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fatal error: third_party/gpus/cuda/include/cuda_fp16.h: 没有那个文件或目录

https://github.com/northeastsquare/bts 打开目录 "tensorflow/include/tensorflow/core/util/gpu_kernel_helper.h" 然后编辑,把 #include "third_party/gpus/cuda/include/cuda_fp16.h" 替换成 #include "cuda_fp16.h" 然后,再编辑 "tensorflow/incl

cublas fp16

编译选项: nvcc 4.cpp -o test_gemm  -lcudart -lcuda -lcublas -std=c++11   #include <sys/time.h> #include <cuda_profiler_api.h> #include <cublas_v2.h> #include <cuda.h> #include <cuda_fp16.h> #include <cuda_runtime.h> #inclu

The Demo required for a Affine asymmetric u8 quantized rknn model, but output quant type is NONE, 未完

在RV1126上面跑模型时,报下面的错误。 sdk version: librknn_runtime version 1.6.0 (6523e57 build: 2021-01-15 15:56:31 base: 1126) driver version: 6.4.3.5.293908 model input num: 1, output num: 1 index=0, name=images_245, n_dims=4, dims=[1, 3, 640, 640], n_ele

FP16与INT8

AI计算中的两种数据格式 FP16和INT8同为端侧AI计算深度学习模型中的常用数据格式,在不同的AI应用中具有独特优势 什么是FP16呢? 在计算机语言中,FP32表示单精度浮点数,相应的FP16就是半精度浮点数。与FP32相比,FP16的访存消耗仅为1/2,也因此FP16是更适合在移动终端侧进行AI计算的数

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用 背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP: 一.什么是AMP? 二.为什么要使用AMP? 三.如何使用AMP? 四. 注意事项 正文: 一.什么是AMP? 默认情况

混合精度训练amp,torch.cuda.amp.autocast():

1 需要什么GPU: 在上面讲述了为什么利用混合精度加速,需要拥有 TensorCore 的GPU 0x02. 基础理论: 在日常中深度学习的系统,一般使用的是单精度 float(Single-Precision)浮点表示。在了解混合精度训练之前,我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs

Understanding Tensorcore Computing Performance of Ampere

看到下面的白皮书的两段话:https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/Solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf Using FP16/FP32 mixed-precision Tensor Core operations as an example, at the hardware level, each Tensor Core in the Volta arch

混合精度训练(FP16 & FP32)

混合精度是指训练时在模型中同时使用单精度 float32和半精度 float16 浮点类型,从而加快运行速度,减少内存使用的一种训练方法 通过让模型的某些部分保持使用 32 位类型以保持数值稳定性,可以缩短模型的单步用时,而在评估指标(如准确率)方面仍可以获得同等的训练效果。   作为一名算

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍

背景:  pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.apex,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP:  1.什么是AMP?     2.为什么要使用AMP?  3.如何使用AMP?   正文:  1.什么是AMP?      默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点

CUDA 8混合精度编程

CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核,加速了某些类型的FP16矩阵数学。这使得在流行的人工智能框架中进行更快、更容

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析第四季

虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。 NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。使用标准的ILSVRC 2012图片集,在ImageNet上通过ResNet50模型来训练和推断,可以展示更具参

Tensor Core技术解析(下)

Tensor Core技术解析(下)  让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点(IEEE-754 FP16)而非单精度浮点(FP32)进行深度学习训练的基础之上。 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现,随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为“伪FP16”,即使用F

规格化fp16

  fp16数a,符号位a[15],指数位a[14:10],尾数位a[9:0] 指数位表示的十进制数为e,尾数位表示的十进制数为m 实际的指数为E,实际的尾数为M 对于规格化的fp16,其指数不为0也不为31 E = e - 15,  M = 1 + m/1024(1024为2的10次方) 对于非规格化的fp16,其指数为0 E = 1 - 15, M = m/1024