本期目录1. 绪论2. 导入Pytoch模块并声明参数3. 创建虚拟数据集4. 搭建一个简单的模型5. 多GPU并行计算6. 运行模型 1. 绪论在本篇博文中，你将学习到在PyTorch中如何使用多GPU进行并行训练。在PyTorch中使用多GPU训练神经网络模型是非常简单的，PyTorch已经为我们封装好一个 nn.DataParallel 类来进行多GPU训练。 先来回顾一下在单GP
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2024-08-29 18:03:30
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#### 并发是什么？并行: 在cpu多核心时代，我们多个cpu可以同时处理任务并发: 就是多个线程通过cpu的调度机制，来回切换线程，从而是多个线程看起来像同时运行一样，这样可以提高cpu的利用率，因为cpu相比内存和硬盘，性能是最高的，在处理遇到io阻塞的时候，cpu可以将时间片让出来，给其他线程使用。这是操作系统层面控制的。并发的评判标准有哪些（衡量指标） QPS等？性能指标(吞吐量):QP
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型免费分享！
今天毛毛张介绍一个关于如何计算模型参数量和显存大小的深度学习代码块 文章目录0 引言1 构建模型方法1：函数封装方法2：迭代方法3：使用第三方库1. torchstat库2. thop库总结参考文献 0 引言我们听说的llama2-7B大模型，是指该模型的参数量有70亿，那么如何进行计算呢，以及如何计算70亿的参数量加载到显存中需要多少内存。通常模型中每个参数默认是按单精度浮点数（FP32）进行存
一、并发1、同时执行多个CUDA操作的能力（超越多线程并行）CUDA Kernel <<<>>>cudaMemcpyAsync(HostToDevice)cudaMemcpyAsync(DeviceToHost)CPU上的操作2、Fermi 体系结构可以同时支持（计算能力2.0+）GPU上最多16个CUDA内核2个cudaMemcpyAsyncs（必须在不同方向
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2024-04-05 13:06:30
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在本文中，我们介绍的评估方法，都是基于Transformer架构推算的，该评估方法不适合Transformer以外的其他体系结构。
在本文中，我们介绍的评估方法，都是基于Transformer架构推算的，该评估方法不适合Transformer以外的其他体系
在本文中，我们介绍的评估方法，都是基于Transformer架构推算的，该评估方法不适合Transformer以外的其他体系结构。同时，目前存在大量的框架、模型和优
在本文中，我们介绍的评估方法，都是基于Transformer架构推算的，该评估方法不适合Transformer以外的其他体系结构。同时
目录N-body问题原理串行代码CUDA并行程序设计并行的基本思路并行的详细设计Step1：申请CPU和GPU内存空间并对数据进行初始化和拷贝操作。Step2：设计bodyForce函数Step3：设计integrate_position函数优化思路优化1—— BLOCK_STEP引入和shared_memory优化2—— 计算合并优化3—— 编译优化优化4—— 其他优化方向效果对比其他思路&am
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2024-10-18 15:27:59
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一、并发数：是指代同事访问服务器站点的连接数，实际工作中，经常发现很多人对并发数有误解。比如领导说我们系统有10w活跃用户，所以系统必须要支持10w并发；比如压测报告里写某个接口支持100并发，客户就会反问难道系统只支持100用户同时访问？性能是不是太差了！问出上面问题的人，大多数都存在一个理解上的误区，认为性能测试中的并发数=并发用户数，其实事情没有这么简单。二、简单来说，并发数分为两个概念：客
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2023-07-16 11:36:02
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前言 “所有模型都是坏的，但有些模型是有用的”。我们建立模型之后，接下来就要去评估模型，确定这个模型是否‘有用’。当你费尽全力去建立完模型后，你会发现仅仅就是一些单个的数值或单个的曲线去告诉你你的模型到底是否能够派上用场。 在实际情况中，我们会用不同的度量去评估我们的模型，而度量的选择，完全取决于模型的类型和模型以后要做的
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2024-07-29 15:55:33
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# Java大并发量的接口设计
在处理大并发量的系统中，接口设计是至关重要的一环。一个合理的接口设计可以提高系统的性能、可扩展性和稳定性。本文将介绍如何设计Java大并发量的接口，并给出代码示例。
## 接口设计原则
在设计Java大并发量的接口时，需要遵循以下原则：
1. 高效性：接口应该尽量减少不必要的资源消耗，例如减少数据库连接的开销、减少锁的竞争等。
2. 并发性：接口应该是线程
原创
2024-06-01 04:06:31
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目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新【PyTorch手动实现线性回归】，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损
前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU。由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步，许多人都想把它的时间降至最短，因此目前ORB成了非常受欢迎的特征。而老牌SIFT，则一直给人一种“很严谨很精确，但计算非常慢”的印象。在一个普通的PC上，计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右。如果特征都要算300ms，加上别的ICP什么的，一个SLAM就只能做成两帧左右的
本章介绍以CUDA和OpenCL 并行编程中的一些核心架构概念来展示GPGPU的计算、编程和存储模型。本章还介绍虚拟指令集和机器指令集，逐步揭开GPGPU体系结构的面纱。2.1 计算模型计算模型是编程框架的核心，计算模型需要根据计算核心的硬件架构提取计算的共性工作方式。作为首个GPGPU编程模型，CUDA 定义以主从方式结合SIMT 硬件多线程的计算方式。本节以典型的矩阵乘法为例介绍GPGPU
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2024-05-07 23:08:06
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并发编程一、概念 1、非并发 程序由单个步骤序列构成 包含独立子任务的程序执行性能低2、并发 1）异步 2）分解子任务、简化流程与逻辑3、进程 process 一个程序的执行实例 每个进程有自己的地址空间、内存、数据栈及辅助数据4、线程 thread 同一个进程内，可被并行激活的控制流 共享相同上下文（空间地址、数据结构） 特点：1) 便于信息共享与通信 2) 线程访问顺序差异会导致结果不一致（条
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2023-11-14 09:19:14
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GPU的硬件组成GPU 是一种专门为图形处理而设计的处理器，它的设计目标是在处理大规模、高并发的图形数据时提供高效的计算能力。与 CPU 相比，GPU 的处理器数量更多，每个处理器的计算能力相对较弱，但它们可以同时处理大量的数据，从而提供更高的计算效率。GPU 的硬件组成包括：处理器单元(Processing Units，PU)：又称为流处理器(Stream Processor)，是 GPU 的核
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2024-09-24 15:07:02
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文章目录1 编译器和解释器1.1 符号式编程1.2 混合式编程1.3 Sequential的混合式编程1.3.1 通过混合式编程加速1.4 小结2 异步计算2.1 通过后端异步处理3 自动并行3.1 基于GPU的并行计算torch.cuda.synchronize() 函数记录：3.2 并行计算与通信3.3 小结4 硬件4.1 计算机4.2 内存4.3 存储器4.8 总结5 多GPU训练5.1
什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
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2024-09-22 11:25:33
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