从张量核心 Tensor Core 说起:低精度运算是如何在不牺牲精度下提速的
在深度学习领域,模型规模不断增大,对计算速度的要求也水涨船高。传统的FP32(单精度浮点数)运算虽然精度高,但计算量大、能耗高。为了解决这一问题,NVIDIA引入了专用的硬件加速单元——Tensor Core,并结合软件层面的混合精度(Mi...
在深度学习领域,模型规模不断增大,对计算速度的要求也水涨船高。传统的FP32(单精度浮点数)运算虽然精度高,但计算量大、能耗高。为了解决这一问题,NVIDIA引入了专用的硬件加速单元——Tensor Core,并结合软件层面的混合精度(Mi...
在PyTorch的深度学习训练中,管理和清零梯度(Gradient)是一个基础且关键的步骤。然而,很多初学者在尝试手动清零某个特定张量(Tensor)的梯度时,会遇到一个令人困惑的错误:AttributeError: ‘Tens...