Ubuntu 22.04 including Python 3.10 NVIDIA CUDA $ ^{®} $ 12.1.1 NVIDIA cuBLAS 12.1.3.1 NVIDIA cuDNN 8.9.3 NVIDIA NCCL 2.18.3 NVIDIA RAPIDS $ ^{TM} $ 23.06 Apex rdma-core 39.0 NVIDIA HPC-X 2.15 Ubuntu 22.04 including Python 3.10 NVIDIA CUDA $ ^{®} $ 12.1.1 NVIDIA cuBLAS 12.1.3.1 NVIDIA cuDNN 8.9.2 NVIDIA NCCL 2.18.1 NVIDIA RAPIDS $ ^{TM} $ 23.04 Apex rdma-core 39.0 NVIDIA HPC-X 2.15 Ubuntu 22.04 including Python 3.10 NVIDIA CUDA $ ^{®} $ 12.1.1 NVIDIA cuBLAS 12.1.3.1 NVIDIA cuDNN 8.9.1.23 NVIDIA NCCL 2.18.1 NVIDIA RAPIDS $ ^{™} $ 23.04 Apex rdma-core 36.0 NVIDIA HPC-X 2

support for CuDNN v5. • We added support for CNMeM to speed up the GPU memory allocation. • Theano 0.7 was released 26th March 2015. Everybody is encouraged to update. • We support cuDNN if it is installed device=gpu,floatX=float32 python3.4 gpu_test.py Using gpu device 0: GRID K520 (CNMeM is disabled, CuDNN not available) [GpuElemwise{exp,no_inplace}( # TENSORFLOW 的新进展 分布式的深度学习框架 ### Announcing TensorFlow

如果FP32要使用，可以设置（内部转为FP16）： TF_ENABLE_CUBLAS_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TF_ENABLE_CUDNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TF_ENABLE_CUDNN_RNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 $$ \mathsf{D}= $$ $$ \begin{array}{l|ccc} A_{0

239e8e6a0/p4_2.jpg) High-level data flow graph Primitive Tensor operators such as Conv2D eg. cuDNN Offload to heavily optimized DNN operator library Hardware  New operator introduced by operator fusion optimization potential benefit: 1.5x speedup cuDNN Engineering intensive ![Image](/uploads/documents/3/0/5/6/305660adb6c05c11d51f4c9239e8e6a0/p5_8

者 CNTK。我们推荐 TensorFlow 后端。 • TensorFlow 安装指引。 • Theano 安装指引。 • CNTK 安装指引。 你也可以考虑安装以下可选依赖： • cuDNN (如果你计划在 GPU 上运行 Keras，建议安装)。 • HDF5 和 h5py (如果你需要将 Keras 模型保存到磁盘，则需要这些)。 • graphviz 和 pydot (用于可视化工具绘制模型图)。 RNN，但它往往会占用更多的内存。展开只适用于短序列。 • reset_after: GRU 公约 (是否在矩阵乘法之前或者之后使用重置门)。False = 「之前」(默认)，Ture = 「之后」(CuDNN 兼容)。 ## 参考文献 • Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine bias_constraint=None, return_sequences=False, return_state=False, stateful=False) 由 CuDNN 支持的快速 GRU 实现。 只能以 TensorFlow 后端运行在 GPU 上。 ## 参数 • units: 正整数，输出空间的维度。 • kernel_initializer: kernel

Epoch 1/100 2021-11-09 14:44:20.431426: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:369] Loaded cuDNN version 8005 32/32 [================================================] - 366s 12s/step - loss: 0.6981 Epoch 1/100 2021-11-09 15:38:34.694059: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:369] Loaded cuDNN version 8005 63/63 [–––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

|SSD\_ResNet50|777.26|737.90|0.95| |Yolov3|1097.47|1042.90|0.95| Acer aiSage |Models|Ours (ms)|cuDNN (ms)|Speedup| |---|---|---|---| |ResNet50\_v1|113.81|117.22|1.03| |MobileNet1.0|20.63|30.71|1.49|

blas: 1.0-mkl cuda100: 1.0-0 pytorch ninja: 1.8.2-py36he980bc4_1 pytorch: 1.0.0-py3.6_cuda100_cudnn7_1 pytorch [cuda100] torchvision: 0.2.1-py_2 pytorch The following packages will be UPDATED: conda:

Networking(Spectrum-X) Silicon 9 Training场景NVDA主导 Rack-scale(NVL72) System 10 AMD Helios慢1-2季即错过整代 CUDA+cuDNN+TensorRT Software 10 生态锁定无解 框架集成(PyTorch/JAX) Software 9 新模型首发支持NVDA AI Factory(NIM/NeMo) Software

卷积的一种可重参数化的结构（融合过程如下图 3 所示）。通过融合成的 3x3 卷积结构，可以有效利用计算密集型硬件计算能力（比如 GPU），同时也可获得 GPU/CPU 上已经高度优化的 NVIDIA cuDNN 和 Intel MKL 编译框架的帮助。 实验表明，通过上述策略，YOLOv6 减少了在硬件上的延时，并显著提升了算法的精度，让检测网络更快更强。以 nano 尺寸模型为例，对比 YOLOv5-nano CUDA kernel 调整，选择不同的优化策略和计算方式，寻找适合当前的最优计算方式，以保证当前模型在特定平台上获得最优的性能。上图是优化主要思想，每一个 op 会有多种 kernel 优化策略（cuDNN、cuBLAS 等），根据当前架构从所有优化策略中过滤低效 kernel，同时选择最优 kernel，最终形成新的 Network。 2. 手工优化：众所周知，GPU 适合计算密集型的算子，对于 TFLOPS，在单精度计算时算力为 8.1 TFLOPS，具有极强的推理性能。在 TensorFlow 中，可利用 cuBLAS $ ^{[9]} $ 调 用 Tensor Core 进行 GEMM 加速计算，利用 cuDNN $ ^{[10]} $ 调用 Tensor Core 进行 CNN、RNN 网络加速计算。 ### 5.3 基于 DL 编译器的自动优化 随着深度学习网络越来越复杂（Wider And D