免更新不同步的问题，可以使用同步模式。在同步模式下，所有的设备同时读取参数的取值，并且当反向传播算法完成之后同步更新参数的取值。
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