volta

↑ 点击 蓝字 关注视学算法 作者丨Dreaming.O@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/103685761 编辑丨极市平台 本文主要记录下在学习和实际试用混合精度过程中的一些心得总结和建议。 01. 前言 以前一直看到不少混合精度加速模型训练的工作，受限于手上没有 Volta 架构的GPU。体验工作也就只能作罢。但是最近成功申请下来V100机器，除了激动之外，当时心里最大的想法，就是要尝试下这心心念念已久的混合精度加速功能。 02. 基础理论 在日常中深度学习的系统，一般使用的是单精度 float（Single-Precision）浮点表示。在了解混合精度训练之前，我们需要先对其中的主角半精度『float16』进行一定的理论知识学习。 float vs float16 的组成bitmap 在上图可以看到，与单精度float（32bit，4个字节）相比，半进度float16仅有16bit，2个字节组成。天然的存储空间是float的一半。其中，float16的组成分为了三个部分： 最高位表示符号位； 有5位表示exponent位; 有10位表示fraction位; 根据wikipedia上的介绍，我总结下float16的这几个位置的使用，以及如何从其bitmap计算出表示的数字： 如果 Exponent 位全部为0： 如果 fraction 位

40 North Ventures是一家专注于工业领域技术投资的早期成长型风险投资基金，已从GE Ventures收购了11家公司的投资，更多信息尽在振工链。 尽管40 North Ventures没有透露这笔交易的价值，但该基金去年筹集了2亿美元。一位发言人说，这部分被用于从GE Ventures的收购以及先前的四笔投资。 11家新的投资公司与40 North Ventures在技术和商业模式创新方面的关注保持一致，从而增加了其不断壮大的高性能公司的投资组合，这些产品构建了工业未来。 由标准工业联合首席执行官大卫·米尔斯通（David Millstone）和大卫·温特（David Winter）创立，并由共同管理董事马克·范登·伯格（Marc van den Berg）和玛丽安·吴（Marianne Wu）领导，40 North Ventures致力于改变工业领域。 它为使业务更加数据驱动，敏捷，以消费者为中心和环境可持续发展的公司提供早期和增长资本。 40 North Ventures的目标是一系列成熟行业，从制造业，物流业和交通运输业到能源，基础设施和建筑业。 联合董事总经理Marc van den Berg表示：“在40 North Ventures，我们相信我们正处于现代工业革命的风口浪尖，而风险投资具有独特的地位，可以帮助推动这一变化。

　　 　　 作 者 | 包永刚 　　 编辑 | 丛 末 　　突如其来的新冠肺炎大流行打乱了众多公司的产品发布计划，比如本该在今年3月英伟达（NVIDIA）GTC 2020上发布的安培（Ampere）架构曝光多次却一直未发布。今天，英伟达CEO黄仁勋发布了英伟达新一代GPU架构安培，并带来了基于安培架构GPU A100的DGX-A100 AI系统和面向边缘AI计算的EGX A100。 　　有意思的是，受疫情影响，已经在家工作四十五天的黄仁勋是在家里的厨房提前录制了演讲视频，用三个视频完成了2020 GTC的主题演讲和新品发布。 　　此次GTC 2020最重磅的产品自然是安培架构GPU A100，这是目前全球最大的7nm芯片，面积高达826平方毫米，集成了540亿个晶体管。相比Volta架构实现了高达20倍的性能提升，并且可以同时满足AI训练和推理的需求。 　　由8个安培A100 GPU打造的NVIDIA DGX A100 AI系统单节点性能达到了创纪录的5 petaflops。 　　 　　 1 　　 第八代安培GPU架构性能提升高达20倍 　　安培是英伟达继2018发布的Turing（图灵）架构之后的最新一代GPU架构，也是英伟达推出的第八代GPU架构。 黄仁勋说：“Ampere架构的突破性设计为英伟达第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃，集AI训练和推理于一身

　　中国动力电池厂商在全球新能源汽车产业链中的权重越来越高。 　　5 月 28 日晚间， 国内第三大动力电池生产商国轩高科发布公告称，公司已与大众汽车 (中国) 投资有限公司 (以下简称“大众中国”) 签署了非公开发行的 A 股股份认购与战略合作协议，交易完成后，大众中国将合计持有国轩高科总股本的 26.47%，成为公司第一大股东。 　　大众中国将通过非公开发行和股份转让两种方式完成这笔交易。一方面，大众中国根据协议认购国轩高科向其定向发行的股份总数 30% 的人民币普通股股份，这部分拟募集资金总额不超过 73.06 亿元；另外，大众中国与珠海国轩、李缜签署《股份转让协议》，总共获得 5% 的股权，按转让价格为每股 24.9 元计算，转让价款共计约 14.06 亿元。 　　 粗略估算，大众中国这次入主国轩高科的投资超过 80 亿元，堪称大手笔，截止发稿前，国轩高科股价大涨 10% 达 29.9 元，总市值达 338 亿元。 　　 　　图｜本次交易前后，李缜及其一致行动人、大众中国持有公司股份及控制的表决权情况 　　国轩高科是国内较早从事新能源汽车动力锂离子电池的企业之一，旗下主要产品包括正极材料及磷酸铁锂电芯、三元电芯、动力电池组、电池管理系统和储能型电池组等，广泛应用于纯电动商用车、乘用车、物流车和混合动力汽车等新能源汽车领域以及储能电站、通讯基站等领域，与上汽集团、北汽新能源

NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是Tesla GPU系列的明星产品，云服务器吧分享NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比： NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100 NVIDIA Tesla系列GPUP4、T4、P40以及V100性能规格参数对比表， 阿里云GPU云服务器 提供的实例GN4（Nvidia M40）、GN5（Nvidia P100）、GN5i（Nvidia P4）及GN6（Nvidia V100），也会基于NVIDIA Tesla GPU系列。 云服务器吧 Tesla T4：世界领先的推理加速器 Tesla V100：通用数据中心 GPU 适用于超高效、外扩型服务器的 Tesla P4 适用于推理吞吐量服务器的 Tesla P40 单精度性能 (FP32) 8.1 TFLOPS 14 TFLOPS (PCIe) 15.7 teraflops (SXM2) 5.5 TFLOPS 12 TFLOPS 半精度性能 (FP16) 65 TFLOPS 112 TFLOPS (PCIe)125 TFLOPS

要是您不太熟悉大多数PC游戏菜单选项中不同的图形设置，那么可能会感到困惑什么是"抗锯齿". 在这篇文章中，我们会简单介绍什么是抗锯齿以及列出2020年可能会碰到流行的抗锯齿技术，帮助您决定使用哪个获得最佳的游戏体验. 抗锯齿有什么作用呢? 您因该知道显示器的图像是由像素组成的，这是数字图像中的最小单位.而现代的电视和电脑显示器拥有数百万的像素.这些像素仍然是矩形的.这意味着当圆形显示在屏幕上时，您几乎肯定能看到一些锯齿状的边缘.即aliasing. 顾名思义，抗锯齿就是通过各种不同的抗锯齿技术来减少锯齿,实际上这些不同主要体现它们处理锯齿的方式和在游戏中的性能消耗. 抗锯齿有哪些类型呢？ 2020年之前，有一些流行的抗锯齿技术.其中某些技术比其他的更加受欢迎,下面我们将简要概述您最可能在游戏中会碰到的抗锯齿技术. MSAA: multisample anti-aliasing(多采样抗锯齿) 它是最常见的抗锯齿类型之一，通常可以在图像保真度和性能之间找到最佳的平衡点.这种抗锯齿是利用两个或者多个相邻像素的多个采样来创建高保真图像,使用的采样数越多，图像看起来越好.但是这样就不可避免地需要更多的GPU性能.而MSAA通常的采样数为两个，四个，八个. 另外,我们还有EQAA(enhanced quiality anti-aliasing 增强质量抗锯齿)和CSAA(coverage

本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS，为了保证系统的可靠性，HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失。通常，HDFS中每一份数据都设置两个副本，这也使得存储利用率仅为1/3，每TB数据都需要占用3TB的存储空间。随着数据量的增长，复制的代价也变得越来越明显：传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销，给存储空间和网络带宽带来了很大的压力。因此，在保证可靠性的前提下如何提高存储利用率已成为当前HDFS应用的主要问题之一。 针对这些问题，英特尔、Cloudera、华为以及其他的Apache Hadoop communit共同参与开始引入纠删码（Erasure Coding，EC）技术，在保证数据可靠性的同时大幅降低存储开销， 节省2倍的存储空间 。该feature计划在Hadoop3.0版本发布。 什么是纠删码 EC Erasure coding纠删码技术简称EC，是一种数据保护技术。最早用于通信行业中数据传输中的数据恢复，是一种编码容错技术。他通过在原始数据中加入新的校验数据，使得各个部分的数据产生关联性。在一定范围的数据出错情况下，通过纠删码技术都可以进行恢复。 在存储系统中，纠删码技术主要是通过利用纠删码算法将原始的数据进行编码得到校验，并将数据和校验一并存储起来，以达到容错的目的。其基本思想是将ｋ块原始的数据元素通过一定的编码计算

论文连接： https://arxiv.org/abs/2004.10934 翻译的很多都是直译的，不准的地方请欢迎大佬指正 摘要 有许多功能可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。一些功能仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小规模数据集上运行； 而某些功能（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和数据集。我们假设此类通用功能包括加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP），跨小批量标准化（CmBN），自对抗训练（SAT）和Mish激活函数。我们使用以下新功能：WRC，CSP，CmBN，SAT，Mish激活，Mosaic数据增强，CmBN，DropBlock正则化和CIoU_loss，并结合使用其中的一些功能以实现最新的结果：43.5％的AP（65.7 在Tesla V100上，MS COCO数据集的实时速度约为65 FPS。源代码位于 https://github.com/AlexeyAB/darknet 。 Introduction 大多数基于CNN的物体检测器仅适用于推荐系统。例如，通过慢速精确模型执行通过城市摄像机搜索空闲停车位的过程，而汽车碰撞警告则与快速不准确的模型有关。提高实时物体检测器的准确性，不仅可以将它们用于生成推荐系统，还可以用于独立的流程管理并能减少人工输入

原文地址： 《Android功耗改进》 by 保罗的酒吧 最近几年中，Google在一直极力的改进Android系统的续航能力。在本文中，我们将看到Andrdoi自5.0到8.0这几个版本中对于功耗方面的改进。 前言 移动设备的续航时间无疑是所有用户都非常在意的。我们都希望自己的手机一次充电可以使用更长的时间。但遗憾的是，近几年移动设备的电池元件一直都没有重大的技术突破。并且，随着硬件性能的提升却带来了更多的电量消耗。 如果你对比过近几年的Android和iPhone手机，你就会发现：通常情况下，Android手机的电池要比同时期的iPhone电池容量大很多，但是待机方面却没有太大的优势。这显然是Android系统需要改进的地方。 在最近几年中，Google在一直极力的改进Android系统的续航能力。在本文中，我们将看到Andrdoi自5.0到8.0这几个版本中对于功耗方面的改进。 iOS之所以续航优秀，其很大的原因就在于对于后台进程的限制。在iOS上， 后台进程是无法长时间处于活跃状态的 。而Android系统正好相反，通过监听广播，添加后台服务等方式，应用程序可以一直在后台保持活跃。太多进程的长时间活跃，显然会导致电量的快速耗尽。 而反过来，想要 延长电池寿命的重要措施就是尽可能减少后台应用的活跃性 。后文中我们将看到，Android 5.0到8.0的功耗改进，一直都是围绕着

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