GPU-CPU-CUDNN卷积加速

最新推荐文章于 2024-10-30 17:21:12 发布
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#卷积加速运算

本文详细探讨了GPU、CPU与CUDNN在深度学习中的卷积加速技术，解析了不同硬件环境下卷积操作的优化策略，以及CUDNN如何提升卷积神经网络的训练效率。
cuDNN学习笔记（3）-- 卷积公式
北溟客的博客
08-08 1459
cuDNN提供了各种各样的API函数，本人在上一篇文章《cuDNN学习笔记（2）-- 常用数据类型和API函数》（https://blog.youkuaiyun.com/qq_41736617/article/details/119515655，持续更新中…）进行了介绍。 函数的使用离不开对于原理的理解，本篇对cuDNN的卷积公式进行介绍。 cuDNN提供了好几种计算公式，这里先对计算公式涉及到的变量进行介绍。 卷积公式的参数 Term Description 说明 xxx Input (image)
基于CuDNN如何实现自动选取最优卷积算法？
jiangbo1017的专栏
02-23 2614
何为最优 最优并不是绝对的，而是需要针对具体的应用场景而言．在深度学习应用中，训练时我们往往对训练速度有要求，希望越快越好，也就意味着能够在更短的时间训练完我们的模型，更小的调整参数的成本；而对于随着网络模型的深度加大，模型本身训练时所占用的显存空间很大，这时候就要求我们的选取的卷积算法能够竟可能的少占用临时显存空间．综上，这是一个时间与空间的权衡，本文会结合当前最新的ＣuDNN分析如何实现...
深度卷积神经网络在CPU上计算的加速
SnoopyBUG的博客
07-07 1346
深度卷积神经网络在CPU上计算的加速。在利用MXNet对AlexNet简化模拟实现过程中，由于机器没独显，只能利用在CPU进行计算，但计算时间过长。解决思路有两个：优化读取数据的函数，Intel MKL-DNN加速深度神经网络计算。
使用CuDNN进行卷积运算
热门推荐
幻世
03-26 1万+
CuDNN NVIDIA ® cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. It provides highly tuned implementations of routines arising frequently in DNN applications: Convolution fo...
cudnn实现前向卷积运算（入门向）
qq_58135699的博客
04-23 1510
注意有个小坑：cudnn的更新比较快所以在自己的环境下往往需要对算法进行修改，主要是同样功能的函数名称会有变化。可以去英伟达官网的cudnn网页查看各个API的功能。最后上面的程序运行结果是这样哒！算法的设计流程大致如下。
tensorflow-gpu工具：cudnn9.0
09-02
通过合理安装和配置，结合cuDNN提供的高效计算功能，我们可以充分利用GPU资源，加速深度学习项目。在实际应用中，应关注不同硬件和软件版本的兼容性，以及持续关注cuDNN的新版本以获取更多性能提升。
onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.2.zip
11-17
它提供了C++接口，使得开发者能够利用GPU加速来执行深度学习模型，以实现更快的推理速度。 首先，我们来深入了解ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放的模型交换格式，旨在促进不同深度学习...
cudnn-windows-x86_64-8.3.1.22_cuda11.5-archive.zip
01-16
- **批归一化**：CUDNN 实现了 GPU 上的批量归一化，减少了数据在 CPU 和 GPU 之间传输的次数，提升了整体性能。 - **并行处理**：CUDNN 利用 GPU 的并行计算能力，使得大量并发计算成为可能，大大加快了模型训练和...
tensorflow-gpu-2.12.0.tar.gz
02-16
2. **高性能**：相比CPU，GPU可以提供更高的浮点运算速度，特别是在训练复杂模型时，如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。 3. **Cuda和cuDNN支持**：TensorFlow GPU 版本利用NVIDIA的Cuda和cuDNN库，这...
tensorflow_gpu-2.8.0-cp38-cp38-win_amd64.whl.rar
07-02
如果你的系统有配备NVIDIA GPU并安装了对应的CUDA和cuDNN驱动，那么GPU加速的TensorFlow可以显著提升训练速度。 在使用TensorFlow时，有以下几点需要注意： - **安装**：通过pip命令安装whl文件，如`pip install ...
cuDNN 开发指南
10-18
cuda cudnn开发指南文档，详细介绍了数据类型，api参考，编程模型等，cuda深度学习开发参考必备。
使用CuDNN进行卷积操作的知识点
yangdeshun888的博客
12-28 1857
参考博客：使用CuDNN进行卷积运算  
CUDA卷积算子手写详细实现
u012374012的专栏
08-01 992
卷积操作主要针对图像进行运算，我们常见的RGB即为三通道的二维图像，那么就可以通过一个一维数组存储所有的数据，再按照不同的布局去索引对应的数据，现在主要使用nchw和nhwc两种数据布局，其中n - batch size 也可以理解为"图像"数量c - channel num 即我们说的通道数量h - height 图像高度，每个通道的高度宽度是一致的w - width 图像宽度那么显然nchw就是逐个通道的读取图像，nhwc即对所有通道的同样位置读取数据后，再切换到下一个为止。
pytorch之torch.backends.cudnn.benchmark=True——使用 GPU 来加速网络的训练
夏普通
06-04 2312
import torch torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backend.cudnn.benchmark=True cuDNN使用非确定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用 如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True，说明设置为使用使用非确定性算法 然后再设置： torch.backends.cudnn.benchmark = True 所以我们经常看见
99%的算法工程师都不知道！Tensorflow中Cudnn加速LSTM的正确打开方式
tylunas的博客
03-06 1957
在Tensorflow中，想要做到使用cuDNN在GPU上加速训练RNNs，还能用CPU进行推理，方法似乎只有两个——第一，使用tf.keras.layers.CuDNNLSTM；第二，按本文的方法使用CudnnCompatibleLSTMCell，所以用LSTMBlockFusedCell怎么样？
[卷积算子加速] im2col优化
机器学习杂货铺1号店
11-21 2757
[卷积算子加速] im2col优化 FesianXu 20201121 at UESTC 前言 在深度学习模型中，卷积是非常重要的工具，然而卷积的计算复杂度很高，因此需要对此进行特定的优化，im2col与winograd [5]，fourier [4]是非常常见的优化方法，本文介绍基于im2col的优化方法。如有谬误请联系指出，本文遵守 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请联系作者并注明出处，谢谢。 ∇\nabla∇ 联系方式： e-mail: FesianXu@gmail....
2.CUDA与cuDNN配置，在虚拟环境搭建tensorflow框架
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zzf021122的博客
10-30 1501
（中央处理器，Central Processing Unit）和（图像处理器，Graphics Processing Unit）。查看自己的电脑此电脑->右键->管理->设备管理器->显示适配器可以看到点击出现了，即我的电脑独立型号（入门级别😂）。有独显就可以继续看下去。
什么是CUDA和CUDNN？——GeForce NVIDIA显卡用于深度学习计算的GPU加速工具
小哈里的博客
10-24 8879
1、什么是CUDA？ CUDA的概念 统一计算架构CUDA（Compute Unified Device Architecture）是为了让nvidia gpu可以完成通用计算任务的一种集成技术 ，通常可以使用的cuda框架有c，c++,fortran,python,java的，可以为数据大吞吐量的工作提供很好的加速功能。 CUDA包括驱动，sdk，toolkit等。主要是用来进行计算加速，作为协处理器来进行使用 。同时cuda有很多的库 ，如cublas，cufft等计算库，在用于科学计算和人工智能领域
一行代码提升卷积神经网络的计算效率，加速神器torch.backends.cudnn.benchmark
qq_38410428的博客
07-16 1万+
大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么 PyTorch 不将其默认设置为 True？它的适用场景是什么？为什么使用它可以提升效率？答案就在本文之中。 前言 在说 torch.backends.cudnn.benchm.
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