NVIDIA Deep Learning Performance - NVIDIA Docs
NVIDIA Deep Learning Performance Documentation - Last updated February 1, 2023 Get Started With Deep Learning Performance This is the landing page for our deep learning performance documentation. This page provides recommendations that apply to most deep learning operations. It also provides links, short explanations of other performance documents, and how these pages fit together. Training Train
Making Deep Learning go Brrrr From First Principles
Making Deep Learning Go Brrrr From First Principles So, you want to improve the performance of your deep learning model. How might you approach such a task? Often, folk fall back to a grab-bag of tricks that might've worked before or saw on a tweet. "Use in-place operations! Set gradients to None! Install PyTorch 1.10.0 but not 1.10.1!" It's understandable why users often take such an ad-hoc appro
GPU profiling for computer vision applications
NVIDIA provides several tools for profiling GPU performance of computer vision applications, including nvprof, nvvp, and the next-generation Nsight Compute and Nsight Systems. Nvprof allows command-line profiling with different modes, while nvvp provides a GUI interface for visualizing profiling results. These tools help analyze kernel performance, identify bottlenecks like compute or memory limit
NVIDIA Visual Profiler 入門 - Qiita
はじめに NVIDIA Visual Profilerという、CUDAに関する、描画が少しリッチなProfilerがあります。 こんな感じです。 ボトルネックを解析したり、Optimizationしたりするのに有効です。 リモートマシンでInstallしておいて nvvp とすると起動して、以下のようにターミナル端末からX11とかで起動することもできますが 動作が重くなりがちなので、 nvprof でprofilingだけリモートマシンで行なって、 scp でローカルマシンに結果を飛ばして、 ローカルの NVIDIA Visual Profilerを使う という一連の流れを紹介したいと思います。 (なお、リモートマシンは nvprofが使えることを前提としてます) 公式のドキュメントはここにあります。(英語) http://docs.nvidia.com/cuda/profiler-use
Debunking the 100X GPU vs. CPU Myth (訳:GPUなら100倍速いという神話を覆す) - 2012-12-02 - J
この記事は GPGPU Advent Calender の二日目の記事です。 二日目の内容がコレかよ！というみなさんのつっこみが本編です。以下の内容はオマケとなります。 http://pcl.intel-research.net/publications/isca319-lee.pdf 時は2010年…くーだ使えば100倍とか1000倍とか速くなるんでしょ？なんでCPUそんな遅いの？などと、世界中でボロクソに言われたIntelは、ついにブチ切れて、「お前らは全員間違ってる！俺がその間違いを正してやる！」という内容の論文をISCAに投稿するのだった… という事情だったのかどうかは知らないですが、内容としては、↓このグラフが全てを物語っていて、 「GPUだと100倍速いとか言うけど、あれはCPUのコードを最適化してないからで、CPUも最適化すれば、平均たったの2.5倍しか速くならない」、という
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CUTLASS Tutorial: Mastering the NVIDIA® Tensor Memory Accelerator (TMA)
Fireworks - Blog
Nsight Systems Exposes New GPU Optimization Opportunities | NVIDIA Technical Blog
Slide 1
GitHub - NVIDIA/nccl-tests: NCCL Tests
https://www.nersc.gov/assets/GPUs-for-Science-Day/05-max-katz.pdf
HowTo Configure SR-IOV for ConnectX-4/ConnectX-5 with KVM (Ethernet)
GitHub - lazykyama/chainer_profutil: Chainer utility tool for GPU profiling by nvprof.
Hydra: Pixar's Real-Time Render Engine for Feature Film Assets and Workflows / GPU Technology Conference 2015
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
How to use NVIDIA profiler