目录1.为什么要合并DrawCall？2.static/dynamic batch与GPU Instance异同3.图形框架提供的接口介绍3.1 接口方面修改3.2 Shader代码修改4.实例测试 glDrawArraysInstanced4.1 查询当前系统GLES支持的Uniform变量个数上限4.2 顶点Shader 准备接收数组数据4.3 C++代码向顶点Shader传入数据4.4 运行
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2024-08-17 11:09:19
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RNNs是神经网络中处理时序数据常用的单元，其中LSTM用得较多。即使目前Transformers几乎统一了天下，但在序列数据上仍然有一定的用武之地。LSTM需要按照时序一步步执行，同时计算的各个Kernel函数之间的间隙很大, 常被诟病效率不高，所以存在一定的优化空间，不同LSTM实现的效率也不一样（可以看这里的中文版）。 早就听说过Nvidia的cuDNN库对LSTM、GRU等等RNN Cel
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2024-03-26 11:13:02
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GPU：以前用cpu来做渲染，但cpu是串行架构的，这样就会导致渲染效率很低，后来就发明了gpu，gpu是并行计算的，同时处理多任务。衡量gpu性能的一个重要术语叫 每秒像素填充率。 oepngl es：一套图形硬件的软件接口，直接和gpu交互，多应用于各类嵌入和手持平台 OpenGL ES 2.0渲染管线 左边为客户端，右边为opengl服务端。客户端将顶点，着色器程
目录背景说明搭建步骤slurm 常用命令进阶（GPU）参考文献背景说明Slurm 任务调度工具（前身为极简Linux资源管理工具，英文：Simple Linux Utility for Resource Management，取首字母，简写为SLURM），它是一个用于 Linux 和 Unix 内核系统的免费，开源的任务调度工具，被世界范围内的超级计算机和计算机群广泛采用。它提供了三个关键功能第一
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2024-10-31 17:17:17
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1 I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1 Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain
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2017-08-01 20:41:00
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借助长短时记忆网络，我们可以非常轻松地完成情感分析任务。如 图8 所示。对于每个句子，我们首先通过截断和填充的方式，把这些句子变成固定长度的向量。然后，利用长短时记忆网络，从左到右开始阅读每个句子。在完成阅读之后，我们使用长短时记忆网络的最后一个输出记忆，作为整个句子的语义信息，并直接把这个向量作为输入，送入一个分类层进行分类，从而完成对情感分析问题的神
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2024-01-26 06:53:15
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实验内容 JPEG编解码原理
实验步骤理解三个结构体的设计目的struct huffman_tablestruct component包括AC、DC哈夫曼码表，量化指针，DCT变换系数表，前一幅图像的直流分量struct jdec_private包括图像的参数：宽高比；码流的参数：开始、结束位置，持续时间；量化表，哈夫曼码表；y、u、v分量;最小单元MUC；中间变量层次分析如上图：正如编解
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2024-10-05 11:50:46
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目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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我们常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力 支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs，就是Floating Point Ope
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2024-04-13 09:24:48
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2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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# Python利用CNN和LSTM进行时间序列预测
时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于金融、气象、交通、医疗等多个领域。近年来，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其在处理序列数据上的优势而受到关注。本文将介绍如何使用Python中的CNN与LSTM结合进行时间序列预测，并提供相关代码示例。
## 1. 什么是CNN和LSTM？
- **CNN**：卷积神经网络通常用
原创
2024-08-02 11:54:34
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编者按LSTM作为序列数据处理方向大家所熟知的神经网络结构，不仅能够解决RNN无法处理长距离的依赖的问题，同时还能够解决常见的梯度消失等问题。这篇文章向大家揭示为何LSTM如此有效的5个关键所在。 译 | 张大倩 编 | 丛 末 长短期记忆网络(LSTM)，作为一种改进之后的循环神经网络，不仅能够解决 RNN无法处理长距离的依赖的问题，还能
keras 多主机分布式训练，mnist为例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
Numpy 概述：是基于向量化的运算进行数值运算时Numpy数组比list效率高用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器。NumPy的ndarray 创建ndarray类型功能array
Python实现最小均方算法(LMS)lms算法跟Rosenblatt感知器相比，主要区别就是权值修正方法不一样。lms采用的是批量修正算法，Rosenblatt感知器使用的是单样本修正算法。两种算法都是单层感知器，也只适用于线性可分的情况。'''
算法：最小均方算法(lms)
均方误差：样本预测输出值与实际输出值之差平方的期望值，记为MES
设:observed 为样本真值,p
为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
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2023-12-08 09:19:19
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目录:1. LSTM简单介绍2.简单假设样例3.神经元分析
3.1忘记门层3.2细胞状态3.3输出层3.4总结4.测试1.LSTM简单介绍 &nb
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2024-04-21 12:01:12
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如下是我从网上找到的显卡驱动的安装方法，我按照手动方法使用NVIDIA-Linux-x86-177.80-pkg1.run 安装了我8500gt的显卡，还是很好的，3d效果也出来了，希望能节省大家的时间，安装以后发现菜单栏及最小化／最大化／关闭都没有了。如果是gnome 终端里面输入metacity --replace 就ok了。（我也使用envyng -t安装显卡驱动，可能是没有退出桌面程序才所
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2024-04-19 11:17:55
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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
零、摘要及背景介绍本文是对Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging的总结，原文作者提出了基于LSTM(Long Short Term Memory)的一系列网络来用于序列标注。
其网络有单向LSTM、双向LSTM（BILSTM)及单向LSTM+CRF(Conditional Random Field条件随机场)和BILSTM + CRF。
