第一章 绪论
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程Programmable Graphics Processing Unit( GPU)，即可编程图形处理单元，通常也称之为可编程图形硬件。
GPU的发展历史GPU 概念在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初被提出，使用单片集成电路( monolithic)作为图形芯
在Kubernetes（K8S）中实现GPU加速编译可以显著提高编译速度，特别是对于需要大量计算资源的深度学习等应用。在本文中，我将教你如何在K8S集群中实现GPU加速编译。
首先，让我们来了解一下整个流程。在开始之前，请确保你的K8S集群中已经部署了GPU相关的设备和驱动。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-23 18:16:58
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概要源于facebook的faiss库，其用过GPU 对于进行加速，另外xfr中也用到GPU，而需求源于之前xid对于大数据量的性能问题。之前也了解过一些机器学习的平台，如tersorflow，paddlepaddle，他们均将GPU加速作为平台的一大“卖点”。因此思考GPU编程对于智能基础服务还是有很大的帮助，于是“贸然”涉足了这一领域。CUDA编程给我的感觉是 1. 入门很容易，我大概用了一周
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2024-07-17 15:31:22
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环境搭建VS 2019 CUDA 10.2 CUDNN Cmake 3.18.1OpenCV 4.4.0opencv-contribe 4.4.0 编译步骤1、打开Cmake，选择opencv4.4.0源码路径，选择编译完成之后的保存路径，选择VS版本。 2、等待configure完成之后，可能会出现下载的错误，具体就是xfeatures2d、FFMPEG、IPPICV的下载错误，如图： 因为下载
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2023-12-18 15:38:06
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这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让 Python 加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python 提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。另外还有一个功能多样又迅速的散列表
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2024-08-30 12:26:53
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本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。 但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。
由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所
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2024-01-17 06:04:55
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## GPU加速Python代码的实现流程
对于一些计算密集型的任务，使用GPU进行加速可以显著提高代码的执行效率。本文将介绍如何使用Python进行GPU加速，并向刚入行的小白开发者解释每一步需要做什么。
### 1. 安装CUDA和cuDNN
首先，你需要安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，而cuDNN是用于深度学习的GPU加速库。你可以访
原创
2023-12-21 10:59:13
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最新的 JAX快速入门首先解答一个问题：JAX是什么？简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境
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2024-05-05 13:56:08
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目录1. 简介1.1 概览1.2 支持的主机侧编译器1. 简介1.1 概览1.1.1 cuda编程模型Cuda开发工具套件主要为那类控制部分运行在通用计算设备（CPU等）上进程的应用程序使用，使用单个或多个NVIDIA GPU作为协处理器应用进程提供加速，主要加速SPMD（单程序多数据流）的并行任务。GPU代码被实现为C++语言的函数集合，但与主机（CPU）代码不同的是包含了一些特定的注解 ，还包
开源代码的阅读和移植能力还是挺重要的，能帮助工程师快速的借助前人的基础完善自己的项目，在他人的基础上拓展自己的业务。一、GITHUB代码下载UDP通信的verilog实现以下面的链接为基础进行：GitHub - alexforencich/verilog-ethernet: Verilog Ethernet components for FPGA implementation1.首先，百度一下，找
软件代码分布式并行加速编译，支持Android系统和大型系统编译过程加速和编译资源集中管理。
原创
2015-05-22 13:36:01
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项目越来越大，每次需要重新编译整个项目都是一件很浪费时间的事情。Research了一下，找到以下可以帮助提高速度的方法，总结一下。. 使用2.ccache，可以将ccache的缓存文件设置在tmpfs上，但是这样的话，每次开机后，ccache的缓存文件会丢失3.distcc,多机器编译4.将屏幕输出打印到内存文件或者/dev/null中，避免终端设备（慢速设备）拖慢速度。 tmpfs 有人说
前言GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法，图像重采样算法广泛应用于图像校正，重投影，裁切，镶嵌等算法中，而且对于这些算法来说，计算坐标变换的运算量是相当少的，绝大部分运算量都在图像的重采样算法中，尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说，运算量会成倍...
原创
2022-01-07 09:30:13
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首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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从导入到编辑与分享，Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段，在各种视图模式下进行编辑，添加真正的 3D 特效，借助
NVIDIA 3D Vision优化和独家的
NVIDIA® Quadro®与
G
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2024-03-28 10:21:16
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当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比，
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2024-03-27 10:29:58
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目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑 任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。 任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的
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2024-02-28 10:33:29
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一、开启GPU加速显然，您想确保系统运行正常。您计算机的速度确实会极大地影响渲染速度，但是您可以在这里进行大量更改，而无需在新计算机上花费很多钱。让我们谈谈我们可以在软件本身中进行的一些快速调整，以使自己获得领先。我们可以做的第一件事就是确保GPU加速功能已打开。GPU加速是一种怪异的说法，它表示计算机将允许图形处理单元(GPU)和计算机处理单元(CPU)一起运行，以促进更困难和复杂的过程(就像P
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2024-01-17 07:27:16
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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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这几年，图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle，虽仅支持自家GCN架构显卡，但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙，而且兼容所有厂商硬件，走得也更远。 接下来，苹果提出了Metal，同样的底层图形与计算，但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性，但为此做出的牺牲就是过大的
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2024-07-30 16:38:44
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