前言如果你在使用 Python 进行高性能计算， Numba 提供的加速效果可以比肩原生的 C/C++ 程序，只需要在函数上添加一行 @jit 的装饰。它支持 CPU 和 GPU ，是数据科学家必不可少的编程利器。我们知道，计算机只能执行二进制的机器码，C、C++ 等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java 等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。
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2023-08-08 07:59:29
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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
Python多线程和多进程谁更快肯定线程快啊,进程要操作系统响应心存渴望，塑造一个具体的梦想，别让年龄束缚自己的梦想，用坚持兑现梦想，不论做什么事，相信自己，别让别人的一句话将你击倒。自己拿定主意，追随自己的梦。python 多线程和多进程的区别 mutiprocessing theaGIL在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Pyt
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2023-08-15 14:58:27
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# Python GPU错误
在使用Python进行GPU编程的过程中，可能会遇到一些错误。本文将介绍一些常见的Python GPU错误，并提供相应的代码示例进行说明。
## 1. CUDA错误
CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可用于在GPU上进行高性能计算。在使用CUDA进行GPU编程时，常见的错误之一是CUDA错误。这种错误通常与未正确配置CUDA环境或使用CU
原创
2023-08-21 10:36:00
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一、简介Graphite 是一个Python写的web应用，采用django框架，Graphite用来进行收集服务器所有的及时状态，用户请求信息，Memcached命中率，RabbitMQ消息服务器的状态，Unix操作系统的负载状态，Graphite服务器大约每分钟需要有4800次更新操作，Graphite采用简单的文本协议和绘图功能可以方便地使用在任何操作系统上。graphite有三个组件：gr
# Python GPU多线程程序实现流程
本文将介绍如何在Python中实现GPU多线程程序。在开始之前，我们需要明确一些概念和前提条件：
- GPU：图形处理器，用于并行处理图形和计算任务。
- 多线程：同时执行多个任务的能力，可以提高程序的效率。
- CUDA：计算统一设备架构，是NVIDIA开发的用于GPU计算的平台和API。
接下来，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 安装CUDA
原创
2023-09-22 00:51:16
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前言以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~线程是什么线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。GIL是什么为了更有效的利用多核处理器的性能，就出现了多线程的编程方式，Python当然也逃不开，为了利用多核，Python开始支持多线程。而解决
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2023-07-27 20:22:38
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---恢复内容开始---一.计算机基础CPU：中央处理器，相当于人的大脑，是计算机的运算中心，控制中心。
CPU处理数据的速度最快内存：暂时存储数据的地方，直接与CPU交互。
存储速度快（硬盘<<内存<CPU） 缺点： 容量小，造价高，断电即消失，数据易丢失。硬盘：长期存放数据的地方 容量大，造价低，断电数据不消失 容量大，造价低，断电数据不消失操作系统：调配以
技术背景GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景，如果计算的模型内存较大，则需要使用到共享内存，这会直接导致巨大的数据交互的运算量，通信开销较大。因为pycuda的出现，也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数，当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码，用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例
PIN， 英文全称为personal identification number， 即个人识别码， 或者直接称为PIN number。 是一个关于user 和一个system之间shared numeric password。 PIN number 的作用就是authenticate the user to the system。 例如， 当我们在一个银行办理一张银联卡的
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2023-10-23 20:17:16
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加速来自于腾讯的直播采用cublas做矩阵乘法
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2021-12-07 17:36:30
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写在前面本次的内容，是对《如何用kindle高效学习》这本书籍的阅读整理，在本文中，我们将着重讲一下如何通过更改kindle的系统设置，让你的kindle阅读效率提高。书籍信息：作者：直树桑(原名林旭东)书籍说明：本书不仅是Kindle的使用说明，更是数字化时代如何高效学习的全新思维。第三章——如何打造理想的Kindle阅读环境Kindle系统的默认设置未必适合你，所以最好在拿到Kind
什么是HalideHalide是用C++作为宿主语言的一个图像处理相关的DSL(Domain Specified Language)语言，全称领域专用语言。主要的作用为在软硬层面上(与算法本身的设计无关)实现对算法的底层加速。一句话来说，Halide节省了我们手动优化底层算法的时间，让我们只需要关注算法的设计。Halide 实现算法与底层优化。Halide为什么可以优化算法Halide的特点是
OpenVINO计算机视觉模型加速教程一、基础1、OpenVINO介绍OpenVINO是2018年5月份发布的第一个版本，为什么要选择在这个时候呢？在这之前深度学习是很火的，有很多计算机视觉的框架，在深度学习之前比如opencv，matlab，有这些计算机视觉开发的框架但是深度学习发展之后这些视觉框架就面临尴尬的问题？就是他们都是针对传统的计算机视觉的，对于这些深度学习的这些计算机视觉，虽然他们也
从头预训练一个针对的那1个任务的3层BERT，保持预训练和inference时的一致性，速度加速4倍，精度不变。
原创
2022-07-19 11:52:30
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hello，大家好，我是智能黑客谢佳宇，今天我们来讲讲如何解决解决Github Pages加载慢的问题。首先声明一下，我的个人主页就是用gitlab(主要为了解决github偶尔连不上的问题，当然github也在跟随同步，不存在不更新的问题)+vercel部署的，vercel相当于一个功能更全的CDN网站，可以免费托管域名并自动安装SSL证书，也可以当做名称服务器(Nameservers)的服务商
近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17 种加速 PyTorch 训练的方法1. 考虑换一种学习率 schedule学习率
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2023-07-05 23:13:44
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# 1. 查看使用库源码经常听人说，多看源码。源码不仅能帮我们搞清楚运行机制，还能学习优秀的库或者框架的最佳实践。调用库时，你可以在你好奇的几乎任何地方点击 Command+B，就可以很方便的跳转到源码里的类，方法，函数，变量的定义。写 Python 代码时，你会严格遵守 pep8 规范么？还是要遵守的，不然代码传到 github 或者知乎上被人怼就不好了。但是如果靠肉眼去检查和注意的话，太累，靠
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2023-08-22 11:45:37
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在上一篇中，小虎给大家介绍了服务器测速神器Speedtest.net，是不是非常好用呢？！Speedtest.net的工作原理并不复杂：它在你的浏览器中加载JavaScript代码并自动检测离你最近的Speedtest.net服务器，然后向服务器发送HTTP GET and POST请求来测试上行/下行网速。但在没有图形化桌面时(例如，当你通过命令行远程登陆服务器或使用没有图形界面的操作系统)，基
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2023-10-22 13:34:25
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设置苹果手机的静态DNS，可以部分提升手机网速。大家上网，访问某个网站时，需要将DNS域名转换为IP地址，才能访问特定的网站，因此DNS服务器地址非常重要，默认情况下使用运营商提供的DNS地址。可能存在解析慢导致网速慢、DNS劫持广告(解析时返回广告页面)等问题。我们可以手动设置114DNS缓解这个问题，下图显示了114DNS的全国响应时间，平均30ms。1、苹果手机手动设置静态DNS1)进入ip
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2023-07-26 15:11:24
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