前置知识CUDACUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。cuDNNcuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，c
软硬件FFT性能测试 FFT在很多算法中都有应用，M6678 DSP支持软件FFT（调用DSP库），和硬件FFT（有一个独立的FFT硬件加速模块）。测试条件操作系统 Win11CCS 6.2.0CGT-Tools 7.4.4XDCTools 3.25.5.94SYS/BIOS 6.33.6.50DSPLIB C66x 3.4.0.4MATHLIB C66x 3.1.2.4256kB L2 Cac
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2024-04-04 15:31:21
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基于opencpu构建R语言的RESTful API
一个R语言模型的落地应用有几种方式：可能是一个简单的分析报告，可能是将预测结果输出到数据库，即离线模型，也可能需要实时读入数据进行实时预测输出。第三种情况是最有用，也最难处理的情况。因为要把R和其它通用型语言进行整合并不容易。例如使用Rserve在java中整合R代码就需要开发人员即懂java
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2023-10-12 19:42:18
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# R语言的GPU加速：提升数据处理效率
在大数据时代，处理大量数据时，传统的CPU计算方式可能会显得力不从心。尤其是在深度学习、图像处理或科学计算等领域，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而受到广泛认可。本文将介绍如何在R语言中利用GPU进行加速，包括相关的包和代码示例。
## 什么是GPU加速？
GPU加速是指利用图形处理单元进行计算，以提高数据处理的速度。与传统的CPU相比，GPU
原创
2024-10-17 11:24:30
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随着数据中心市场的快速增长，围绕着数据中心领域的芯片竞争也变得愈发激烈。为了将数据转化成有对用户价值的信息，芯片巨人英特尔也一直在努力。自从2017年10月份发布搭载英特尔Arria 10GX FPGA芯片的可编程加速卡后，英特尔于2018年4月19日正式宣布OEM原始设备制造商 在其服务器系列中采用了英特尔现场可编程门阵列（FPGA）加速。这是可重新编程芯片的首次重要使用，旨在加速现代数据中心中
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2024-04-21 09:37:43
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# 使用 GPU 加速 R 语言的入门指南
在数据分析和建模的过程中，使用 GPU 加速可以显著提升计算速度，尤其是在处理大数据集或者复杂的数学模型时。下面将详细介绍如何在 R 语言中实现 GPU 加速，特别是对初学者的友好指南。
## 整体流程
实现 GPU 加速的过程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
关于TensorRT TensorRT是NVIDIA开发的一个可以在NVIDIA旗下的GPU上进行高性能推理的C++库，是一个高性能推理优化引擎。其核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU，具有python API。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet等。它可以吸收在这些流行框架上受过训练的神经网络，优化神经网络计算，生
安装人工智能GPU加速训练环境主要分为3部分：NVIDIA显卡驱动、CUDA TooIKit和CUDNN。基础环境安装基础环境安装是基于Centos系统的，但是整体大同小异。安装对应版本内核源码包、gcc编译器sudo yum install -y gccsudo yum install -y gcc-c++sudo yum ins
原创
2023-05-23 09:52:59
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探索高性能GPU加速：VkFFT——一款多维度快速傅里叶变换库 VkFFTVulkan/CUDA/HIP/OpenCL/Level Zero/Metal Fast Fourier Transform library项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vk/VkFFT 在追求高效能计算的道路上，我们常常寻找能够充分利用GPU潜力的工具。VkFFT，一个开源的、跨平
一、pytorch 转 onnx 推理加速01配置Ubuntu 16.04 python 3.6 onnx 1.6 pytorch 1.5 pycuda 2019.1.2 torchvision 0.1.8建议详读,先安装好环境:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html#import_onnx_
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2023-11-20 01:55:31
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对统计算法进行分析所带来工作负载可能需要在单独一台计算机上运行数小时甚至数天时间。为了解决这个难题，众多统计学家与数据科学家利用R统计计算环境编写出了复杂的模拟与统计分析方案。然而这些成果通常也需要经过漫长的运行处理时间。为了节约R语言程序员们耗费在等待运算结果上的宝贵时间，充分利用计算机制的并行性以及硬件性能自然成了一项极具现实意义的工作。在之前的一篇文章中，我们曾经探讨过以并行方式处理长时间运
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2023-08-25 02:07:09
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# 使用PyTorch结合cuDNN加速深度学习模型
在深度学习的训练与推理过程中，模型的计算往往涉及大量的矩阵运算，这使得计算的速度成为了很重要的考虑因素。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，而cuDNN是NVIDIA推出的深度学习加速库。将两者结合可以显著提高模型训练的效率。
## cuDNN简介
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是N
原创
2024-09-21 08:12:46
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1、Anaconda下载与安装百度搜索Anaconda，进入官网。点击这个下载对应的版本（我电脑上安装的python是3.8） 下好了之后安装，这个安装就一路默认就行。2、下载CUDA和cudnncuda版本的选择和你的显卡有关系。鼠标在桌面右击，打开NVIDIA控制面板。点击系统信息 点击组件。可以看到，我这里是RTX3060的显卡，支持cuda11.2。 看到自己对应的版本
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2023-09-12 11:07:07
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一、运行YOLO v31、YOLO介绍2、检查CUDA3、检查OpenCV4、检查cuDNN5、安装YOLO v36、YOLO的常用命令(1) 单张测试命令(2) 多张测试命令(3) 改变阈值(4) 实时摄像头(5) 本地视频检测(6)在预训练的模型上继续训练二、运行TensorRT1、TensorRT介绍三、运行TensorFlow1、TensorFlow简介2、安装TensorFlow 一、
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2024-04-17 16:11:38
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前言：最近参加一个比赛需要用到yolo,安装过程中借鉴了网上众多的指导教程，也很感谢B站一位大佬的视频指导，所以在这里想整理一下给需要安装的yolov4的小伙伴一个借鉴，相关视频指导在文章末尾有链接来观看。前期准备：进入GitHub找到AlexeyAB/darknet这个项目（[项目链接](https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-on-the-
目录一、前言二、官方教程三、版本选择四、下载CUDA五、安装CUDA1、选择解压路径2、解压完之后系统检查3、选择自定义安装4、测试安装是否成功六、下载cuDNN七、安装1、解压缩2、添加Path环境变量-系统变量3、验证安装是否成功执行bandwidthTest.exe执行deviceQuery.exe 一、前言windows11 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包CUDA tool
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2024-04-05 08:08:41
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文章目录安装Nvidia安装CUDA 安装Nvidia这里需要你的显卡是Nvidia显卡。禁用nouveau ubuntu默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法安装nvidia显卡驱动。打开blacklist.conf文件sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文
cuda10.1官方安装指导的补充说明cuda安装容易踩着坑，一踩就是无底洞。为了避免大家踩坑，请大家一定按照官方指导文件流程进行操作。下面也给出我的一些理解，给大家讲解一些该注意的地方，增加大家的理解。一定要按照官方
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2024-09-05 15:05:13
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在AIGC机器学习和深度学习任务中，GPU加速可以大大提高计算效率。本文将介绍如何在Linux系统上配置CUDA和cuDNN，以便使用GPU加速机器学习任务。
原创
精选
2024-10-22 17:14:46
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2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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