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cublas api 相关的博客

CUDA实践指南（二十九）

额外的硬件数据： 计算能力没有描述某些硬件功能。 例如，主机和设备之间的内核执行与异步数据传输重叠的能力在大多数但不是所有具有计算能力1.1的GPU上均可用。 在这种情况下，请调用cudaGetDeviceProperties（）来确定设备是否具备某种功能。
night李 6年前 1336

CUDA实践指南（三十）

准备部署： 测试CUDA可用性： 部署CUDA应用程序时，通常需要确保即使目标计算机没有支持CUDA的GPU和/或已安装足够版本的NVIDIA驱动程序，应用程序仍能正常运行。 检测具有CUDA功能的GPU： 当应用程序将被部署到目标机器的任意/未知配置时，应
night李 6年前 1582

CUDA学习（二十四）

版本和兼容性： 在开发CUDA应用程序时，开发人员应该注意以下两个版本号：计算能力，描述计算设备的一般规格和功能（请参阅计算能力）以及描述CUDA所支持功能的CUDA驱动程序API版本 驱动程序API和运行时。 驱动程序API的版本在驱动程序头文件中定义为C
night李 6年前 2252

CUDA学习（九十）

模型： 模块是可动态加载的设备代码和数据包，类似于Windows中的DLL，由nvcc输出（请参见使用NVCC编译）。 所有符号的名称（包括函数，全局变量和纹理或表面引用）都保存在模块范围内，以便独立第三方编写的模块可以在相同的CUDA上下文中进行互操作。
night李 6年前 2092

ElasticDL: Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统

9月11日，蚂蚁金服在 Google Developer Day Shanghai 2019 上宣布开源了基于 TensorFlow 2.0 eager execution 的分布式深度学习系统 ElasticDL。基于 TensorFlow 的支持弹性调度
缪克卢汉 5年前 6887

阿里巴巴机器翻译团队：将TVM引入TensorFlow中以优化GPU上的神经机器翻译

译者注：TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，该技术能够自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最有供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。项目链接：https://github.com/dml
【方向】 6年前 5295

英伟达深度学习SDK介绍

Abstract： 深度学习算法使用大量数据和GPU的计算能力直接从数据（如图像，信号和文本）中获取信息。NVIDIA DIGITS为图像分类提供了基于工作流的交互式解决方案。深度学习框架为设计和培训自定义深度神经网络提供了更大的灵活性，并提供了常用编程语言
night李 6年前 1912

AI大牛教你如何秒速部署GPU深度学习的应用

2018云栖直播，NVIDIA资深高级系统架构师David带来以Quick deployment of GPU DL application为题的演讲。如何在CPU上以及在阿里云上秒速部署应用一直是个具有挑战性的问题，本文先是讲述了TensorRT具有哪些应
云迹九州 6年前 3692

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