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  • Titan RTX RTX 3090 架构 图灵TU102 安培GA102 CUDA核心 4609 10496 张量核心 576 328 显存 24GB 24GB 显存带宽 672GB/s 936GB/s TDP 285W 350W RTX 3090在深度学习训练任务中,性能表现究竟如何,它能否取代Titan ...
    晓查 发自 凹非寺 
    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    NVIDIA最近发布了备受期待的RTX 30系列显卡。

    其中,性能最强大的RTX 3090具有24GB显存10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。


    Titan RTX

    RTX 3090

    架构

    图灵TU102

    安培GA102

    CUDA核心

    4609

    10496

    张量核心

    576

    328

    显存

    24GB

    24GB

    显存带宽

    672GB/s

    936GB/s

    TDP

    285W

    350W

    RTX 3090在深度学习训练任务中,性能表现究竟如何,它能否取代Titan RTX成为最强消费级AI训练卡?现在已经有了答案。

    国外两位AI从业者在拿到这款显卡后,第一时间测试了其在TensorFlow上的AI训练性能。

    由于RTX 3090现阶段不能很好地支持TensorFlow 2,因此先在TensorFlow 1.15上进行测试。

    话不多说,先看数据。在FP32任务上,RTX 3090每秒可处理561张图片,Titan RTX每秒可处理373张图片,性能提升50.4%

    而在FP16任务上,RTX 3090每秒可处理1163张图片,Titan RTX每秒可处理1082张图片,性能仅提升7.5%

    为何在FP32任务上的性能提升比在FP16上更明显,主要是因为RTX 3090大大提高了CUDA核心的数量。但是用于处理FP16张量核心数量明显减少,这可能会影响FP16性能。

    即便如此,张量核心更少的RTX 3090在很多FP16任务上,性能依然有小幅提升。

    随后,英伟达官方提供了支持RTX 3090的CUDA 11.1,谷歌官方在TensorFlow nightly版中提供了对最新显卡的支持。

    又有用户再次测试了两款显卡的性能对比。


    FP16

    FP32


    Titan RTX

    RTX 3090

    Titan RTX

    RTX 3090

    AlexNet

    6634

    8255

    4448

    6493

    Inception3

    656.1

    616.3

    223

    337.3

    Inception4

    298.1

    132.7

    99.74

    143.7

    ResNet152

    423.9

    484

    134.5

    203.6

    ResNet150

    966.8

    1260

    336

    525.9

    VGG16

    339.7

    442.5

    212.1

    325.6

     训练性能:每秒处理的图片数量

    可以看出,使用FP32进行的所有模型训练,RTX 3090都能实现40%~60%的训练提升。而大多数模型的FP16训练速度几乎不变,最多提升20%,甚至在Inception模型上还有所下降。

    只能说RTX 3090在张量核心上的“刀法”颇为精准,如果你对FP16训练性能有较高要求,也许可以等待今后的升级版。

    不过RTX 3090上市价格仅1499美元,比Titan RTX便宜1000美元,仍不失为“性价比”之选。

    参考链接:

    https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/RTX3090-TensorFlow-NAMD-and-HPCG-Performance-on-Linux-Preliminary-1902/

    https://www.evolution.ai/post/benchmarking-deep-learning-workloads-with-tensorflow-on-the-nvidia-geforce-rtx-3090

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  • 其中,性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。RTX 3090在深度学习训练任务中,性能表现究竟如何,它能否取代Titan RTX成为最强消费级AI训练卡?...

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    晓查 发自 凹非寺
    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    NVIDIA最近发布了备受期待的RTX 30系列显卡。

    其中,性能最强大的RTX 3090具有24GB显存10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。

    30493eaef50f11b4b9fc4c9f0a2fa28a.png

    RTX 3090在深度学习训练任务中,性能表现究竟如何,它能否取代Titan RTX成为最强消费级AI训练卡?现在已经有了答案。

    国外两位AI从业者在拿到这款显卡后,第一时间测试了其在TensorFlow上的AI训练性能。

    14ad475eabcf2489e7771456ec32a664.png

    由于RTX 3090现阶段不能很好地支持TensorFlow 2,因此先在TensorFlow 1.15上进行测试。

    话不多说,先看数据。在FP32任务上,RTX 3090每秒可处理561张图片,Titan RTX每秒可处理373张图片,性能提升50.4%

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    而在FP16任务上,RTX 3090每秒可处理1163张图片,Titan RTX每秒可处理1082张图片,性能仅提升7.5%

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    为何在FP32任务上的性能提升比在FP16上更明显,主要是因为RTX 3090大大提高了CUDA核心的数量。但是用于处理FP16的张量核心数量明显减少,这可能会影响FP16性能。

    即便如此,张量核心更少的RTX 3090在很多FP16任务上,性能依然有小幅提升。

    随后,英伟达官方提供了支持RTX 3090的CUDA 11.1,谷歌官方在TensorFlow nightly版中提供了对最新显卡的支持。

    又有用户再次测试了两款显卡的性能对比。

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    △ 训练性能:每秒处理的图片数量

    可以看出,使用FP32进行的所有模型训练,RTX 3090都能实现40%~60%的训练提升。而大多数模型的FP16训练速度几乎不变,最多提升20%,甚至在Inception模型上还有所下降。

    只能说RTX 3090在张量核心上的“刀法”颇为精准,如果你对FP16训练性能有较高要求,也许可以等待今后的升级版。

    不过RTX 3090上市价格仅1499美元,比Titan RTX便宜1000美元,仍不失为“性价比”之选。

    参考链接:

    https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/RTX3090-TensorFlow-NAMD-and-HPCG-Performance-on-Linux-Preliminary-1902/

    https://www.evolution.ai/post/benchmarking-deep-learning-workloads-with-tensorflow-on-the-nvidia-geforce-rtx-3090

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  • PyTorch 张量

    2021-01-22 23:10:17
    张量是深度学习框架中最核心的组件,Tensor 实际上就是一个多维数组。 在PyTorch中,torch.Tensor 是存储和变换数据的主要工具。(与Numpy的多维数组类似) (一)创建张量 torch.Tensor torch.Tensor 默认张量类型...

    张量

    张量是深度学习框架中最核心的组件,Tensor 实际上就是一个多维数组。
    在PyTorch中,torch.Tensor 是存储和变换数据的主要工具。(与Numpy的多维数组类似)
    张量

    (一)创建张量 torch.Tensor

    torch.Tensor 默认张量类型为torch.FloatTensor

    import torch # 导入PyTorch
    

    1. 根据现有数据创建张量

    torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)

    # 从Python列表或序列构造张量
    torch.tensor([[1., -1.], [1., -1.]])
    >>> tensor([[ 1.0000, -1.0000],
                [ 1.0000, -1.0000]])
                
    torch.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
    >>> tensor([[ 1,  2,  3],
               [ 4,  5,  6]])
               
    torch.tensor(3.14159)  # 创建一个标量
    >>> tensor(3.1416)
    
    torch.tensor([])  # 创建一个空张量
    >>> tensor([])
    

    2. 随机抽样创建张量

    torch.*

    3. 创建与另一张量具有相同大小/类型的张量

    torch.*_like

    x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) 
    >>> tensor([[ 0.5344, 0.5095, 0.3691],
    			[ 0.0160, 1.4369, 1.3419]])
    

    4. 创建与另一张量具有相似类型但大小不同的张量

    tensor.new_*

    会默认重用输入Tensor的一些属性

    # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device
    x = x.new_ones(2, 3, dtype=torch.float64) 
    >>> tensor([[1., 1., 1.],
                [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
    

    5. 创建其他特征的张量

    • 全0张量
      torch.zeros(*size)
    • 全1张量
      torch.ones(*size)
    • [s,e),步长为step的一维张量,张量大小为(e-f)/step
      torch.arange(s,e,step)
    • [start, end),步长为step的一维张量,张量大小为(e-f)/step+1
      torch.range(s,e,step)
    • [s,e],均匀切分成steps份
      torch.linspace(s,e,step)
    • 对角线为1,其它为0的二维张量
      torch.eye(*size)
    • 以fill_value填充的张量
      torch.full(size, fill_value)

    (二)张量属性 Tensor Attributes

    1. 数据类型 torch.dtype

    Pytorch有12种不同的数据类型。

    2. 设备类型 torch.device

    torch.device包含设备类型(“ cpu”或“ cuda”)和该设备类型的可选设备序号。如果不存在设备序号,则即使调用torch.cuda.set_device(),该对象也始终代表设备类型的当前设备。例如,使用设备“ cuda”构造的torch.Tensor等效于“ cuda:X”,其中X是torch.cuda.current_device()的结果。

    3. 内存布局 torch.layout

    The torch.layout class is in beta and subject to change.

    torch.strided表示dense Tensors,是最常用的内存布局。每个跨步张量都有一个关联的torch.Storage,用于保存其数据。这些张量提供了存储的多维跨步视图。步幅是一个整数列表:第k个步幅表示在张量的第k个维度中从一个元素到下一个元素所需的内存跳转。这个概念使得可以有效地执行许多张量运算。

    4. 内存格式 torch.memory_format

    torch.memory_format 表示正在或将要分配torch.Tensor的内存格式。
    可能的值为:

    • torch.contiguous_format
      张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。步数由递减的值表示。
    • torch.channels_last
      张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。步长由步长[0]>步长[2]>步长[3]>步长[1] == 1(即NHWC顺序)中的值表示。
    • torch.preserve_format
      在诸如clone之类的函数中使用,以保留输入张量的存储格式。如果将输入张量分配在密集的非重叠内存中,则会从输入中复制输出张量步幅。否则输出步幅将遵循torch.contiguous_format

    (三)张量视图 Tensor Views

    PyTorch允许张量是现有张量的视图。view tensor与其base tensor共享相同的基础数据和内存,修改view tensor(视图张量)也会更改base tensor(基本张量)。支持视图避免了显式的数据复制,因此允许我们进行快速高效的内存重塑、切片和元素操作。

    1. 切片和索引操作

    正索引由左向右从0开始,负索引由右向左从-1开始

    # 切片操作基本表达式:
    object[start_index:end_index:step]
    # 当start_index省略时,表示从起点开始
    # 当end_index省略时,表示到终点为止
    # 若step=-1,表示从右往左取值
    
    object[start_index:end_index]
    # 此时默认step=1
    
    object[start_index]
    # 此时表示start_index指定的元素
    

    2. 视图操作

    detach() 返回与当前计算图分离的新Tensor,但是仍指向原张量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false,得到的这个Tensor永远不需要计算其梯度,不具有grad。

    .view() 返回一个数据与自张量相同,元素个数也相同,但形状不同的新张量。
    虽然view返回的Tensor与源Tensor是共享data的,但是依然是一个新的Tensor(因为Tensor除了包含data外还有一些其他属性),二者id(内存地址)并不一致。
    (只适用于连续的张量,否则需要调用.contiguous()方法 ,torch.reshape()不受此限制)

    torch.view(-1) # 张量变成一维的
    torch.view(-1,2) #自动补齐张量的长度
    torch.view(2,-1) #自动补齐张量的宽度
    

    // 通过shape或者size()来获取Tensor的形状:

    print(x.size())
    print(x.shape)
    

    返回的torch.Size其实就是一个tuple, 支持所有tuple的操作。

    // 如果想返回一个副本不共享data内存可用clone创建一个副本再用view(),使用clone还有一个好处是会被记录在计算图中,即梯度回传到副本时也会传到源Tensor。

    torch.t(input) 转置

    torch.transpose(input, dim0, dim1) 在两个维度间进行转换

    x=torch.Tensor(2,3,4,5) #这是一个4维的矩阵(只用空间位置,没有数据)
    print(x.size())
    >>> torch.Size([2, 3, 4, 5])
    #先转置0维和1维,之后在第2,3维间转置,之后在第1,3间转置
    y=x.transpose(0,1).transpose(3,2).transpose(1,3)
    print(y.size())
    >>> torch.Size([3, 4, 5, 2])
    

    torch.Tensor.item() 从包含单个值的张量中获取Python数

    x = torch.tensor([[1]])
    >>> tensor([[ 1]])
    x.item()
    >>> 1
    x = torch.tensor(2.5)
    >>> tensor(2.5000)
    x.item()
    >>> 2.5
    

    (四)算术操作

    加法:add

    print(x+y)
    
    print(torch.add(x,y))
    # 指定输出:
    result = torch.empty(5,3)
    torch.add(x,y,out=result)
    print(result)
    
    y.add_(x) # 原地操作
    print(y)
    

    原地操作改变张量用下划线后缀标记。
    in-place size / stride / storage changes (such as resize_ / resize_as_ / set_ / transpose_) 不再更新原始张量,而是触发错误。

    减法:sub
    乘法:mul
    除法:div

    其他线性代数可参考官方文档。

    (五)广播机制(broadcasting)

    当对两个形状不同的Tensor按元素运算时,可能会触发广播(broadcasting)机制:先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算。

    x = torch.arange(1, 3).view(1, 2)
    print(x)
    y = torch.arange(1, 4).view(3, 1)
    print(y)
    print(x + y)
    >>> tensor([[1, 2]])
    >>> tensor([[1],
                [2],
                [3]])
    >>> tensor([[2, 3],
                [3, 4],
                [4, 5]])
    

    // 由于x和y分别是1行2列和3行1列的矩阵,如果要计算x + y,那么x中第一行的2个元素被广播(复制)到了第二行和第三行,而y中第一列的3个元素被广播(复制)到了第二列。如此,就可以对2个3行2列的矩阵按元素相加。

    (六)Tensor和NumPy相互转换

    我们很容易用numpy()from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意: 这两个函数所产生的的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存,所以它们之间的转换很快,改变其中一个时另一个也会改变。

    整理来源

    https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/
    https://pytorch.org/

    展开全文
  • 多维张量

    2020-01-14 16:08:59
    参照网页: 张量(tensor)是什么? 多维张量的几何理解 TensorFlow:使用tf.reshape函数重塑张量 tensorflow笔记:tf.reshape的详细讲解 ...深度学习框架中的一个核心组件,后续的所有运算和优化算法几乎...

    参照网页: 张量(tensor)是什么?

                       多维张量的几何理解

                      TensorFlow:使用tf.reshape函数重塑张量

                       tensorflow笔记:tf.reshape的详细讲解

    整理

    1.什么是张量(tensor)

    深度学习框架中的一个核心组件,后续的所有运算和优化算法几乎都是基于张量进行的。

    理解张量,先从最简单的标量开始。

    标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,一般用小写的的变量名称表示,可以把标量看成零维数组。

    向量(vector):又叫矢量,既有大小,又有方向,可以把向量看成一维数组。

    矩阵(matrix):是一个二维数组。拆开来看,矩阵是一组行向量,或一组列向量的组合,向量里每个元素右是标量的组合。

    张量(tensor):简单理解张量,就是向量和矩阵的扩展。

    通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,向量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。

    三阶张量就是一个三维数组,比如用一个三维数组表示图片,第一维是长度,第二维是宽度,第三维是颜色。

    还可以增加一个维度,比如编号,这样就成了四维数组,就可以说是一个四阶张量。

    简单理解张量,它就是一个大于等于3维的数组。

    2.如何理解多维张量

    0、零维张量

    import tensorflow as tf
    
    #零维张量
    const0 = tf.constant(1, tf.float16)
    print(const0)
    

    运行结果:

    Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float16)

    1、一维张量

    #一维张量,长度为4
    const1 = tf.constant([1, 2, 3, 4], tf.float16)
    print(const1)
    

    运行结果:

    Tensor("Const_1:0", shape=(4,), dtype=float16)
    

    几何表示:


    一维张量没有行和列的概念,只有长度的概念。

    上述的const1就是长度为4的一维张量,或者称为向量。
    上面的图仅为示意,代表一维张量只有axis=0这个方向,并不是指这是一个4行的向量。

    事实上,tensorflow在做一些运算时,反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。

    2、二维张量

     

    #二维张量,3行4列
    const2 = tf.constant([
                         [1, 2, 3, 4],
                         [5, 6, 7, 8],
                         [9, 10, 11, 12]
                         ], tf.float16)
    print(const2)
    

    运行结果:

    Tensor("Const_2:0", shape=(3, 4), dtype=float16)
    

    几何表示:

    3、三维张量

    #三维张量,3行4列深度为2的张量
    const3 = tf.constant([
                         [[ 1,  2], [ 3,  4], [ 5,  6], [ 7,  8]],
                         [[11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18]],
                         [[21, 22], [23, 24], [25, 26], [27, 28]]
                         ], tf.float16)
    print(const3)
    

    运行结果:

    Tensor("Const_3:0", shape=(3, 4, 2), dtype=float16)
    

    几何表示:

     

    4、四维张量(图像仅用于理解,坐标系axis已经不再适用)

    #四维张量
    const4 = tf.constant([
                         #第一个3行4列深度为2的三维张量
                         [[[1,  2], [ 3,  4], [ 5,  6], [ 7,  8]],
                         [[11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18]],
                         [[21, 22], [23, 24], [25, 26], [27, 28]]
                         ],
                         #第二个3行4列深度为2的三维张量
                         [[[1,  2], [ 3,  4], [ 5,  6], [ 7,  8]],
                         [[11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18]],
                         [[21, 22], [23, 24], [25, 26], [27, 28]]]
                         ], tf.float16)
    print(const4)
    

    运行结果:

    Tensor("Const_4:0", shape=(2, 3, 4, 2), dtype=float16)
    

    几何表示:

    这个图上的axis不对,行应为axis=1,以此类推

    如何判断一个张量的batch数、行、列、深度:

    const4 = tf.constant([
                         #第一个3行4列深度为2的三维张量
                         [[[1,  2], [ 3,  4], [ 5,  6], [ 7,  8]],
                         [[11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18]],
                         [[21, 22], [23, 24], [25, 26], [27, 28]]
                         ],
                         #第二个3行4列深度为2的三维张量
                         [[[1,  2], [ 3,  4], [ 5,  6], [ 7,  8]],
                         [[11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18]],
                         [[21, 22], [23, 24], [25, 26], [27, 28]]]
                         ], tf.float16)
    

    从左边开始数连续[的数量,最多有X个[说明是X维张量。上面的例子就是4维张量。
    以三维以上的张量为例:
    从左边开始数连续的[,最后一个[对应的]中一共两个元素,分别为1, 2,说明深度为2。
    接下来向左边数上一级[对应的]中一共有4个元素[1, 2], [ 3, 4], [ 5, 6], [ 7, 8],说明列为4。
    同理继续数上一级,得到3行,2个batch。

    shape属性中的元素大于等于3时,可以用3维空间来理解。
    shape=(3, 4, 2)时,表示3行4列深度为2的张量
    shape=(2, 3, 4, 2)时,表示有2个 3行4列深度为2的张量
    shape=(6, 2, 3, 4, 2)时,表示有6个四维张量,这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。

    shape中的属性分别与axis=0axis=1axis=2axis=3……对应,以此类推。

    当维度超过3时,上图几何中的坐标系表示就已经错误了。但是对于理解多维是有帮助的。

    3.张量如何reshape

    将张量reshape为深度为2的

    import tensorflow as tf
    t=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    with tf.Session() as sess:
    	print (sess.run(tf.reshape(t,[1,3,-1,2])))

    结果:与第2部分讲解预期一样,按照数据顺序进行reshape

    [[[[1 2]
       [3 4]
       [5 6]]
    
      [[7 8]
       [9 0]
       [1 2]]
    
      [[3 4]
       [5 6]
       [7 8]]]]

    四维数组的理解,(batch_size,height,width,channel)四维图像可以看成多张图片。

     

    在维度上,我们可以这样理解,进行记忆   三维和四维分别如下

    在tensorflow中,有argmax argmin等函数可以用到axis  。在增加删除维度axis,都可以用到

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张量核心