Satish Salian – NVIDIA 技術博客
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Thu, 01 Sep 2022 06:44:30 +0000
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使用 GPUNet 在 NVIDIA GPU 上擊敗 SOTA 推理性能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/beating-sota-inference-performance-on-nvidia-gpus-with-gpunet/
Tue, 30 Aug 2022 05:13:00 +0000
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GPUNet 由 AI 為 AI 精心打造，是一類卷積神經網絡，旨在使用 NVIDIA TensorRT 最大化 NVIDIA GPU 的性能。 使用新的神經架構搜索（ NAS ）方法構建， GPUNet 展示了最先進的推理性能，比 EfficientNet-X 和 FBNet-V3 快兩倍。 NAS 方法有助于為廣泛的應用構建 GPUNet ，以便深度學習工程師可以根據相對精度和延遲目標直接部署這些神經網絡。 高效的體系結構搜索和部署就緒模型是 NAS 設計方法的關鍵目標。這意味著幾乎不與領域專家進行交互，并且有效地使用集群節點來培訓潛在的架構候選。最重要的是，生成的模型已準備好部署。 為目標設備尋找性能最佳的架構搜索可能很耗時。 NVIDIA 構建并部署了一種新型的 NAS AI 代理，該代理可以有效地做出構建 GPUNET 所需的艱難設計選擇，
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