NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析第二季

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虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。

NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet

虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。使用标准的ILSVRC 2012图片集,在ImageNet上通过ResNet50模型来训练和推断,可以展示更具参考的性能数据。

虽然FP16和Tensor Core有单独的开关,但Titan V在启用和禁用Tensor Core的情况下运行FP16的性能是完全一样的。

以上是关于NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析第二季的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

请问英伟达 NVIDIA Tensor Core与structure sparse对于科学计算是不是?

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