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Minuet：在 GPU 上加速 3D 稀疏卷积
Minuet 是一种专为现代 GPU 设计的内存高效的稀疏卷积引擎，通过使用新型的分段排序双遍历二分搜索算法、轻量级方案进行瓦片大小自动调优以及高效的 GEMM 分组方法，显著提高了点云网络执行效率并在多个方面取得了超过以往模型的性能提升。
PDF7 months ago
SVBRDF 提取模型的 GPU 基准测试
通过深度学习的成熟度，在各个领域中其应用不断增加。同时，市场上各种类型的图形处理单元（GPU）变得更加丰富，这给用户选择带来了困难。为了实现特定任务的最佳性能，用户应该如何选择 GPU？虽然 GPU 架构的分析已经得到了深入研究，但现有的
PDF9 months ago
加速稀疏深度神经网络
介绍了 NVIDIA Ampere GPU 架构中的稀疏张量核心 (Sparse Tensor Cores)，它们利用了 2:4 的稀疏模式，通过两倍的数学吞吐量加速了稠密矩阵单元，并提出了一种简单的工作流程以训练满足 2:4 稀疏模式和保
PDF3 years ago
通过微基准测试解析 NVidia Turing T4 GPU
通过使用微基准测试来研究图形处理器的体系结构，本研究揭示了最新的 Turing 架构相比先前的 Nvidia GPU 生成量的优劣，并研究了针对推理应用的 T4 GPU 的性能。
PDF5 years ago
通过 FFT 快速训练卷积神经网络
本文提出了一种使用 Fourier 变换和 GPU 架构，加速卷积网络的训练和推理的算法，并在现有技术的基础上取得了数量级上的改善。
PDF11 years ago
使用 GPU 进行快速 k 近邻搜索
该研究评估了使用 NVIDIA CUDA API 加速 K - 最近邻搜索在计算机视觉中的应用，最多可缩短搜索时间 120 倍。
PDF16 years ago