全文3829字，预计阅读时间10分钟。一、前言随着移动端芯片性能的不断提升，在移动端上实时进行计算机图形学、深度学习模型推理等计算密集型任务不再是一个奢望。在移动端设备上，GPU 凭借其优秀的浮点运算性能，以及良好的 API 兼容性，成为移动端异构计算中非常重要的计算单元。现阶段，在 Android 设备市场，高通 Adreno 和华为Mali已经占据了手机 GPU 芯片的主要份额，二者均提供了强
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2024-06-14 20:58:35
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上一篇博客介绍了如何使用Theano+logistic regression来实现kaggle上的数字手写识别，文末提到了CPU计算实在太慢，因此在做完这个实验之后，博主查阅了Theano的文档，了解到Theano官方仅支持CUDA进行GPU运算，不支持OpenCL，也就是说Theano官方仅支持N卡。原因是，CUDA和OpenCL是两个GPU计算平台，CUDA仅支持N卡，OpenCL支持所有的显
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2 进行跳转：1 ,&
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2024-05-09 10:26:53
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GC全称Garbage Collection1、常见垃圾回收算法目前比较常见的垃圾回收算法有三种：引用计数：为每个对象维护一个引用计数，当引用该对象的对象销毁时，引用计数 -1，当对象引用计数为 0 时回收该对象。代表语言：Python、PHP、Swift 优点：对象回收快，不会出现内存耗尽或达到某个阈值时才回收。 缺点：不能很好的处理循环引用，而实时维护引用计数也是有损耗的。标记-清除：从根变量
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2024-07-16 07:37:48
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配置g++6而libtorch-gpu-1.6.0+cuda92+gcc6libtorch-gpu版本下载参考上一篇历史libtorch下载路径（自用）-CSDN博客本机原本为cuda9.0，但是配套的libtorch-gpu只有1.0.0-1.1.0版本支持cuda90，同时gcc版本要求为5，所以升级cuda版本，进行多个cuda版本管理。因为cudnn版本似乎9.0和9.2是一致的，所以偷懒
# Python 使用 GPU 运算教程
## 介绍
在现代计算机领域，由于数据量的不断增加以及复杂计算任务的出现，使用图形处理器（GPU）进行运算已经成为一种常见的解决方案。GPU 相比中央处理器（CPU）拥有更多的并行计算单元，因此在处理大规模数据和复杂计算任务时具有更高的计算能力。本教程将向你介绍如何在 Python 中使用 GPU 运算。
## 整体流程
下面是使用 GPU 运算的整体
原创
2023-10-16 10:13:44
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# Python使用GPU运算
随着深度学习和神经网络等机器学习模型的发展，我们通常需要处理大规模的数据集和复杂的计算任务。为了加速计算过程，许多人开始使用图形处理器（GPU）来进行计算。GPU相对于中央处理器（CPU）在并行计算方面具有更强大的性能，可以大大加快训练模型的速度。
Python作为一种流行的编程语言，也提供了许多库和工具来利用GPU进行并行计算。本文将介绍如何在Python中使
原创
2024-07-02 03:21:59
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tensorflow多GPU并行计算TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算。数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使用多个硬
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2023-08-27 22:39:23
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# Python使用GPU运算代码实现教程
## 整体流程
在使用Python进行GPU运算时，需要安装相应的深度学习框架并配置好GPU环境。下面是实现Python使用GPU运算的详细流程：
```mermaid
classDiagram
class 小白
class 开发者
class 深度学习框架
class GPU环境
小白 --|> 开发者:
原创
2024-06-30 06:25:13
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前言最近在研究OpenGL 被各种陌生的名词虐成狗,所以记录下来一些学习知识点供学习和参考.GLSL(OpenGL Shading Language) 是OpenGL的着色器语言,纯粹的和GPU打交道的计算机语言.可以理解为C的变种专门针对OpenGL编程,不支持指针等等一些C的特性等. (名词解释:着色器(Shader))GPU是多线程并行处理器，GLSL直接面向单指令流多数据流(SIMD)模型
使用Windows OLLAMA与GPU进行高效运算的指南
在当今的数据处理和计算任务中，利用GPU来加速计算任务已成为一种趋势。Windows OLLAMA作为一款开源的模型管理工具，正逐渐被更多开发者所熟知。最近，我在使用Windows OLLAMA时遇到了使用GPU参与运算的问题，经过一番探索，下面将分享我的解决思路。
> “我在Windows OLLAMA下运行模型时，发现无法使用GP
1
#include
"
cuda_runtime.h
"
2
#include
"
device_launch_parameters.h
"
3
#include
<
iostream
>
4
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2024-03-19 12:51:17
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1 Colaboratory 介绍Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。2 搭建 Colaboratory打开谷歌，使用邮箱登陆你的 Google 账号。（没有帐号的使用邮箱注册一个就行）登录 Google 账号之后，在页面右上角的 Google 应用里就
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2024-08-12 13:33:47
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# 在 Deepin 上设置 Java 使用 GPU 运算
随着深度学习和高性能计算的广泛应用，利用 GPU（图形处理单元）进行高效计算已成为一种趋势。虽然 Java 本身并没有内置对 GPU 的支持，但通过一些库和设置，可以使 Java 应用程序充分利用 GPU 的强大计算能力。本文将介绍在 Deepin 操作系统上如何设置 Java 使用 GPU 运算，并提供相关的代码示例。
## 1.
为了提高大规模数据处理的能力，matlab 的 GPU 并行计算，本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper，也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡。1. GPU 硬件支持首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算，需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡，可在 matlab 中运行：>> gpuDevice如果本机有 GPU 支持，会列出 CUD
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2017-02-28 15:52:00
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在数据科学和机器学习领域，使用 GPU 执行 OLLAMA 的运算是提升运算效率的重要手段。OLLAMA 是一种便捷的框架，其结合了对 GPU 的支持，能显著加快模型的训练与推理速度。本文将详细介绍在不同环境下，如何准备、集成、配置、应用、排错及优化 OLLAMA，以实现高效的 GPU 运算。
### 环境准备
在进行 OLLAMA 的 GPU 运算之前，需要确保系统环境的设置正确、依赖项安装
OpenGL使用Bug系统：MacOS 10.13.6 openGL 版本: 4.1 ATI-1.68.21 opengl 函数管理库：glew2.1.0 opengl 窗口库：glfw3.3 IDE：CLion 2018.1编译时openGL 相关函数找不到报错日志：Undefined symbols for architecture x86_64:
"_glClear", referenc
ffmpeg是一个完整的、跨平台的音、视频编码库，ffmpeg几乎包含现今较为流行的音视频编码，许多软件产品的编码器都是基于ffmpeg，因此其在编码领域占有相当重要的地位。在视频会议软件的开发当中，我们同样需要用编码器对音、视频及数据进行压缩编码，而不同的压缩编码其压缩效率有所不同，ffmpeg提供给我们并不是单一的编码，而是一个软件编码的集合，从这些软件的编码当中，我们可以选择合适编码器进行视
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2024-09-25 07:17:59
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# Python 如何使用 GPU 批量运算
在当今的计算机科学中，利用 GPU（图形处理单元）进行批量运算已经成为一种常见的加速方式。Python 提供了许多库让我们能够轻松地实现这一点，尤其是对于数据科学、机器学习和深度学习等应用。本文将引导新手开发者如何在 Python 中使用 GPU 进行批量运算，分步骤详细介绍整个流程。
## 整体流程
下面是使用 GPU 进行批量运算的一般流程：
原创
2024-08-09 11:54:03
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文章目录1 IO2 kd tree和octo tree2.1 kdtree search2.2 octotree search2.3 点云压缩 octree_pointcloud_compression2.4 其他八叉树应用3 点云的可视化4 点云滤波4.1 直通滤波器PassThrough4.2 VoxelGrid下采样4.3 statistical outlier removal4.4 使用
