FP16 – NVIDIA 技術博客
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Thu, 04 May 2023 03:12:11 +0000
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基于 NVIDIA 的 PC 端到端人工智能：從 FP32 過渡到 FP16 優化人工智能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/end-to-end-ai-for-nvidia-based-pcs-optimizing-ai-by-transitioning-from-fp32-to-fp16/
Thu, 27 Apr 2023 03:07:59 +0000
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這篇文章是關于人工智能端到端優化。 人工智能模型的性能在很大程度上受到所使用計算資源的精度的影響。較低的精度可以提高處理速度和減少內存使用，而較高的精度可以獲得更準確的結果。在精度和性能之間找到正確的平衡對于優化人工智能應用程序至關重要。 NVIDIA GPU 配備了 Tensor Core 等專用硬件，已成為加速人工智能工作負載的關鍵組件。為了充分利用它們的功能，重要的是要滿足某些限制，并基于特定的人工智能應用程序優化硬件。 在這篇文章中，我們討論了如何通過從 FP32 （單精度浮點格式）轉換到 FP16 （半精度浮點數格式）來優化 AI 的 GPU 。我們介紹了使用 FP16 的優勢、轉換模型的方法，以及這種轉換對人工智能應用程序的質量和性能的影響。 從 ONNX 格式的簡單未優化模型開始。 Nsight Systems 的配置文件顯示，
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