NVIDIA Tensor Core / DLA 资料汇总

原创 已于 2022-07-26 23:41:55 修改 · 1k 阅读 · 4 ·
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#python #人工智能 #深度学习

于 2022-07-22 23:11:27 首次发布
本文汇总了关于NVIDIA Tensor Core的使用，包括在cuBLAS中如何利用Tensor Cores的示例代码。同时介绍了深度学习加速器DLA的基本概念，提供了相关样例代码，并讨论了在TensorRT中如何配置和运行模型以利用DLA进行推理，包括设备类型的设置和管理。
最低0.47元/天 解锁文章
Tensor Core编程
feng__shuai的博客
12-07 845
这里的Tensor Core是指Nvidia的显卡中的计算单元。
开始使用 NVIDIA Jetson Orin 上的深度学习加速器
专注于人工智能领域的小何尚
08-01 3298
DLA(DeepLearningAccelerator)是一种专用集成电路，能够有效地执行现代神经网络架构中常见的固定操作，例如卷积和池化。尽管DLA没有GPU那么多的支持层，但它仍然支持许多流行的神经网络架构中使用的各种层。在许多情况下，层支持可能会满足您模型的要求。例如，NVIDIATAO工具包包括DLA支持的各种预训练模型，范围从对象检测到动作识别。Postmates利用DLA和GPU在JetsonAGXXavier上优化了他们的送货机器人应用程序。...
TensorRT多平台部署详解：从数据中心到边缘设备
最新发布
gitblog_00623的博客
09-06 1037
你是否曾面临这样的困境：在数据中心训练的高精度模型，部署到边缘设备时却因硬件限制性能骤降？或者花费数周时间调试不同平台的兼容性问题？NVIDIA® TensorRT™ 作为高性能深度学习推理SDK，为从数据中心GPU到边缘嵌入式设备提供了统一的优化解决方案。本文将系统讲解TensorRT在多平台部署的核心技术，包括模型转换流程、硬件适配策略、性能调优技巧及实战案例，帮助你在1小时内掌握跨平台部署的...
【自动驾驶技术】自动驾驶汽车AI芯片汇总——NVIDIA篇
使者大牙ℂypher的博客
05-19 8122
NVIDIA自动驾驶SoC解决方案介绍，主要是ORIN芯片的介绍。
Nvidia Tensor Core-CUDA HGEMM优化进阶
https://www.zhihu.com/people/mu-zi-zhi-6-28
07-14 2688
GEMM（General Matrix Multiplication）矩阵乘法是深度学习中最常用且最耗时的算法之一，特别是在CNN、RNN、Transformer等领域中。在这些领域中，大量的矩阵乘法操作需要被快速计算和处理。因此，高效的矩阵乘法实现对于深度学习任务的性能和准确性至关重要。
NVIDIA 的Tensor Core是什么？
sqqwm的专栏
09-05 975
NVIDIA 的Tensor Core是什么？
2025-06-28 10:31:47.153173: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10.0 2025-06-28 10:31:47.571149: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:428] failed to run cuBLAS routine: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/dla/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1365, in _do_call return fn(*args) File "/root/miniconda3/envs/dla/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1350, in _run_fn target_list, run_metadata) File "/root/miniconda3/envs/dla/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py", line 1443, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: 2 root error(s) found. (0) Internal: Blas GEMM launch failed : a.shape=(90, 13), b.shape=(13, 256), m=90, n=256, k=13 [[{{node pi/vf/me_rec/fc1/MatMul}}]] [[pi/cond/Merge/_29]] (1) Internal: Blas GEMM launch failed : a.shape=(90, 13), b.shape=(13, 256), m=90, n=256, k=13 [[{{node pi/vf/me_rec/fc1/MatMul}}]] 0 successful operations. 0 derived errors ignored. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "run_attack_ma_trpo.py", line 117, in <module> gamma) File "run_attack_ma_trpo.py", line 92, in main batch_size=batch_size, env_timesteps_phy=env_timesteps_phy, at_th=at_th, gamma=gamma) File "run_attack_ma_trpo.py", line 72, in train_trpo save_dir=log_dir, save_flag=save_flag, plot_flag=plot_flag) File "/root/dla-master/deep_rl_for_swarms/rl_algo/trpo_mpi/trpo_mpi_attack.py", line 316, in learn seg, info = seg_gen.__next__() File "/root/dla-master/deep_rl_for_swarms/rl_algo/trpo_mpi/trpo_mpi_attack.py", line 58, in traj_segment_generator ac, vpred = pi.act(stochastic, np.vstack(ob)) File "/root/dla-master/deep_rl_for_
06-29
总结步骤：1.降低批量大小或模型复杂度。2.设置GPU内存增长。3.检查CUDA、cuDNN和TensorFlow版本兼容性。4.检查输入数据是否有NaN或Inf。5.重启计算机，释放GPU资源。6.更新GPU驱动。7.尝试在CPU上运行以确认是否是...
NVIDIA Orin开发实战：AI应用构建专家指南
![NVIDIA Orin开发实战：AI应用构建专家指南]...欢迎踏入NVIDIA Orin的开发之旅，在这个快速发展的技术领域中，Orin芯片以其卓越的计算性能和广泛的适
NVIDIA ORIN NX性能基准测试：超越前代的关键技术突破
本文全面介绍了NVIDIA ORIN NX处理器的性能基准测试理论基础，包括性能测试的重要性、测试类型与指标，并对其硬件架构进行了深入分析，探讨了处理器核心、计算单元、内存及存储的性能特点。此外，文章还对深度学习...
【NVIDIA H100与AI框架兼容】：构建高效AI开发环境的关键
本文主要介绍了NVIDIA H100 GPU的概览，强调了其在AI技术应用中的重要性。文章深入分析了NVIDIA H100与主流AI框架之间的兼容性，探讨了构建以H100为核心的高效研发环境的步骤和技巧。通过实例探讨了H100在各类AI任务...
TensorRT为什么快
whaosoft143ai的博客
02-11 875
对于计算部分是可以通过模拟的方式（类似指令集仿真器）计算得到性能的，但是tensor数据流在share/L2/Global Memory的流动过程就很难通过仿真计算得到精确结果，因为要被模拟的数据量和线程数过大，何况要尝试的可能性还很多，靠CPU仿真计算的思路就别想了。cuBLAS开发的很早，应该是CUDA生态最早的一批库了吧，但是随着深度学习的普及，Nvidia又在生态中加入了cuDNN库，它的层次更高，封装了到了网络层，所以其实TensorRT也可以直接调用优化好的cuDNN库中的Kernel？
DLA, programming with tensor cores
Liu Wj的博客
12-25 639
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1045452/how-to-use-dla-with-tesla-t4/ https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1046468/jetson-agx-xavier/dla-purpose/
Nvidia Tensor Core初探
https://www.zhihu.com/people/mu-zi-zhi-6-28
04-07 3641
在基于深度学习卷积网络的图像处理领域，作为计算密集型的卷积算子一直都是工程优化的重点，而卷积计算一般转化为矩阵乘运算，所以优化矩阵乘运算自然成为深度学习框架最为关心的优化方向之一。鉴于此，Nvidia官方给出了一套硬件解决方案，即Tensor Core，可加速矩阵乘运算，实现混合精度计算，在保持准确性的同时提高吞吐量。
探索深度学习加速器：NVIDIA DLA 的魅力与优势
gitblog_00069的博客
06-15 1521
探索深度学习加速器：NVIDIA DLA 的魅力与优势 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在人工智能和深度学习的浪潮中，硬件加速成为了提升效率的关键因素。NVIDIA DLA（Deep Learning Accelerator）正是这样的一个创新解决方案，专注于为卷积神经网络提供全面的硬件加速服务。本文将带您深入了解 DLA，解析其技术内核，展示应用场景，并阐述其独...
NVIDIA DLA初了解
weixin_41012399的博客
06-28 1281
您可以在 DLA 上运行任何网络，其中支持的层在 DLA 上运行，不支持的层回退到 GPU。如果您想要在 DLA 上运行整个模型，DLA 支持骨干网，例如 EfficientNet-Lite、EfficientNet-EdgeTPU、多个 MobileNet 版本、Inception 系列的模型、ResNets、YOLO 模型。由于工作量小而产生的开销。Orin 上的 DLA 特别针对 INT8 进行了优化，因为与 Xavier 上的 DLA 相比，通过权衡 FP16 性能来优化 AI 推理的这种精度。
英伟达 GPU 中的 Tensor Cores有什么作用？
程序猿视角
06-08 8710
英伟达公司的 GPU 显卡过去的型号为 GTX，现在新出了一个 RTX 系列的新产品。RTX 提供的其中一个新功能就是包含了 Tensor Cores。那么这个 Tensor Cores 是做什么用的哪？ 查了一下资料： 使用Tensor核的两个CUDA库是cuBLAS和cuDNN。cuBLAS使用张量核加速GEMM计算（GEMM是矩阵-矩阵乘法的BLAS术语）；cuDNN使用张量核加速卷积和递归神经网络（RNNs）。 许多计算应用程序使用GEMM：信号处理、流体动力学等等。随着这些应用程序的数据大小呈
simplest tensor core gemm sample
eloudy的专栏
05-04 320
code-samples/simpleTensorCoreGEMM.cu at master · NVIDIA-developer-blog/code-samples · GitHubhttps://github.com/NVIDIA-developer-blog/code-samples/blob/master/posts/tensor-cores/simpleTensorCoreGEMM.cu
NVIDIA 显卡 CUDA Core 和 Tensor Core 特性及其区别
JiaWen的博客
12-07 5754
NVIDIA GeForce RTX 系列显卡广受欢迎，不仅因为其强大的图形处理能力，还因为它搭载了多种专用硬件单元，如这种硬件层面的分工协作，使 RTX 显卡在高性能图形计算和 AI 领域都表现出色。这两者在显卡的性能表现中发挥了重要作用，但它们的用途和功能却有显著差异。
GPU 张量核心（Tensor Core）技术解读
07-08 6212
一文理解 GPU 张量核心（Tensor Core）
nvidia tensorcore
01-10
### NVIDIA Tensor Core 技术介绍 NVIDIA Tensor Core 是一种专为加速矩阵运算设计的硬件单元，特别适用于深度学习中的张量操作[^1]。这些核心首次出现在 Volta 架构中，并在随后的每一代架构升级中得到了显著改进...
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