The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
Deep learning is a field with intense computational requirements, and your choice of GPU will fundamentally determine your deep learning experience. But what features are important if you want to buy a new GPU? GPU RAM, cores, tensor cores, caches? How to make a cost-efficient choice? This blog post will delve into these questions, tackle common misconceptions, give you an intuitive understanding
NVIDIA Ampere アーキテクチャと TensorRT を使用してスパース性で推論を高速化する
Reading Time: 2 minutes この投稿は、NVIDIA TensorRT 8.0 のアップデートを反映するために 2021 年 7 月 20 日に更新されました。 ニューラル ネットワークをデプロイするときは、ネットワークの実行速度の高速化や空間の低減方法を考えると良いです。より効率的なネットワークは、限られた時間の中でより良い予測を行い、予想外の入力に対してより迅速に反応し、制約のあるデプロイメント環境に適合できます。 スパース性はこれらの目的を達成することを約束する最適化手法の 1 つです。ネットワークにゼロがある場合は、それに対して保存や操作をする必要はありません。スパース性のメリットは簡単なことのように思われます。スパース性の効果を実現するには以前から 3 つの課題がありました。 高速化 — 細粒度の構造化されていない重みのスパース性は構造に欠け、効率的なハードウ
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https://developer.download.nvidia.com/video/gputechconf/gtc/2020/presentations/s21819-optimizing-applications-for-nvidia-ampere-gpu-architecture.pdf
TensorFlow Release Notes :: Deep Learning Frameworks Documentation
Microsoft PowerPoint - HC2020.NVIDIA.Choquette.v01.pptx
At-Scale Sparse Deep Neural Network Inference with Efficient GPU Implementation
