Wenkai Chen – NVIDIA 技術博客
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Tue, 30 Apr 2024 05:31:59 +0000
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使用張量并行技術進行自動駕駛感知模型訓練
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/perception-model-training-for-autonomous-vehicles-with-tensor-parallelism/
Fri, 26 Apr 2024 05:16:35 +0000
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由于采用了多攝像頭輸入和深度卷積骨干網絡,用于訓練自動駕駛感知模型的 GPU 內存占用很大。當前減少內存占用的方法往往會導致額外的計算開銷或工作負載的失衡。 本文介紹了 NVIDIA 和智能電動汽車開發商蔚來的聯合研究。具體來說,文中探討了張量并行卷積神經網絡(CNN)訓練如何有助于減少 GPU 內存占用,并展示了蔚來如何提高自動駕駛汽車感知模型的訓練效率和 GPU 利用率。 自動駕駛的感知模型訓練 自動駕駛感知任務采用多攝像頭數據作為輸入,卷積神經網絡(CNN)作為骨干(backbone)來提取特征。由于 CNN 的前向激活值(activations)都是形狀為(N, C, H, W)的特征圖(feature maps)(其中 N、C、H、W 分別代表圖像數、通道數、高度和寬度)。這些激活值需要被保存下來用于反向傳播,
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