1. 概述 在深度学习实践中，对于简单的模型和相对较小的数据集，我们可以使用CPU完成建模过程。例如在MNIST数据集上进行手写数字识别，我们可以使用CPU来完成，采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成（具体取决于电脑配置）。ImageNet数据集。假如使用CPU训练模型将显得无比吃力（将会花费很长长长长长时间），此时GPU就可以派
这个过程相当繁琐,个人认为有优化的可能:先说一下思路,矩阵相乘A矩阵乘B矩阵相当于A矩阵和B矩阵的转置做内积.所以我就先把B矩阵做了转置,再做内积.其中有两个核函数是在主函数中执行的,先执行转置,再执行乘法.再乘法函数中又嵌套了一个内积函数.这样充分的利用了并行化.如图所示:以3*3矩阵为例.我先开3*3个线程做内积运算,然后在每个线程中又开了1*3个线程做内积运算.其中求和部分我没有用并行方式求
# Python 如何用 GPU 算矩阵
在数据科学和机器学习领域，矩阵运算是非常常见的操作，而 GPU 是一种强大的硬件加速器，可以加快矩阵运算的速度。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 GPU 来进行矩阵运算。
## GPU 和 CUDA
首先，让我们了解一下 GPU 和 CUDA。
### GPU
GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于
一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算（大量顶点）。但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，
假设场景中有一个角色，带有骨骼动画，面数在3W左右。角色右上方有一个平行光源，光源会实时生成阴影贴图（shadow mapping）。
1、使用GPU更新骨骼动画。GPU很快，但是如果场景中带有会生成阴影贴图的光源时GPU就不得不多次计算同一个数据。
也就是说从灯光方向看场景，生成depth map时需要把模型上的顶点更新
GPUImageBeautifyFilter.h文件中#import <GPUImage/GPUImage.h>
@class GPUImageCombinationFilter;
@interface GPUImageBeautifyFilter : GPUImageFilterGroup //继承于图像滤镜组
{
GPUImageBilateralFilter *bila
文章目录基本概念主机（host）设备（device）流式处理器（SP）流式多处理器（SM）线程（Thread）线程块（Block）线程格（Grid）线程束（wrap）函数修饰符GPU内存的分类全局内存（Global Memory）共享内存（Shared Memory）常量内存（Constant Memory）纹理内存（Texture Memory）固定内存CUDA程序计算原理CUDA程序执行过程
矩阵乘法(GEMM)优化算法在GPU上的实现矩阵乘法（Matrix Multiplication）是线性代数中最基本的计算之一，在深度学习、信号处理等领域广泛应用。在GPU中，由于其高并行性，可以实现矩阵乘法的高效计算。矩阵乘法算法简介矩阵乘法的基本思路是将两个矩阵相应位置的元素相乘，并累加得到结果矩阵的对应位置的元素。设 为形状为 的矩阵， 为形状为 的矩阵，则得到的矩阵 形状为 ，其中
矩阵乘计算GPU实现中通常为线程块计算一个较大的[m_tile, k] *[k, n_tile]的矩阵乘，最后分配到每个线程后同样为每个线程计算更小的一个[m_tile, k] *[k, n_tile]。这样存在的一个问题主要是在于m和n较小而k很大时，如下图所示的矩阵乘案例，只能分配很少的线程和线程块，并且每个线程内部的循环次数很大，GPU无法被充分利用，导致矩阵乘实现的性能比较差。这种情况可能
前面的若干重要概念中描述了OPENGL中的几个重要变换，而矩阵是线性代数中的重要数学工具，它被用来对这些变换进行数学上的实现。矩阵主要有以下几种：模型视图矩阵：模型视图矩阵是个4*4的矩阵，代表经过变换的坐标系统，我们可以用这个坐标系统放置物体并设置其方向，顶点坐标以单列矩阵的形式表示，乘以模型视图矩阵，产生与视觉坐标系统相对应的经过变换的新坐标（顶点坐标*模型视图矩阵=与视觉坐标系统对应的新坐标
负荷下午，我用 Python 深度学习框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。 这是来自于 “Deep Learning with Python” 书上的一个例子。 运行的时候，代码有两个大循环。第一个把数据跑100遍（epochs），第二个把数据跑500遍。我的笔记本电脑算起来很吃力，风扇一直在响。大热天的，看着好可怜。用笔记本电脑进行机器学习，还是不
4.6 GPU计算到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对Linux/macOS用户有效输出：Sun Mar 17 1
介绍OpenCL 是一种基于 C99 的语言，用于对 GPGPU 和 CPU（维基百科也提到 DSP 和 FPGA）进行编程。OpenCL 的优点是可以在 GPGPU 和 CPU 上执行相同的代码而无需任何更改，并且支持的平台数量巨大。另一方面，非专业人士使用最广泛的编程语言 VBA 仅支持在一个处理器上进行计算，不能异步执行代码。我非常喜欢 Excel，因为它具有交互性，但有时对于大量计算，需要
如果你要评估用于GPU计算且支持Matlab的软件，AccelerEyes将会提供以下信息作为比较的起点。每个用户必须评估基于个人应用需求的要求。随着不同种类的有Matlab支持的ＧＰＵ计算软件大量涌入市场，越来越难以追踪到所需的工具。为了帮助你有组织性的进行，AccelerEyes制作了这些比较表格，他们都列出了这两种方法的重点，包括：1)来自AccelerEyes的Jacket 1.5版；2)
Matlab之GPU加速方法 Matlab之GPU加速方法一般代码加速方法GPU设备确认GPU和CPU之间数据传递复杂代码加速方法 一般代码加速方法Matlab目前只支持Nvidia的显卡。GPU设备确认想知道自己的电脑有没有这个能力，在Matlab中运行 gpuDevice。 只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算。G
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2023-07-25 14:50:49
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负荷下午，我用 Python 深度学习框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。运行的时候，代码有两个大循环。第一个把数据跑100遍(epochs)，第二个把数据跑500遍。我的笔记本电脑算起来很吃力，风扇一直在响。大热天的，看着好可怜。用笔记本电脑进行机器学习，还是不大合适的。我要是有一块 GPU 就好了……此时，突发奇想。我虽然没有带 nVidia GPU 的
Java实现的矩阵乘法示例，本文实例讲述了Java实现的矩阵乘法。分享给大家供大家参考，具体如下：思路：矩阵乘法的前提是：前一矩阵的行数 == 后一矩阵的列数(rows == cols)在满足前提的情况下：前一矩阵的第一行 与 第二个矩阵的第一列 逐个相乘。将乘积求和 作为 结果矩阵的第一个元素类推刻得到：结果矩阵的 第 [row][col] 个元素 = 前一矩阵的第 row 行 与 后一矩阵的
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2023-06-02 23:43:51
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什么是 GPU 计算?GPU 计算就是运用 GPU (图形处理器) 搭配 CPU 来加速通用科学和工程应用程序。GPU 计算于五年前由 NVIDIA® 公司率先提出，之后迅速成为一种行业标准，在全世界范围内拥有数以百万计的用户，几乎所有的计算供应商均采用 GPU 计算。
学生时代玩矩阵最爽的工具自然是matlab了。而且matlab天生就是为科学计算，为矩阵而生。matlab的一切对象皆可看成矩阵，最简单的一个整数，也是个1*1的矩阵。但是在公司里面以后，matlab就玩不转了。道理很简单，matlab虽然好用，但是正版软件非常贵。而且，matlab是闭源，跟现在开源的潮流也有些不大符合。。。 那在公司里面，怎么玩科学计算，怎么玩矩阵呢。其实很简单，涉及到数据处理
前言矩阵乘法运算是机器学习的基础。比如，卷积神经网络通过矩阵化输入数据，然后通过矩阵乘法计算获得结果。而性能对于算法是至关重要的事情，所以本文主要介绍c++调用普通的矩阵乘法库进行计算，以及通过cuda计算矩阵乘法。C++常用cblas库加速cpu上的矩阵乘法运算。为了将速度提高更高，GPU版本矩阵乘法运算则通过cublas库进行操作，在cublas库中，使用cublasSgemv()和cubla
