Intel即将发布多核优化软件

sapzj1984 2007-10-09 01:47:21

本周一,芯片巨头Intel即将发布一系列的软件开发工具,来促使软件在多核心处理器系统中的性能能够有跳跃式的提高。

据英特尔预计,到今年年底,其所生产的CPU中将有70%为多核心处理器,在性能和能源经济性上都较原先的单核处理器有较大提高。

英特尔开发产品部市场经理James Reinders说,这一系列的工具将帮助程序员更好的把多核系统的优势在软件中体现出来。这些工具中,新的一款产品名为英特尔线程构件(Intel Threading Building Blocks),是C++语言的扩展,能够使得多线程编程更加简便。另外两款则是已有的软件,分别是Intel Thread Checker 3.0和Intel Thread Profiler 3.0,能够为64位处理器和Linux系统提供支持。

他解释道:“由于多核心处理器性能的强大,现有的程序在其系统上已经可以获得一定的效能提升。但一旦程序员在编写程序时运用多线程并行计算的方式,则可以在多核系统上得到性能的飞跃!”

据称,Adobe公司的视频处理软件Premier 2.0已经为多核心系统作了优化,能够在单一任务时运用并行处理的方式加快速度。Reinders说:“尽管在现有程序基础上加入并行计算的机制需要做大量的工作,但使用英特尔的线程构件可以使程序员容易的操纵各个线程,减少多线程协同工作时的麻烦。”

“多线程编程并不比单线程要难,只是程序员需要去习惯多路的思考方式,我们的工具则是在帮助他们这样思考。”
http://jingyan.qihoo.com/jingyan_frame.html?dest=http%3A%2F%2Fstudy.a5d.com%2Finfoview%2FArticle_11391.asp&title=Intel%BC%B4%BD%AB%B7%A2%B2%BC%B6%E0%BA%CB%D3%C5%BB%AF%C8%ED%BC%FE+&rnum=0&vnum=34&kw=%B6%E0%BA%CB
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资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYaHLhVeXGtGmlvno37CKcgA1?pwd=hwch 本次目标检测任务以YOLOv1模型为核心,我完整参与了数据预处理、数据集定义、模型搭建、损失函数设计及结果预测全流程,对深度学习有了更直观的认知。实践中曾因数据预处理阶段bbox的y坐标计算错误,导致后续训练模型输出大量负数,这也让我养成了模块写完即验证的习惯,不过初期验证较粗略,多以“不报错、能运行”为标准。 修正后,我用小训练集验证模型正确性,观察是否能实现过拟合,进而调整学习率等参数。此次任务不仅让我掌握了目标检测基本流程与YOLOv1核心思路,还熟练运用PyTorch完成数据处理、网络构建及矩阵运算,更激发了学习《深度学习》的兴趣。同时我也发现YOLOv1的不足:数据编码时,单个网格若存在多个物体仅保留一个,会造成数据丢失,因此不适用于预测框较多的场景。 训练中还积累了实用经验:在华为云训练时,将数据移至./cache可减少与OBS桶的交互,避免图片读取过慢;云端计算损失需用train_loss += loss.item(),否则内存会持续占用直至Notebook停止(本地训练无此问题);需关注云端磁盘空间,曾因空间不足导致三小时训练后模型保存失败;建议将每张图片对应的bbox提前整合到txt文件中,此前将bbox暂存内存,每次整合需5分钟,若调试时遇“CUDA out of memory”重启,需重新整合,既耗时又不利于代码检查。

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