В приложениях по работе с изображениями довольно часто встречается задача ресайза джипегов (картинок, сжатых по алгоритму JPEG). В этом случае сразу сделать ресайз нельзя и нужно сначала декодировать исходные данные. Ничего сложного и нового в этом нет, но если это нужно делать много миллионов раз в сутки, то особую важность приобретает оптимизация производительности такого решения, которое должно быть очень быстрым.
Рубрика «Nvidia» - 9
Быстрый ресайз джипегов на видеокарте
2018-09-27 в 6:57, admin, рубрики: CUDA, fast resizer, fast web resize, gpgpu, gpu, JPEG codec, jpeg decoder, Nvidia, resize, tesla, V100, Быстрый ресайз на видеокарте, декодер джипег, джипег, Облачные вычисления, обработка изображений, параллельное программирование, Софт
Серьёзные перемены в ведущих архитектурах микросхем
2018-09-10 в 8:28, admin, рубрики: Arteris IP, cadence, dram, eSilicon, HBM2, IBM, M2, M3, ml, NetSpeed Systems, Nvidia, NVM, Samsung, ssd, xilinx, аппаратный ИИ, архитектура фон Неймана, Интернет вещей, искусственный интеллект, Компьютерное железо, машинное обучение, нейроморфные вычисления, оптимизация памяти, предсказание ветвлений, Производство и разработка электроникиВнедрение ИИ на уровне микросхем позволяет обрабатывать локально больше данных, потому что увеличение количества устройств уже не даёт прежнего эффекта
Производители микросхем работают над новыми архитектурами, которые значительно увеличивают объём обрабатываемых данных на ватт и такт. Готовится почва для одной из крупнейших революций в архитектуре чипов за последние десятилетия.
Все основные производители чипов и систем меняют направление развития. Они вступили в гонку архитектур, которая предусматривает изменение парадигмы во всём: от методов чтения и записи в память до их обработки и, в конечном счёте, компоновки различных элементов на чипе. Хотя миниатюризация продолжается, уже никто не делает ставку на масштабирование, чтобы справится со взрывным ростом данных от сенсоров и увеличения объёма трафика между машинами.
Читать полностью »
Почему не стоит выкидывать Radeon, если ты увлекся машинным обучением?
2018-08-24 в 8:07, admin, рубрики: amd, CUDA, gpu, gpu architecture, gpu computing, intel, keras, machine learning, neural networks, Nvidia, opencl, optimization, python, radeon, высокая производительность, искусственный интеллект, Исследования и прогнозы в IT, машинное обучение
Свою рабочую станцию мне выдалось собирать, будучи студентом. Достаточно логично, что я отдавал предпочтение вычислительным решениям AMD. потому что это дешево выгодно по соотношению цена/качество. Я долго подбирал компоненты, в итоге уложился в 40к с комплектом из FX-8320 и RX-460 2GB. Сначала этот комплект казался идеальным! Мы с соседом по комнате слегка майнили Monero и мой набор показывал 650h/s против 550h/s на наборе из i5-85xx и Nvidia 1050Ti. Правда, от моего набора в комнате бывало слегка жарковато по ночам, но это решилось, когда я приобрел башенный кулер к CPU.
Как производитель видеокарты влияет на доходность GPU-майнинга
2018-07-20 в 12:56, admin, рубрики: amd, Equihash, Ethash, gpu, mining pool, Nvidia, Whalesburg, Блог компании Whalesburg, Видеокарты, клиптовалюты, Криптовалюты, криптография, майнинг, майнинговый пул, финансы в IT
С приходом на рынок ASIC-решений для майнинга биткоина многие специалисты утверждали, что добыча криптовалют с помощью видеокарт канет в лету так же, как это случилось и с майнингом на CPU.
Однако рост популярности альткоинов на отличных от SHA256 алгоритмах внес определенные коррективы. Условно, майнинг разделился на ASIC и GPU сегмент. Большинство современных блокчейнов имеют ASIC-стойкие алгоритмы шифрования: это справедливо для Ethereum, Monero и других популярных монет. При этом, подобный подход — сознательная политика разработчиков упомянутых криптовалют. Таким образом они стимулируют «массовость» майнинга и снижают порог вхождения в сферу, вовлекая в процесс добычи по принципу Proof-of-Work все новых и новых участников. Но для майнинга на видеокартах недостаточно купить любую карточку и воткнуть ее в риг: разные альткоины базируются на разных алгоритмах, которые влияют на эффективность добычи в зависимости от архитектуры самой видеокарты.
Читать полностью »
CUDA и удалённый GPU
2018-07-04 в 8:03, admin, рубрики: c/c++, CUDA, gpgpu, linux, Nvidia, высокая производительность, параллельное программированиеCUDA всем хороша, пока под рукой есть видеокарта от Nvidia. Но что делать, когда на любимом ноутбуке нет Nvidia видеокарты? Или нужно вести разработку в виртуальной машине?
Я постараюсь рассмотреть в этой статье такое решение, как фреймворк rCUDA (Remote CUDA), который поможет, когда Nvidia видеокарта есть, но установлена не в той машине, на которой предполагается запуск CUDA приложений. Тем, кому это интересно, добро пожаловать под кат.
TLDR
rCUDA (Remote CUDA) — фреймворк, реализующий CUDA API, позволяющий использовать удалённую видеокарту. Находится в работоспособной бета-версии, доступен только под Linux. Основная цель rCUDA — полная совместимость с CUDA API, вам не нужно никак модифицировать свой код, достаточно задать специальные переменные среды.
Nvidia научила нейросеть замедлять видео
2018-06-23 в 5:36, admin, рубрики: Nvidia, slow motion capture, Видеокарты, видеотехника, замедленная съёмка, искусственный интеллект, Работа с видео, смартфоныВ нашей жизни может быть много моментов, которые нужно записать на камеру в замедленном режиме – первые шаги ребенка, первая поездка на море, трюк любимой собаки. Современный смартфон позволяет снимать с частотой 240 кадров в секунду или выше, но постоянно в таком режиме записывать не получится — памяти не хватит, и батарея сядет быстро. Созданная Nvidia нейросеть работает с уже отснятыми видео, превращая их в замедленные.
Прямой репортаж с рождения крупного игрока в аппаратном AI, который ускоряет TensorFlow и конкурирует с NVidia
2018-06-15 в 6:42, admin, рубрики: AI, cgra, fpga, Google, mips, Nvidia, python, TensorFlow, wave technologies, Анализ и проектирование систем, будущее здесь, высокая производительность, искусственный интеллект
Завтра будут официальные пресс-релизы о слиянии старожила Silicon Valley, компании MIPS, с молодой AI компанией Wave Technology. Информация об этом событии просочилась в СМИ вчера, и вскоре CNet, Forbes, EE Times и куча хайтек-сайтов вышла со статьями об этом событии. Поэтому сегодня Derek Meyer, президент объединенной компании (на фото снизу справа), сказал «ладно, распостраняйте инфо среди друзей» и я решил написать пару слов о технологиях и людях, связанных с этим событием.
Главный инвестор в MIPS и Wave — миллиардер Dado Banatao (на фото снизу в центре слева), который еще в 1980-х основал компанию Chips & Technoilogies, которая делала чипсеты для ранних персоналок. В Wave+MIPS есть и другие знаменитости, например Стивен Джонсон (на фото справа вверху), автор самого популярного C-компилятора начала 1980-х годов. MIPS хорошо известен и в России. В руках дизайнерши Смрити (на фото слева) плата из Зеленограда, где находятся лицензиаты MIPS Элвис-НеоТек и Байкал Электроникс.
Wave уже выпустила чип, который состоит из тысяч вычислительных блоков, по сути упрощенных процессоров. Эта конструкция оптимизирована для очень быстрых вычислений нейронных сетей. У Wave есть компилятор, который превращает dataflow граф в файл конфигурации для этой структуры.
Объединенная компания создаст чип, который состоит из смеси таких вычислительных блоков и многопоточных ядер MIPS. Сейчас Wave продает свою технологию в виде ящика для дата-центров, для вычислений нейронных сетей в облаке. Следующие чипы будут использоваться во встроенных устройствах.
Читать полностью »
Благословите Nouveau, или про мои мучения с Nvidia Optimus. Часть 1. Прелесть документации Arch
2018-06-14 в 8:08, admin, рубрики: archlinux, bash, linux, Nvidia, Optimus, Видеокарты, Компьютерное железо, Настройка Linux, НоутбукиПрежде чем я начну
Перед тем, как начать основное повествование, я бы хотел уточнить несколько моментов. Статья направлена в первую очередь на обладателей ноутбуков с технологией Nvidia Optimus, желающих установить себе GNU/Linux(далее Linux). Материал направлен на то, чтобы вышеуказанная ЦА ознакомилась с возможными решениями вопроса и на то, чтобы облегчить и ускорить ею его решение. Кроме того, статья не в последнюю очередь является мотивирующей, и направлена на понимание людьми одной простой истины: в Linux, как и в жизни, всегда найдётся обходной путь, и если Вы сдадитесь, лучше(в большинстве случаев) не станет.
Qui quaerit, reperit
— Латинская поговорка
Предисловие
До поры до времени я был обычным линуксоидом. Тестил разные дистрибутивы, потихоньку узнавал новое. Просто потому, что мне было интересно. Как правило, «знания» ограничивались Ubuntu и её форками, а также Fedora и ещё парой «user-friendly» дистрибутивов. Но, как гласит ещё одна латинская поговорка, omnia fluunt, omnia mutantur, то есть все течёт, всё меняется, и понятно, что так не могло продолжаться вечно.
Всё хорошо начиналось
Следует отметить, что у меня было не очень большое раздолье для экспериментов: относительно слабый ПК, который еле-еле тянул GNOME 3, и медленный интернет, который сильно усложнял общую ситуацию. Но тогда большего для мальчика 12 лет и не нужно было. В конце концов мне надоело экспериментировать, я установил Windows 10 и на несколько лет забыл о Linux.
Время шло, и где-то через 2 года я понял, что пришло время обновить мой замшелый кусок железа ПК, и начал копить деньги. Что-то выручил с продаж своих вещей, что-то дарили, более половины суммы накинули родители, пришлось даже принести в жертву продать свой Xbox(!)Читать полностью »
Tesla частично открыла исходный код Model S-X 2018.12
2018-06-01 в 13:00, admin, рубрики: GPL, Nvidia, open source, parrot, tesla, автопилот
Всем известно, что автомобильное программное обеспечение Tesla создано на базе open source проектов, а именно на операционной системе Linux под лицензией GPL. Эта лицензия требует у разработчиков производных программ обязательно публиковать свой исходный код. Иначе это превращается в улицу с односторонним движением, когда разрешено только брать, но не отдавать. Но именно так до недавнего времени поступала Tesla.
В мае 2018 года процесс сдвинулся с мёртвой точки: Tesla опубликовала значительную часть кода софтверного релиза Model S/X 2018.12. Это системный образ платформы Tesla Autopilot, системный код для аппаратного обеспечения и код информационно-развлекательной системы на базе Nvidia Tegra, которая работает в автомобиле.
Репозитории на Github:
https://github.com/teslamotors/buildroot
https://github.com/teslamotors/linux
Nvidia разработала робота, который учится выполнять задачи, наблюдая за человеком
2018-05-21 в 7:26, admin, рубрики: AI, Nvidia, pochtoy, Блог компании Pochtoy.com, искусственный интеллект, наука, разработки, робототехника
Бакстер
Обычно все промышленные роботы функционируют по одному принципу. Им в точности задают, что нужно делать. И они выполняют этот заранее определенный алгоритм, пока оператор не внедрит в них другую команду. Как правило, таким индустриальным аппаратам не позволяют работать близко к тем хрупким существам, которые их запрограммировали. Но команда ученых Nvidia из Сиэтла нашла решение этой проблемы, и сделала первого робота, который учится на примере человека. Внутри у него только клубок нейросетей и «словарь», позволяющий описывать то, что вокруг происходит. Читать полностью »