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最新推荐文章于 2024-01-25 13:43:02 发布
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AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比
AI天才研究院
12-02 981
AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比 关键词：人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战 摘要： 本文将深入探讨AI
深度学习硬件配置推荐(kaggle学习)
weixin_46713695的博客
10-17 6358
深度学习硬件配置推荐
PCIE研究-2
yy_hear的博客
09-18 2248
由于4K的配置空间是directly mapped to memory的，那么PCIe规范必须保证所有的PCIe设备的配置空间占用不同的内存地址，按照PCIe规范，支持最多256个bus，每个Bus支持最多32个PCIe devices，每个device支持最多8个function,也就是说：占用内存的最大值为：256 * 32 * 8 * 4K = 256MB。PCIe在存储域地址空间分为三部分，PCIe控制器本身的寄存器、PCIe设备的配置空间、PCIe设备空间。下面开始讨论映射关系。
深度学习 训练吃显卡_深度学习为什么需要显卡计算？
weixin_39857513的博客
12-17 5569
先解释一点，深度学习为什么需要显卡计算？GPU 是为大规模的并行运算而优化；GPU 上则更多的是运算单元(整数、浮点的乘加单元，特殊运算单元等等)；GPU 往往拥有更大带宽的显存，因此在大吞吐量的应用中也会有很好的性能。这里有一个很有趣的解释视频，解释了GPU和CPU的计算区别。所以显卡选择最重要，因为准备基于CUDA计算(CUDA (ComputeUnified Device ...
学习日记：深度学习CPU与GPU
weixin_52017773的博客
03-13 6202
我所用的笔记本电脑没有独立显卡，因此也不支持cuda等软件的安装 1.batch_size 今天用cpu跑深度学习的时候，原本代码的batch_size=512，我知道我的电脑肯定跑不了这么大的batch_size，就设置成batch_size=256，但是jupyter notebook在跑第一个epoch的时候还是显示我的内核挂掉了，重启两三次都仍会遇到这个问题。 解决办法：把batch_size大小设置为100，在我的电脑上就可以正常运行了 每台电脑的cpu也不同，遇到类似的内核挂掉的问题.
深度学习——CPU，GPU，TPU等硬件说明（笔记）
jbkjhji的博客
12-14 3057
提升空间和时间的内存本地性①在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器L1：访问延时 0.5nsL2：访问延时 7 ns(14 * L1)主内存访问延时： 100ns(200 * L1)，内存访问太慢了② 提升空间和时间的内存本地性时间：重用数据使得保持他们在缓存里（寄存器）空间：按序读写数据使得可以预读取（数据相邻）【例】如果一个矩阵是按行存储的，访问一行比访问一列要快（按行的地址是连续的，读取快）
【深度学习】参数量、模型大小、显存
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叶子的博客
06-08 1万+
【深度学习】参数量、模型大小、显存对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节为1MB。那么存储10000个参数需要的内存大小为10000x4 Bytes，约为39KB。存储100万个参数需要的内存大小为39x100/......
跑深度模型的显卡_不止显卡！这些硬件因素也影响着你的深度学习模型性能
weixin_39830303的博客
11-22 3589
加入极市专业CV交流群，与6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与李开复老师等大牛群内互动！同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流。关注极市平台公众号，回复加群，立刻申请入群~作者：Justin ho来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67785062本文已经作者授权，转...
对比使用CPU和GPU进行某些深度学习运算的性能差异
最新发布
03-05
在深度学习领域，计算资源的选择对于模型训练和推理的效率具有至关重要的影响。本文通过对比使用中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）在进行深度学习运算时的性能差异，旨在为研究人员和开发者提供硬件选择的...
GPU与CPU深度学习性能差异实测分析
在当今的IT行业中，深度学习作为一项关键技术，广泛应用于图像识别、自然语言...总之，通过上述步骤，可以有效地比较CPU和GPU在执行深度学习运算时的性能差异，为深度学习模型的部署选择合适的硬件平台提供科学依据。
影响网络模型性能的主要因素
gz7seven
04-28 2866
    在上一节中讲到，从AlexNet到VGG的过程可以看出，深度增加确实对模型的性能有较大的提升。但是，在其过程中VGG随着网络模型深度的增加准确度反而降低，这就说明，模型性能的影响因子不可能只来自于网络的深度。也就是说，并不是网络深度越深模型的性能就越好，当网络深度达到临界状态时，再盲目加大模型的深度，模型性能反而会降低。那影响模型性能的主要因素有哪些呢？主要有5个因素，如下所示： 网络深度； 学习率的设计策略； 最优化方法； 卷积核的设置； 其他因素； 1、网络深度     网络深度上文已经讲过
深度学习与硬件——CPU、GPU和TPU
beilizhang的博客
03-09 2136
参考链接 https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512 为什么关注硬件 有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。 加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。 避免部署出现问题。 深度学习与CPU 一般不用CPU训练深度学习模型。 很多if…else出现时，CPU会比GPU快。 如果需要加速，可以通过Cython访问C++。 对于大部分硬件（GPU、
PCIe 4.0 SSD测试：接口、散热和CPU对性能的影响
杨建荣的学习笔记
02-01 3787
目录-性能瓶颈不只是PCIe接口-测试平台：PCIe Gen4的另类尝试-评估SLC Cache容量&稳态写性能的2种方法-...
从cpu角度理解PCIe续集
Herok
11-07 6289
概述 上篇文章剩下两个问题，上电扫描PCIe树和存储地址到PCIe地址的映射，本篇文章将对这两个问题做出解答。本文可能会针对某一款芯片做出详细流程解答，读者可以只关注整个流程，具体映射机制和寄存器参考芯片datasheet。上篇文章已经了解到如何访问配置空间，前256Bytes可以通过寄存器方式访问，后面的256B~4k必须通过映射才能访问，映射无非就是把配置空间映射到存储地址空间，或者把PCIe...
【性能调优-实例演示】CPU爆了怎么定位问题--》调试指令&性能分析工具
helen的博客
08-03 383
常见性能问题的调试过程。
深度学习训练速度的提高的一些浅见(1)gpu,cpu,硬盘等硬件
thkinglee的博客
08-29 5392
文章目录背景可能的瓶颈本身训练代码(软件)可能的问题服务器(硬件)的问题硬件可能的问题CPUCPU的主要问题解决方案GPUGPU的主要问题硬盘io硬盘io的主要问题内存内存的主要问题解决方法总结 本文着重于硬件方面的问题，代码方面的问题后续会讨论。 背景 多人使用一台服务器，常常会发生由于某个任务占用某个计算资源(cpu,gpu,内存，硬盘io等)过多，而导致其他任务由于该计算资源过少而训练速度过...
成功解决模型训练时CPU占用高
weixin_44485421的博客
11-24 1万+
训练时CPU占用太高了，导致无法在电脑上跑多个程序，调整num_works与batchsize大小，成功解决
图像处理深度学习模型训练速度的硬件影响因素
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深度学习训练速度的影响因素1 数据流通路径2影响速率的因素2.1硬盘读取速度2.2PCle传输速度2.3内存读写速度2.4cpu频率2.5 GPU其他名词 以图象训练任务为例，从CPU，内存，硬盘和GPU方面对算法性能进行讲解 1 数据流通路径 CPU发送指令，把图片从硬盘中读取到内存中 CPU从内存中取出一批数据，转化为numpy array，并进行数据预处理，比如翻转，平移，颜色变换等，最后送回内存 内存和显存中各自开辟一块缓冲区，内存中的一个batch数据通过PCle通道传输到显存(GPU)当中，为
深度学习电脑配置有什么要求？
Bamboo265925的博客
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的快速发展，深度学习已经成为了许多领域的重要工具。然而，深度学习的应用需要强大的计算能力，因此对于想要进行深度学习的用户来说，选择一台合适的电脑是必不可少的。本文将重点介绍深度学习电脑配置的要求。
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