2018-11-8：科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉的demo的时候，用CPU训练总是很慢，实验室又没有GPU，怎么办？谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验： 首先登陆Gmail邮箱（没有的请自觉
本小节笔记大纲：1.Communication patternsgather,scatter,stencil,transpose2.GPU hardware & Programming ModelSMs,threads,blocks,orderingSynchronizationMemory model: local, shared, globalAtomic Operation3.Eff
通过安排全局内存访问模式，学会了如何实现良好的性能并且避免浪费了事务内存性能。但在跨全局内存的非合并内存访问，或者未对齐的内存访问，仍然会导致带宽利用率不会达到最佳标准。于是使用共享内存来提高全局内存合并访问是有可能的。5.1 CUDA共享内存概述GPU上有两种类型的内存：板载内存和片上内存；共享内存常见用途; 1. 块内线程通信的通道； &
在体验了OpenCV-OpenCL的使用之后，发现CPU和GPU之间的数据传输相当的耗时，既然我这个小菜鸟都发现了这个瓶颈，大佬们肯定也早就发现也有一些解决方案吧！在网上看到一篇与这个有关的文章《OpenCL2.0特性之SVM》，可以先了解一下，看完之后有所收获，但也有许多疑问如下： 1、
使用较大阵列时CUDA共享内存性能相对较差的原因可能与每个多处理器具有有限数量的可用共享内存这一事实有关.每个多处理器托管多个处理器;对于现代设备,通常为32,经线中的线程数.这意味着,在没有分歧或存储器停顿的情况下,平均处理速率是每个周期32个指令(由于流水线操作,延迟很高).CUDA将多个块安排到多处理器.每个块由几个经线组成.当warp在全局内存访问上停顿(即使合并访问具有高延迟),也会处理
之前能正常在gpu上跑的程序，突然速度下降了一百倍，发现是没在gpu上跑起来问题检查：warning信息：2020-10-14 11:05:44.327061: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libcublas.so.10.0'; dle
# Chromium的GPU硬件加速 ## 概述 这里所说的GPU硬件加速是指应用GPU的图形性能对chromium中的一些图形操作交给GPU来完成，因为GPU是专门为处理图形而设计，所以它在速度和能耗上更有效率。但是，使用GPU加速有些额外开销，并且某些图形操作CPU完成的会更快，因而不是所有的操作都合适交给GPU来做。 Chromium中，GPU加速可以不仅应用于3D，而且也可以应用于2D。
1 pytorch安装（CPU版本）pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2 torchvision、torchaudio、torchtext安装：解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘问题（conda
一、前言最近在学习pytorch框架，记录一些涉及到的知识点，方便后续查找和学习。二、主要内容内容可能有些散，初次学习，可能把握不好知识之间的连贯性和整体性，后续适当调整。关于CUDA的一些函数接口：
torch.cuda.is_available() #查看系统GPU是否可以使用，经常用来判断是否装好gpu版的pytorch
torch.cuda.current_device() #返回当
在深度学习领域，神经网络模型训练所需的计算量巨大，这就对计算资源提出了高要求。为了处理这一问题，图形处理器（GPU）被引入到深度学习中，其并行计算能力可以极大加速神经网络的训练过程。PyTorch作为一款出色的开源深度学习框架，为用户提供了简便灵活的GPU使用方式。本文将深入探讨PyTorch中GPU的使用，包括GPU加速的原理、GPU的配置和使用方法，以及GPU对深度学习的意义。一、GPU加速的
1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码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，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、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
多线程通讯方式
多线程的通讯方式有如下几种方式，今天我们首先简绍线程通讯之共享内存 1.共享内存 首先，我们通过一个经典的多线程案例开启我们的多线程的之旅。子线程执行10次，主线程执行100次，两者交替50次。 package com.sort.test;
public class SynThreadTest {
public st
实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
前言从安装ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路，本以为没什么大问题，但其实坑非常的多，在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享，希望大家少走弯路！另外要说明，安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档，官方文档写的过程非常的详细，仔细看之后再安装会避免不少的问题！电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑： 处理器：i7-6700 显卡：GTX 965M（集
前言：2023年11月21日下午16:00 许，本篇博客记录由「torch.cosine_smilarity()计算余弦相似度计算结果为0」现象引发的关于 CPU 与 GPU 计算精度的探索。事情的起因是，本人在使用 torch.cosine_smilarity() 函数计算GPU上两个特征的余弦相似度时，发现得出的结果为 0，百思不得其解。首先排出特征维度的问题，然后尝试5种不同的相似度计算方法
可先阅读这篇文章仅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成为深度学习首选处理器的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc什么是CPU?中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令
