喜欢用笔记本办公的朋友一定对于以下经历不陌生。在户外办公，明明可以用几个小时的电量，由于运行了一些大型软件，导致电量耗光。跑代码的时候计算量太大，导致机器热量不段升高，风扇声音越来越大。眼看着代码跑完，内存太小被程序吃光被迫中止，得重新调整代码，重新再跑。电脑突然坏了，由于搭建的环境都在这台电脑上，导致无法继续工作。随着工作所需技术的增多，软件越来越大，换新电脑且再瘩搭建工作环境越来越困难。这都是
0. 目录GPU 编程入门到精通（一）之 CUDA 环境安装GPU 编程入门到精通（二）之 运行第一个程序GPU 编程入门到精通（三）之 第一个 GPU 程序GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶 1. 数组平方和并行化进阶GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化 这篇博文中提到了 grid、block、thread 三者之间
GPU基本算法（Part II）Scan应用压缩（Compact）Compact实际上是在一组数据中把我们需要的部分挑出来的一种方法，具体步骤如下：第一步对数据进行一个predicate，将我们需要的数据标为true，其他的数据标为false；第二步开辟一个数组与原数组对应，将prdicate结果为true对应的位置存入1，其他的存入0；第三步，对这个数组进行exclusive scan，就可以得
写在前面的注意事项！记得在每次搞新项目的时候先配置一个pytorch环境，或者复制已有的环境conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名之后可以 conda list一下（或者conda env list，查看是否新建成功），看看新环境的配置怎么样~首先，如果想使用GPU版本的pytorch，那就先判断自己电脑是否有NVIDIA（英伟达），有的话才能实现之后的GPU
import os import time gpu_device = 0 cmd = "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py" def gpu_info(gpu_index): info = os.popen('nvidia-smi|grep %').read ...
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2021-09-12 23:46:00
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1.提前初始化矩阵clc
clear
close all
a=2;
b=2.9;
x=zeros(250000,1);
x(1)=0.1;
for n=1:250000
x(n+1)=abs( (x(n))/a^2-x(n)*b );
end
plot(x,'k','markersize',10);
xlabel('n');
ylabel('x(n)'); 加了x=zeros(
GPU 编程入门到精通之 第一个 GPU 程序http://www.bieryun.com/1139.html 博主由于工作当中的需要，开始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习，。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡
人工智能模型，也称为神经网络，本质上是一个数学千层面，由一层又一层的线性代数方程组成。每个方程都表示一段数据与另一段数据相关的可能性。就其本身而言，GPU 包含数千个内核，微型计算器并行工作，以切开构成 AI 模型的数学。从高层次上讲，这就是人工智能计算的工作原理。作为加速机器学习工作负载的主要计算平台，GPU在过去的五年里基本成为大模型训练的标配。它能够协助处理训练和部署人工智能算法
# Pytorch程序是否可以在没有GPU的情况下运行？
Pytorch是一个流行的深度学习框架，广泛用于训练神经网络模型。在许多情况下，我们会使用GPU来加速训练过程，因为GPU可以显著提高计算速度。但是，是否可以在没有GPU的情况下运行Pytorch程序呢？答案是肯定的，Pytorch也可以在没有GPU的情况下运行，只是运行速度可能会慢一些。
## Pytorch在没有GPU的情况下运行示
# 如何在PyTorch中使用GPU进行加速
## 简介
在深度学习领域，GPU的加速能力对于训练模型至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了简单易用的GPU加速功能。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，特别是如何让PyTorch默认使用GPU来运行程序。
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> CPU
好久没有写一些微观方面的文章了，今天写一篇关于CPU Cache相关的文章，这篇文章比较长，主要分成这么几个部分：基础知识、缓存的命中、缓存的一致性、相关的代码示例和延伸阅读。其中会讲述一些多核 CPU 的系统架构以及其原理，包括对程序性能上的影响，以及在进行并发编程的时候需要注意到的一些问题。这篇文章我会尽量地写简单和通俗易懂一些，主要是讲清楚相关的原理和问题，而对于一些细节和延伸阅读我会在文章
目录前言：一、准备环境1、下载anaconda2、下载CUDA3、安装GPU 版本的 Torch二、进行实验 三、总结前言： 第一次跑机器学习的程序，作为一个门外汉拿着代码就直接用CPU跑，三千多张图片的训练集提取特征向量用了两个多小时（还是减少了循环次数的……） 后来看了看大佬们
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2023-07-24 23:52:02
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文章目录1. 为什么需要使用GPU2. GPU为什么性能高3. 如何运用GPU进行编程3.1 NVIDIA GPU Architecture3.2 Thread Hierarchy3.3 Execution Model3.4 kernel function4. An example: Matrix Multiplication 1. 为什么需要使用GPU为什么GPU（Graphics Proce
GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案，它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。\ GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预处理，它会向GP
从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都是废话)
我在这里发布了东西已经有一段时间了，我可能会用这个地方来解释一些关于2011年图形硬件和软件的一般观点。通常你可以找到你电脑中显卡调用栈的相关描述，但是这些调用关系是如何工作？它们又是为什么要这样呢？这些问题就不那么容易找到答案了。我会尽量填补空白，而不会对特定的硬件进行具体的描述。我将主要讨论在Windows系统上上运行d3d9/10/11的dx11级别GPU硬件，因为这是我最熟悉的（PC）调用
# 如何在Docker中实现“跑程序有窗口”
## 一、流程概述
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载Docker镜像
下载Docker镜像 --> 启动容器
启动容器 --> 运行程序
运行程序 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、详
文章目录Cuda安装GPU驱动安装Cudnn安装解压复制验证PyTorch安装多用户共用同一个conda环境各自独立 英伟达3090的配置过程与以往Cuda没有什么太大的区别，核心请注意目前仅Cuda11支持3090的卡。 细节请参见Ubuntu 18.04 配置cudaCuda安装请先按照前述文章所述禁用nouveau与卸载GPU驱动。 随后前往https://developer.nvidia
前言：这里附上一个很全面的人脸识别发展综述文章《人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨》并行训练的方式：1.nn.DataParallel数据并行。将一个batchsize中的数据分给多个GPU并行训练。2.模型并行。将FC层拆分给多个GPU进行并行训练。3.partial_fc。（抽样fc层）一、模型并行目前处理大规模(数据多、类别大)数据集的方法：混合并行：即backbone使用数
6 规约思想和同步概念扩大点说，并行计算是有一种基本思想的，这个算法能解决很多很常规的问题，而且很实用，比如说累加和累积等——规约思想。对于基础的、重要的，我想有必要系统的学习。并行程序的开发有其不同于单核程序的特殊性，算法是重中之重。根据不同业务设计出不同的并行算法，直接影响到程序的效率。因此，如何设计并行程序的算法，似乎成为并编程的最大难点。观其算法，包括cuda sdk的
