本节主要讲述在模型训练时利用gpu对训练进行加速首先我们需要知道gpu不是我们想调用就可以直接调用的，我们需要安装一个cuda工具包以及其对应的cudnn（cuDNN 是用于配置深度学习使用），当我们安装好这两个时才能利用机器学习来进行训练，其次我们的gpu驱动要足够新，他会对版本更低的cuda工具包进行兼容，但更高的不行（不需要降级gpu驱动），最后便是最复杂的问题：版本对应，可以去官网，我使用
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2023-07-31 23:37:10
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使用 CUDA C/C++ 加速应用程序 简介加速计算正在取代 CPU 计算，成为最佳计算做法。加速计算带来的层出不穷的突破性进展、对加速应用程序日益增长的需求、轻松编写加速计算的编程规范以及支持加速计算的硬件的不断改进，所有这一切都在推动计算方式必然会过渡到加速计算。无论是从出色的性能还是易用性来看，CUDA 计算平台均是加速计算的制胜法宝。CUDA 提供一种可扩展 C、C++、Python 和
“The number of transistors on an integrated circuit doubles every two years.” – Gordon E. Moore著名的摩尔定律。下面是摩尔定律的可视化分析图： 串行性能的扩展已经结束：不能继续再扩展处理器 （没有10GHz的芯片）不能继续再增加能源的消耗（不能把芯片融化）能够继续增加晶体管的
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
文章目录前言1. 线程2. 代码实现总结学习资料 前言今天学习了CUDA编程中关于线程的知识，这里做下笔记并分享给大家。1. 线程CUDA并行执行具有分层结构。每次内核启动时可被切分成多个并行执行的块，每个块又可以进一步被切分成多个线程，这也就是我们常说的内核函数配置参数：块数以及每个块的线程数。并行执行的方式有多种，可以启动多个并行的块，每个块启动1个线程；也可以启动1个块，这个块启动多个线
在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
我们已经看到了通过单指令的数据流（Single Instruction Multiple Data，SIMD)的方式进行数据并行，GPU性能取得了巨大的提升。但我们还没有看到任务并行的效果，后者是指多个互相独立的内核函数同时执行。例如，CPU上的一个函数可能正在计算像素的值,而另外一个函数则可能正在从Internet上下载东西。GPU也提供这种能力，但不如CPU灵活。在GPU上是通过使用CUDA流
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
ubuntu18.04 CUDA详解Ubuntu18.04安装cuda（10.1及10.0）和cudnn1. 安装显卡驱动1.1 禁用nouveau驱动1.2 安装NVIDIA显卡驱动2. 安装CUDA10.12.1 下载cuda安装包2.2 安装2.3 配置环境3 安装cudnn3.1 下载cudnn3.2 安装4. CUDA10.0 及其对应cuDNN4.1 下载CUDA安装包4.2 下载cu
官方代码文档如下：nn.DataParallel教程文档如下：tutorialtorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。参数 ：module：需要多GPU训练的网络模型device_ids： GPU的编号（默认全部GPU）output_device：（默认是device_ids[0])dim：te
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2021-06-18 14:08:28
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官方代码文档如下：nn.DataParallel教程文档如下：tutorialtorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。参数 ：module：需要多GPU训练的网络模型device_ids：
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2022-01-25 10:11:13
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1.概述由于一般GPU的显存只有11G左右，(土豪误入)，采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras?hl=be2.配置首先，设置 TensorFlow 和必要的导入。import osfrom
由于不同的项目需要，服务器需要安装多个不同版本的cuda方便程序运行，在此做个记录本人电脑之前已经成功安装了cuda10.2的版本，现在需要新增一个cuda10.1的环境比如我要新安装cuda-10.1，就下载CUDA Toolkit 10.1,下载以后是一个.run文件二、给予安装文件权限并安装chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10
零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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本文使用的是SSD+机械安装双系统，先安装Win10，然后是Ubuntu18.04，显卡是Nvidia 2080TI1. Win10,Ubuntu18.04双系统安装见我另一篇博客2.安装显卡驱动如果只想在Windows下玩深度环境的可以看我另外一篇博客删除系统自带的不适配的NVIDIA驱动sudo apt-get purge nvidia-*安装完毕后，通过命令行方式禁用自带的驱动：sudo v
PyTorch学习笔记（16）–在GPU上实现神经网络模型训练 本博文是PyTorch的学习笔记，第16次内容记录，主要介绍如何在GPU上实现神经网络模型训练。 目录PyTorch学习笔记（16）--在GPU上实现神经网络模型训练1.为什么要用GPU1.1GPU是什么1.2用GPU训练网络模型的好处2.如何用GPU训练神经网络模型2.1代码修改方法12.1代码修改方法23.学习小结 1.为什
动机1. 由于不同项目需要的环境需求不同，要使不同项目都能在同一台电脑上正常运行，需要多个环境共存且互不影响；2. 可以优雅地解决恼人的 cuda 版本问题：以往的经典做法是在物理机上安装多个版本的 cuda，通过修改环境变量的方式实现 cuda 的版本切换，为此我开发过一个方便 cuda 版本切换的小工具：https://github.com/MuGeminorum-Archive/CUDA_V
笔者测试环境VS2019。基本介绍原书作者引入Julia Sets意在使用GPU加速图形的绘制。Julia Set 是指满足下式迭代收敛的复数集合\[Z_{n+1}=Z_{n}^2+C
\]环境配置跑这个例子的主要困难应该在于配置环境。这个程序依赖于openGL中的glut库。由于VS2019的整个软件架构发生了很大变化，一些链接库和头文件的位置都发生了改变，因此一些文章中的配置方法失效了。首先我
目录1、数据并行1.1、单GPU或者无GPU训练的代码1.2、数据并行的多GPU 训练2、设备并行参考链接 本文讲简单的探讨Keras中使用多GPU训练的方法以及需要注意的地方。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行（Keras官方建议使用 TensorFlow 后端）。第一部分讲如何使用数据并行的方式使用多GPU加速；第二部分给出一个设备并行的例子。 1、数据并行1.
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
