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深度神经网络移动终端GPU加速实践

实现AI有很多种途径方法，这其中深度学习神经网络被认为是最有可能实现AI的途径。...作为工程人出身的我们，更是迫切需要主动去迎接AI时代的到来，带着智能图像识别的需求，我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地，当中的一些实践经验通过本文记录下来。...MobileNet模型 MobileNet是谷歌为移动终端设备专门设计的高效深度神经网络模型，整个模型的参数量以及运算量都控制的比较小，并且在图像分类和物体检测等任务上均有着非常不错的效果。...因此，每段GPU代码同时有多个线程在访问，这种并行的工作形式非常适合神经网络的运行。...实践成果整个实践过程下来，对于如何选择并训练模型，处理数据，以及在终端移动设备上工程化落地深度神经网络并做GPU加速，我们有了丰富的认识和理解，对于这类AI项目有了更多的技术储备，对于AI本身也有了更为深刻的感悟

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PyTorch 进阶之路：在 GPU 上训练深度神经网络

选自 | Medium 作者 | Aakash N S 参与| Panda 本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...在本文中，我们将尝试使用前向神经网络来提升准确度。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...等 GPU 使用服务。...神经网络究竟是什么？

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使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之三：搭建深度神经网络

这是《使用腾讯云GPU学习深度学习》系列文章的第三篇，主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块，进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块...本系列文章主要介绍如何使用腾讯云GPU服务器进行深度学习运算，前面主要介绍原理部分，后期则以实践为主。...我们可以简单的将深度神经网络的模块，分成以下的三个部分，即深度神经网络上游的基于生成器的输入模块，深度神经网络本身，以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的凸优化模块：批量输入模块各种深度学习零件搭建的深度神经网络...深度神经网络的上下游结构介绍完深度神经网络的基本结构以后，读者可能已经意识到了，1.3.3 部分提到的深度神经网络的参数大小动辄几十M、上百M，如何合理训练这些参数是个大问题。...（详见下文凸优化模块）使用 GPU 等计算卡代替 CPU，加速并行计算速度。这就有点《愚公移山》的意思了。我们可以把训练深度神经网络的训练任务，想象成是搬走一座大山。

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深度学习“引擎”之争：GPU加速还是专属神经网络芯片？

4款新方案 NVIDIA回顾了GTC上推出的四项有助于推动深度学习发展的新产品和方案： 1、GeForce GTX TITAN X，为训练深度神经网络而开发的GPU。...DIGITS DevBox采用四个 TITAN X GPU，从内存到 I/O的每个组件都进行了最佳化调试，预先安装了开发深度神经网络所需要使用到的各种软件，包括：DIGITS 软件包，三大流行深度学习架构...另外一个是DIGITS，用于设计、训练和验证图像分类深度神经网络的多合一图形系统。...DIGITS 可在安装、配置和训练深度神经网络过程中为用户提供指导，具有便于从本地和网络加载训练数据集的用户界面和工作流程管理能力，并提供实时监控和可视化功能，目前支持 GPU 加速版本 Caffe，详见...例如，科大讯飞为打造“讯飞超脑”，除了GPU，还考虑借助深度定制的人工神经网络专属芯片来打造更大规模的超算平台集群。不过，在二者尚未产品化的今天，NVIDIA并不担忧GPU会在深度学习领域失宠。

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PyTorch 进阶之路（四）：在 GPU 上训练深度神经网络

本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...在本文中，我们将尝试使用前向神经网络来提升准确度。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...等 GPU 使用服务。...神经网络究竟是什么？

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利用 cloudstudio 免费 GPU 时长部署 DeepSeek-OCR

本文将带领大家部署在cloudstudio 利用免费时长的GPU资源部署一下带 web 端的项目，一睹为快。解决什么问题？ “一图胜千言”。...一键部署项目开源项目地址 DeepSeek-OCR：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR DeepSeek-OCR-WebUI：https://github.com...直接在控制终端输入下面命令： git clone https://github.com/rdumasia303/deepseek_ocr_app.git cd deepseek_ocr_app cp ....或则部署另外一个 web 项目： git clone https://github.com/neosun100/DeepSeek-OCR-WebUI.git cd DeepSeek-OCR-WebUI...docker-compose up -d --build 测评效果通用 ocr 图片描述查找定位更多功能大家可以自行部署测试，总体上来说还是不错的，可以作为 ocr 的补充。

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【深度学习】OCR文本识别

---- 以美团的OCR识别为例基于深度学习的OCR 文字是不可或缺的视觉信息来源。相对于图像/视频中的其他内容，文字往往包含更强的语义信息，因此对图像中的文字提取和识别具有重大意义。...检测器可以是传统机器学习模型（Adaboost、Random Ferns），也可以是深度卷积神经网络。...传统单字识别引擎→基于深度学习的单字识别引擎由于单字识别引擎的训练是一个典型的图像分类问题，而卷积神经网络在描述图像的高层语义方面优势明显，所以主流方法是基于卷积神经网络的图像分类模型。...基于现有技术和美团业务涉及的OCR场景，我们在文字检测和文字行识别采用如图所示的深度学习框架。...基于上述试验，与传统OCR相比，我们在多种场景的文字识别上都有较大幅度的性能提升，如图19所示：与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。

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独家 | 教你使用Keras on Google Colab（免费GPU）微调深度神经网络

简介在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。...然后选择您的运行时间类型，从硬件加速器下拉菜单中选择GPU并保存您的设置，如下图所示： ? 3. 将您的自定义数据集上传到Colab 您已将笔记本设置为在GPU上运行。...让我们继续第4节，使用这个数据集构建一个简单的神经网络。 4. 微调您的神经网络将数据集下载到Colab后，现在让我们在前景分割域中对Keras预训练模型进行微调。请按照以下步骤操作：步骤a....使用GPU进行训练一次迭代大约需要1秒钟，贼快！验证集的最大精度高于98％。还不错，对吧？现在，让我们暂停一下。让我们比较使用和不使用GPU的训练速度（如果需要，可以跳过此比较并跳转到测试部分）。...要在没有GPU的情况下进行训练，请将硬件加速器设置为无（参见上面的第2节）。这是培训日志。没有GPU，一次迭代需要大约30秒，而使用GPU训练只需要1秒（大约快30倍?）。 ?

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深度学习的GPU：深度学习中使用GPU的经验和建议

深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。...在比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络，整数线性单位和正则化退出，这个深度网络几乎适合我的6GB GPU内存。我应该得到多个GPU？...我很快发现，要在多个GPU上高效地并行化神经网络不仅非常困难，而且对于稠密神经网络来说，加速只是平庸的。...小型神经网络可以使用数据并行性相当高效地进行并行化处理，但是像Partly Sunny中使用的大型神经网络几乎没有任何加速。...总体而言，可以说一个GPU几乎适用于任何任务，但是多个GPU对于加速您的深度学习模型变得越来越重要。如果您想快速学习深度学习，多款便宜的GPU也非常出色。

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【深度学习】光学字符识别（OCR）

什么是OCR 1）定义 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指对图片中的文字进行查找、提取、识别的一种技术，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程...5）性能 ① 时间性能使用单个GPU，CTPN（用于整个检测处理）的执行时间为每张图像大约0.14s。没有RNN连接的CTPN每张图像GPU时间大约需要0.13s。...4）序列标注一个深度双向循环神经网络是建立在卷积层的顶部，作为循环层。...（b）我们论文中使用的深度双向LSTM结构。合并前向（从左到右）和后向（从右到左）LSTM的结果到双向LSTM中。在深度双向LSTM中堆叠多个双向LSTM结果。...网络详细结构 7）结论该模型在4个公共测试数据集上取得了较好的成绩，跟其它基于深度学习模型相比，具有明显提升。

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深度学习如何挑选GPU？

深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？...以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则： Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth...Bandwidth > 16-bit capability > Tensor Cores > FLOPs 2 如何选择NVIDIA/AMD/Google NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易...由于TPU具有复杂的并行基础结构，因此如果使用多个云TPU（相当于4个GPU），TPU将比GPU具有更大的速度优势。因此，就目前来看，TPU更适合用于训练卷积神经网络。...RTX 2070或2080（8 GB）：适合深度学习专业研究者，且预算为4-6k RTX 2080 Ti（11 GB）：适合深度学习专业研究者，而您的GPU预算约为8-9k。

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深度学习：FPGA VS GPU

导语：FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败GPU吗？...在诸多机器学习算法中，深度卷积神经网络（DNN）为重要的图像分类任务提供了最高的准确度，因而得到了广泛采用。...英特尔可编程解决方案部门的FPGA 架构师兰迪·黄（Randy Huang）博士是这篇论文的合著者之一，他说：“深度学习是人工智能方面最激动人心的领域，因为我们已经看到深度学习带来了最大的进步和最广泛的应用...深度神经网络概况神经网络计算会通过网络中的每个层。就某个特定的层而言，每个神经元的值通过相乘和累加上一层的神经元值和边权重来计算。计算高度依赖相乘－累加操作。...FPGA在深层神经网络中的未来 FPGA能否在下一代 DNN的性能上击败GPU？

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深度学习如何挑选GPU？

深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？...以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则： Convolutional networks and Transformers: Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth...Bandwidth > 16-bit capability > Tensor Cores > FLOPs 2 如何选择NVIDIA/AMD/Google NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易...由于TPU具有复杂的并行基础结构，因此如果使用多个云TPU（相当于4个GPU），TPU将比GPU具有更大的速度优势。因此，就目前来看，TPU更适合用于训练卷积神经网络。...RTX 2070或2080（8 GB）：适合深度学习专业研究者，且预算为4-6k RTX 2080 Ti（11 GB）：适合深度学习专业研究者，而您的GPU预算约为8-9k。

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深度剖析：针对深度学习的GPU共享

本文详细论述了深度学习GPU的资源隔离与并行模式，并提出了对于深度学习与GPU的展望。...A survey of GPU sharing for DL 当前机器学习训练中，使用GPU提供算力已经非常普遍，对于GPU-based AI system的研究也如火如荼。...在这些研究中，以提高资源利用率为主要目标的GPU共享(GPU sharing)是当下研究的热点之一。...附下载 | 《Python进阶》中文版附下载 | 经典《Think Python》中文版附下载 | 《Pytorch模型训练实用教程》附下载 | 最新2020李沐《动手学深度学习》附下载 | 《可解释的机器学习...》中文版附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》附下载 | 超100篇！

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CPU vs GPU：为什么GPU更适合深度学习？

凭借其卓越的数据处理能力，深度学习使得计算机能够实现多种过去仅为人类所独有的认知智能。通常而言，深度神经网络的训练过程极其复杂，通常需要进行大量的并行计算。...流处理器是 GPU 的基本计算单元，它们并行处理大量的线程。 Tensor 核心架构：专为深度学习设计的 Tensor 核心能够高效处理矩阵运算，加速神经网络的训练和推理。...— 05 —关于 GPU 应用于深度学习的一点思考作为一种基于人工神经网络（ANN）的技术，深度学习能够从庞大的数据集中提取出高度精确的预测。...然而，随着深度学习的兴起，人们发现 GPU 不仅在图形处理上表现优异，其架构也非常适合执行需要大规模并行计算的任务，尤其是神经网络的训练。...例如，在深度学习中，矩阵运算是神经网络训练的核心操作，而矩阵运算本质上属于并行计算。GPU 的架构正好能够高效地执行这些并行计算任务，因此在处理大规模矩阵运算时，GPU 表现出了极大的优势。

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深度剖析：针对深度学习的GPU共享

本文详细论述了深度学习GPU的资源隔离与并行模式，并提出了对于深度学习与GPU的展望。...A survey of GPU sharing for DL 当前机器学习训练中，使用GPU提供算力已经非常普遍，对于GPU-based AI system的研究也如火如荼。...在这些研究中，以提高资源利用率为主要目标的GPU共享(GPU sharing)是当下研究的热点之一。...本篇文章希望能提供一个对GPU共享工作的分享，希望能和相关领域的研究者们共同讨论。限于笔者能力有限，可能会出现一些错漏，希望能多多指正，感谢。 GPU共享，是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。...池化简单来讲就是使用远程访问的形式使用GPU资源，任务使用本机的CPU和另一台机器的GPU，两者通过网络进行通信。也是因为这个原因，共享模块需要将CPU和GPU的调用分开。

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【现代深度学习技术】深度学习计算 | GPU

深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。...深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。...本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。我们回顾了过去20年计算能力的快速增长。简而言之，自2000年以来，GPU性能每十年增长1000倍。 ...例如，当在带有GPU的服务器上训练神经网络时，我们通常希望模型的参数在GPU上。要运行此部分中的程序，至少需要两个GPU。注意，对大多数桌面计算机来说，这可能是奢侈的，但在云中很容易获得。...三、神经网络与GPU 类似地，神经网络模型可以指定设备。下面的代码将模型参数放在GPU上。

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如何一步一步使用Pytorch与GPU训练深度神经网络

Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。...本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。...创建神经网络再简单看了一下张量和梯度后，接下来我们就要开始今天真正的主题：使用Pytorch创建我们的第一个深度神经网络。还是机器学习的老套路，建立一个深度学习模型依然是那几步。...在处理图像数据时，随着数据量的增加和网络层次的加深我们需要使用GPU来加速训练。GPU包含数百个内核，这些内核可以在短时间内对浮点数执行快速的矩阵运算，从而使训练多层深度神经网络成为可能。...在使用GPU时，我们可以使用torch.cuda.is_available命令来查看是否有可使用的GPU设备。

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利用GPU和Caffe训练神经网络

【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化...---- Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学习框架，它允许你利用你的GPU训练神经网络。...相对于其他的深度学习框架如Theano或Torch等，Caffe不需要你自己编写算法程序，你只需要通过配置文件来指定网络。显然，这种做法比自己编写所有程序更加节省时间，也将你限制在一定的框架范围内。...设置如果你还没有把Caffe安装在你的系统上，我建议在一个允许GPU处理的EC2实例上工作，例如g2.2xlarge实例。...这绝对是高性能深度学习的好工具。如果你想要做图像处理和卷积神经网络，我建议你看看NVIDIA DIGITS，它会为你提供一个舒适的GUI来实现目标。

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利用GPU和Caffe训练神经网络

本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。...---- Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学习框架，它允许你利用你的GPU训练神经网络。...相对于其他的深度学习框架如Theano或Torch等，Caffe不需要你自己编写算法程序，你只需要通过配置文件来指定网络。显然，这种做法比自己编写所有程序更加节省时间，也将你限制在一定的框架范围内。...设置如果你还没有把Caffe安装在你的系统上，我建议在一个允许GPU处理的EC2实例上工作，例如g2.2xlarge实例。...这绝对是高性能深度学习的好工具。如果你想要做图像处理和卷积神经网络，我建议你看看NVIDIA DIGITS，它会为你提供一个舒适的GUI来实现目标。

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