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“
文章目录背景可能的瓶颈本身训练代码(软件)可能的问题服务器(硬件)的问题硬件可能的问题1.CPUCPU的主要问题解决方案2.GPUGPU的主要问题3.硬盘io硬盘io的主要问题解决方法4.内存内存的主要问题解决方法总结 本文着重于硬件方面的问题，代码方面的问题后续会讨论。 背景多人使用一台服务器，常常会发生由于某个任务占用某个计算资源(cpu,gpu,内存，硬盘io等)过多，而导致其他任务由于
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2024-07-30 19:28:42
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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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我们学习GPU编程，肯定都是要有CPU编程的基础，不可能连C都不会就直接学习GPU，因此，我们这一节就来讲一下CPU与GPU的不同，可以让大家更好的了解GPU编程。硬件架构不同，以Intel的某款8核处理器为例，CPU中有很大一部分面积都被缓存占去了，相比之下，8个核心占的面积并不算大。所以CPU的主要时间并不是计算，而是在做数据的传输。 再来看GPU的架构，从下图可以看出
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2024-03-01 08:58:46
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背景介绍文本情感分析旨在自动地从非结构化的评论文本中抽取有用的观点信息 [1,2] 。早先的文本情感分析工作主要关注文档级别的情感分析和句子级别的情感分析，采用各种方法来分析评论文档或句子整体的情感极性（如正面、负面、中性）。不同于文档 / 句子级情感分析，细粒度情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis，ABSA）的目的在于分析评论文本中商品 / 服务的
有志于投身人工智能研究的青年 工程师之于计算机就相当于赛车手对待跑车一样，必须十分熟悉它的每一个部件，明白各自的用途，然后在每一次调参当中充分发挥各部分的潜力，最终才能爆发出最大的性能。本次分享以图像任务训练为例，将从CPU、内存、硬盘、GPU这些方面对算法性能的影响进行逐一分析，配合相应的实验，给出相应的优化建议。 数据流动路径 假设我们现在有一批图片集放在硬盘当中
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2024-08-21 11:06:11
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简单测评笔记本：thinkbook16p RTX3060标配模型是FCN，跑的小数据集, 用的tensorflow 同样的数据和模型参数，我们来看看在两块GPU上的表现如何吧：1、本地 RTX3060 6G (残血版，105w?）:2、Google Colab 分配的免费GPU： 【结果】除了第一个epoch速度不太稳定可以忽略：本地RTX3060：8s /epoch Colab免费GPU：6s
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2024-05-13 11:30:33
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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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YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 前
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2024-08-23 19:39:08
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参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
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2024-03-15 07:38:16
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计算机原理实验四CPU与简单模型机设计实验操作步骤5.1 CPU与简单模型机设计实验5.1.1 实验目的(1) 掌握一个简单CPU的组成原理。(2) 在掌握部件单元电路的基础上，进一步将其构造一台基本模型计算机。(3) 为其定义五条机器指令，编写相应的微程序，并上机调试掌握整机概念。5.1.2 实验设备PC机一台，TD-CMA实验系统一套。5.1.3 实验原理本实验要实现一个简单的CPU，并且在此
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2024-07-11 14:04:58
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前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
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2023-09-16 21:30:36
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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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深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论。一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台进行部署。J
# 论如何比较golang和java的运行速度
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(准备环境)
B --> C(编写代码)
C --> D(运行代码)
D --> E(测试结果)
E --> F(比较速度)
F --> G(结束)
```
## 2. 表格展示步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-06-21 06:29:52
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pytorch训练技巧使用DataLoadersDataLoader中的workers数量 允许批量并行加载。因此，您可以一次装载nb_workers个batch，而不是一次装载一个batch。loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_worke
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2024-03-15 05:33:53
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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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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。 c. 自定义调整：自定
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2024-07-04 20:20:27
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与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。然后，这个周期的长度
原创
2024-08-05 12:19:23
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# TensorFlow vs PyTorch 训练速度解析
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是最常用的两个框架。对于研究者和工程师来说，理解这两个框架的训练速度至关重要。本文将探讨两者在训练速度上的比较，并提供相应的代码示例以帮助你更好地理解。
## 一、框架介绍
### TensorFlow
TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架，它提供了
