FP16

[TensorRT] 使用TensorRT加速深度模型入门

TensorRT支持FP16、INT8等数据类型，在运用后，发现模型推理速度大大提高，英伟达的TensorRT实在太强了。只可惜这个工具没有开源，不然真要好好研究。
太阳上的日子·2019-08-23 00:03

MXNet半精度（FP16）训练

MXNet半精度训练1.先决条件VoltarangeofNvidiaGPUs(e.g.AWSP3instance)CUDA9orhighercuDNNv7orhigher2.使用GluonAPI训练和前向推理2.1训练使用cast将网络设置为float16精度进行训练net.cast('float16')data=data.astype('float16',copy=False)optimizer
SoftGit·2019-07-11 09:05

TensorRT5 yoloV3加速

https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3之前做过caffe版本的yolov3加速，然后实际运用到项目上后，发现原始模型在TX2（使用TensorRT加速后，FP16
ShellCollector·2019-06-20 10:16

ubuntu RTX2080Ti pytorch使用fp16

被安利了很久说2080ti下使用fp16可以提速而且几乎不影响效果，所以今天试着弄了一下，整体感觉是显存占用少很多，速度比较快，但是还是会影响准确度，而且一些非官方提供的模块使用起来不方便（因为不支持fp16
britney_f·2019-04-10 12:38

TensorRT优化

ssd_inception_v2_coco","output_dir":"models"},"optimization_config":{"use_trt":true,"precision_mode":"FP16
bleedingfight·2019-01-21 17:38

TensorRT5中的yoloV3加速

之前做过caffe版本的yolov3加速，然后实际运用到项目上后，发现原始模型在TX2（使用TensorRT加速后，FP16）上运行260ms，进行L1排序剪枝后原始模型由246.3M压缩到64.8M，
猫猫与橙子·2019-01-03 11:25

深度学习模型压缩与优化加速

模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）：线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16
帅气滴点C·2018-11-25 10:02

TensorRT使用TX2进行FP16和FP32的时间计算

使用半精度（FP16：float16）每帧图片的测试时间降到50～60ms;使用单精度（FP32：float32）每帧图片给的测试时间降到80～90ms。使用TensorRT提速时如何操作？
猫猫与橙子·2018-09-11 14:10

CUDA 半浮点数运算

cudaSamples里面0_Simple里面有个关于fp16的例子，做fp16矢量的点积的。自己简单实现一个，做个对自己的测试。
Nine-days·2018-08-08 15:57

深度学习模型压缩与优化加速（Model Compression and Acceleration Overview）

模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）：线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16
Law-Yao·2018-07-17 17:48

16位浮点数（FP16）

16位浮点数（FP16）CUDA7.5开始，支持16位浮点数的存储和计算，添加了half和half2两种数据类型，并内置了用来操作它们的函数。
pengfeix·2018-04-18 15:39

Jetson TX1 开发教程（4）--TensorRT加速Caffe初探

项目地址：NVIDIATensorRT前言TensorRT（GIE）是一个C++库，适用于JetsonTX1和Pascal架构的显卡（TeslaP100,K80,M4andTitanX等），支持fp16
chvalrous·2018-01-19 16:02

CUDA使用FP16进行半精度运算

cudaSamples里面0_Simple里面有个关于fp16的例子，做fp16矢量的点积的。自己简单实现一个，做个对自己的测试。
lalalala256·2018-01-13 21:52

【百度、NVIDIA】混合精度训练 Mixed Precision Training

《MixedPrecisionTraining》思路如图1，简单说，权值用32位保存，然后训练过程中截断为16位，而后weight和activation都用FP16来计算，最后更新还是使用FP32的权值
Mys_GoldenRetriever·2017-12-07 14:05

Nvidia GPU的浮点计算能力(FP64/FP32/FP16)

转自：http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403987017473113077其实说到浮点计算能力，首先得区分不同精度的浮点数，虽然Linpack测试里只关心双精度的浮点计算能力，但在其他领域，有时候反而会更加关注单精度甚至是半精度的浮点计算能力。半精度、单精度、双精度这些概念是在IEEE754标准里定义的，浮点计数是利用浮动小数点的方式使用不同长度的
haima1998·2017-10-16 15:26

Jetson TX1 开发教程（4）--TensorRT加速Caffe初探

项目地址：NVIDIATensorRT前言TensorRT（GIE）是一个C++库，适用于JetsonTX1和Pascal架构的显卡（TeslaP100,K80,M4andTitanX等），支持fp16
算法学习者·2017-05-16 01:11

TensorRT 2 初探秘 （一）

一、TensorRT基本概念TensorRT（GIE）是一个C++库，适用于JetsonTX1和Pascal架构显卡，支持fp16特性，也就是半精度运算。
Mars_WH·2017-04-19 16:38

Jetson TX1 开发教程（4）--TensorRT加速Caffe初探

项目地址：NVIDIATensorRT前言TensorRT（GIE）是一个C++库，适用于JetsonTX1和Pascal架构的显卡（TeslaP100,K80,M4andTitanX等），支持fp16
Jesse_Mx·2017-02-20 20:59

NVidia TensorRT 运行 Caffe 模型

前面的话NVidia发布了TensorRT，支持fp16，可以在TX1和Pascal架构的显卡，如gtx1080上运行半精度。
mydear_11000·2016-11-30 16:59

让Faster R-CNN支持TX1的fp16(half float, float16)特性

为什么要用float16？一句话，float16的运算速度是float32运算速度的2倍。nVidia说的，数据不对不要怪我，(≖‿≖)✧在说一下缺点，也是一句话，精度损失了。（卧槽，废话，(*´Д｀*)）会损失多少呢？IEEE754（wiki）这里描述各种float的规则，这里鄙视一下百度百科。눈_눈float32:负-3.4028235E+38到-1.401298E-45，正1.401298E
LeeJiajun·2016-02-24 23:12

CUDNN v3特性

原文链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（1）为所有层增加了FP16支持（仅用于存储，所有中间计算仍然使用FP32；（2）为所有层增加3D
kkk584520·2015-08-06 09:00

OS X以及iOS中与硬件环境相关的预定义宏

比如Apple A6引入了ARMv7S架构，增加了FMA（融合的乘加）以及FP16（IEEE754-2008中的16位浮点运算）操作（通过__fp16关键字来定义16位浮点变量）；而Apple A7又开始支持了
·2014-04-20 11:00
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