1. 简介首先， 大家都知道在做深度学习以及科学计算时利用GPU算法，可以大规模的提高运算效率。我们首先来了解一下CPU与GPU的区别。上图为CPU 与GPU 架构上的区别，绿色部分可以理解为逻辑计算部分，黄色为控制区域， 而红色为存储区域，最明显的区别就是CPU拥有更多的存储，尤其是缓存，而GPU拥有更多的计算单元，简单来说单个GPU拥有更多的计算资源。而相对于比较简单的大规模运算，单个GPU可
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2024-05-07 10:26:20
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背景介绍GPU 在以下方面有别于 CPU：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时逻辑判断又会引入大量的分支、跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。上图中，绿色的部分是计算单元（ALU），就是我们
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2024-03-16 17:01:10
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华为云ModelAtrs创建GPU环境训练模型创建Notebook首先需要创建新的Notebook然后根据自己的训练需求选择要创建的镜像和规格。我这里选择mindspore的GPU进行创建，规格选择64GB的。如果要选择SSH远程开发的话需要填写这个密钥对，没有的话选择点击立即创建之后就按照它的要求走就行。添加数据存储点击添加数据存储。如果没有并行文件系统，就选择新建并行文件系统。创建过程很简单就
在刚入坑机器学习时，书上所使用的算法（回归、决策树等）及实例较为简单，一般CPU（中央处理器）的计算能力均能胜任，从而快速实现。但若使用keras（一种基于深度学习框架的高级应用接口）进行深度学习，利用海量的数据反复训练神经网络中成百上千万个参数时，CPU显得捉襟见肘，需要GPU（图形处理器）来实现加速训练。为什么GPU在深度学习中比CPU更快呢？这是由于两者的设计不同，CPU由专为串行处
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2024-03-25 08:55:49
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目录一、模型泛化能力二、学习曲线三、总结一、模型泛化能力当我们训练一个模型时，目的不是最大程度的拟合这些点，而是为了获得一个可预测的模型，即当有了新的样本，新的数据可以在该模型中得到很好的解答。基于此，但我们去衡量模型时，评判训练数据在模型的拟合程度有多好是没有意义的，我们真正需要的是能够衡量该模型算法能力有多好。在这种情况下，我们使用训练测试数据集的分离，即将原数据集分成训练数据集和测试数据集。
GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）是两种不同类型的计算硬件，各自具有其特性、性能和应用场景。以下是GPU和CPU之间的一些关键差异：架构：CPU通常具有较少的核心（通常在1-64个之间），但这些核心能够执行复杂的任务和指令。而GPU拥有大量的简化核心（从几百到上万个），适合并行执行相对简单的任务。因此，GPU更适合处理可以并行执行的大量计算任务，如图像处理、深度学习等。性能：CPU在处理单
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2023-11-09 16:28:25
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作者｜廉相如（快手FeDA智能决策实验室 ）如何有效处理大规模用户数据进行广告推荐？对于互联网企业的发展和进步至关重要。这也是为何快手成立西雅图实验室并实现新一代GPU广告模型训练平台的原因之一。快手新创建的“Persia”GPU广告模型训练平台比起传统CPU训练平台，单机训练速度提升可达几百倍，在约一小时内即可训练百T级别数据量，并能通过设计算法得到相对于传统训练平台精度更高的模型，对企业收入、
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2024-05-13 12:36:18
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用UGUI开发项目Canvas的适配一般都会选择Scale With Screen Size 模式1.适配方案竖屏游戏，一般会根据宽进行适配 横屏游戏，根据高适配 上面是我横屏游戏的适配属性。2.各种分辨率游戏开发时会有一个基础的设计分辨率，比如上面的游戏，设计分辨率即为 1080 * 1920 但在游戏实际运行时会遇到各种各样不同的分辨率 以12.9英寸iPad Pro为例，屏幕分辨率为2048
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2024-02-12 08:42:42
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那么很多人都会问到学了几个月游戏建模，怎么感觉自己设计的时候还是懵懵的，啥都不懂。是因为学习游戏建模靠的不是你的一腔热血，而且技巧和方法！！ 首先游戏建模的几个软件要弄明白:maya substance 3dmax zbrushmaya:掌握人物建模，简模，高模，精模，游戏道具（同样高低精模），拆分uv，画贴图（有几款画贴图的软件都不错，新手推3d coat）Substance pain
在本文中，讨论了RTX 2080 Ti与其他GPU相比的深度学习性能。我们使用RTX 2080 Ti来训练ResNet-50，ResNet-152，Inception v3，Inception v4，VGG-16，AlexNet和SSD300。我们在训练每个网络时测量每秒处理的图像数。注意事项：我们使用TensorFlow 1.12 / CUDA 10.0.130 / cuDNN 7.4.1Ten
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2024-05-21 14:52:58
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显卡的发展可以说是非常的快，人们对于视觉化上的要求也越来越高，随着用户对于图像处理上面的要求不断超出处理器的计算能力。另一方面CPU处理能力也不断强大，但在进入3D时代后，人们发现庞大的3D图像处理数据计算使得CPU越来越不堪重荷，并且远远超出其计算能力。图形计算需求日益增多，作为计算机的显示芯片也飞速发展。随后人们发现显示芯片的计算能力也无法满足快速增长的图形计算需求时，图形，图像计算等计算的功
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2024-05-23 13:56:56
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cuda预备知识cpu与gpu区别cpu是为串行任务而优化，gpu是为了并行任务而优化，目前基本使用多核cpu+众核gpu的异构体系，至少可获得10倍性能的提示，以及5倍能量消耗的下降。操作系统操作系统是在计算机硬件以上的一层软件，他提供命令，接口，图形化交互等方式给用户或应用软件，使其可以更快捷，简单的使用计算机硬件。在本次训练营的硬件上搭载了基于Liunx的L4T UBUNTU操作系统。L4T
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2024-04-27 10:09:48
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Win7/10/Centos7各平台下YOLOv3目标检测CPU+GPU的实现最近由于项目原因接触到机器视觉方面的知识，在这做个有关使用YOLOv3目标检测实操笔记
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2024-08-30 14:12:04
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终极CUDA+cuDAA+tensorflow-gpu版本、安装及使用大法前言版本问题电脑显卡配置决定CUDA上限CUDA版本和tensorflow-gpu版本对应CUDA版本和cuDNN版本对应安装问题出现的常见问题解答问题一：Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 6696 MB memory) -> physical GPU...问
测试了一下分别用cpu，gpu，gpu+cudnn跑CNN，看看分别会用多少时间。直接看测试结果1.运行Dogs vs Cats例子使用配置情况cpugpugpu+cuDNN5.0gpu+cuDNN5.1一个epoch耗时526s41s38s38sgpu比cpu快了12倍，gpu+cudnn比gpu快了0.1倍2.运行mnist例子使用配置情况cpugpugpu+cuDNN5.0gpu+cuDNN
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2023-11-12 08:24:58
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小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
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2024-05-14 22:09:03
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GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-03-25 17:30:25
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CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。 芯片的速度主要取决于三个方面：微架构、主频、IPC(每个时钟周期执行的指令数)。 1．微架构从微架构上看，CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的，当代CPU
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2024-05-23 13:56:59
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一、功耗：CPU的“人体极限”程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle TimeCPI和指令数都不太容易，越是研发CPU的硬件工程师们就从COU主频下手1、为什么奔腾 4 的主频没能超过 3.8GHz 的障碍呢？是因为功耗，我们的CPU，一般都被叫做超大规模集成电路，这些电路，实际上都是一个个晶体管组合而成的，CPU在计算、其实就是让晶体管里面的开关不断地区“打开”和“
目录方法 1方法2方法3用GPU训练神经网络模型方法 1我 A 卡，-.-采用方法 1 实现GPU训练网络模型只需要将原来的 CPU 版本的代码进行小量修改即可，具体修改的位置包括下面3个地方：网络模型、数据（输入、标注）、损失函数。只需找到上述 3 个位置的代码加上.cuda() 操作即可实现将 CPU 版本的代码修改为 GPU 版本的代码，现以上一篇博文中完整的模型训练代码为例。# codin
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2023-08-08 10:18:55
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