一、CUDA简介1、CUDA简介 CUDA：Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行运算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C
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2023-12-13 23:07:25
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CUDA的安装和环境配置 第一步，首先查看自己的电脑是不是英伟达显卡的，不是的话就装不了！ 第二，电脑上要有visual studio,没有的话，可以登录Csdn—https://msdn.itellyou.cn/这个网址上面下一个， 具体下载那个看自己的需求（建议下个2010版本的） 第三就是下载cuda了：进这个网址https://developer.nvidia.com/cuda-downl
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2023-06-30 22:30:28
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这周来谈下关于第二周的作业的解析这周本来准备花三天来结束一下第二周的课程，因为觉得第一周还是便简单的，但是第二周的作业确实难到了我。也不能说是难到吧，提出了一个小小的问题可以说。回顾一下第一周，第一周我们提到了machinelearning的最简单的算法，单系数的线性回归，在第二周的时候前几节课稍微扩展了一下线性回归将其变为多系数，当然多系数也没有特别大的变化。之后便留下了一个作业，用matlab
这篇文章写的是之前关于CUDA加速的另外一篇文章没详谈的部分，当时因为嫌麻烦懒得写，最近买了GTX960心情大好！决定把这个坑给填了。 当然由于本人才疏学浅，关于配置这些东西也是一知半解，所以参考了这篇文章，如果看到的朋友觉得本人讲的不好可以参考下那个。 OK，进入主题之前说一下，本篇文章与本文开头提到的那篇有比较强的关联性，如果看的不太明白的话
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编
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2024-01-05 21:23:40
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CUDA编程的内存管理与C语言的类似，需要程序员显式管理主机和设备之间的数据移动。随着CUDA版本的升级，NVIDIA正系统地实现主机和设备内存空间的统一，但对于大多数应用程序来说，仍需要手动移动数据。对于CUDA内存管理来说，工作重点在于如何使用CUDA函数来显式地管理内存和数据移动，主要是两个方面：分配和释放设备内存；在主机和设备之间传输数据。为了达到最优性能，CUDA提供了在主机端准备设
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2024-06-08 09:50:05
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# 使用CUDA实现多GPU机器学习的指南
在深度学习和机器学习的领域，使用多GPU进行训练已经成为了一种常见的策略，这样可以显著加快训练速度。本文将详细介绍如何使用CUDA和PyTorch（作为示范框架）实现多GPU的机器学习任务。我们将分步讨论整个流程，并用代码示例来加以说明。
## 整体流程
以下是实现“CUDA 多GPU机器学习”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-23 06:35:25
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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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一、CUDA编程模型 1.CUDA程序执行流程 2.CUDA核函数kernel 3.CUDA程序层次结构kernel/Grid——>Block——>WARP——>Thread 上图中一个Kernel/Grid包含2×3个Block，一个Block包含3×5个线程 &nbs
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2023-07-31 23:39:57
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文章目录1.1 主机和设备1.2 什么是kernel？1.3 设置kernel call参数【核心调用】1.4 CUDA API函数1.4.1 \_\_global\_\_1.4.2 cudaMalloc1.4.3 cudaMemcpy1.4.4 cudaFree1.5 向CUDA传递参数1.5.1 传值1.5.2 传引 Author : Kevin Copyright : Kevin Ren f
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2024-06-11 09:54:40
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## 深度学习框架与CUDA
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建了一系列复杂的神经网络模型，以实现各种人工智能任务，如图像识别、语音处理、自然语言处理等。然而，随着神经网络模型的不断扩大和复杂化，为了提高训练和推理效率，需要利用GPU进行并行计算。在GPU编程中，CUDA是一种广泛使用的并行计算平台和编程模型，它提供了一套API和工具，使得开发者能够在
原创
2023-07-23 20:14:45
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一、参考资料1. 数据基础2. 博客3. Python实战Mac下的Pycharm教程 - 简书最新 PyCharm 2021.2.3 教程_pycharm注册码（亲测有效） - ilanyu's Blog4. 推荐系统尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)_哔哩哔哩_bilibili
原创
2022-12-16 21:47:39
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原创
2022-08-02 18:56:08
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数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
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2024-04-28 15:22:52
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本场 Chat 从基础知识的角度，用大白话对数据科学和机器学习中用到的最重要的优化理论和算法做个小结。本场 Chat 内容如下：优化中涉及的线性代数数学基础优化理论中最常提到的一些定义、定理求解无约束优化问题的常用算法简介线搜索方法简述（梯度下降法、牛顿法等）信赖域方法的数学原理与算法共轭梯度方法（线性 CG、非线性 CG）拟牛顿方法（DFP、BFGS、SR1、BB）最小二乘问题算法概述约束优化理
一、发展互联网的崛起、价廉物美的传感器和低价的存储器令我们越来越容易获取大量数据。加
原创
2022-10-28 09:17:04
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引言最近在做医疗设备相关的项目，故在项目中大量用到了各类图像分割的算法，为了在图像中分割出特定目标，用到的算法可以有很多，比如阈值分割，多通道分割，边缘分割以及一些前沿的组合分割。而对大多数图像来说，分割的一大难点是将待识别的目标与背景分离，其中一种有效简单的方法就是二值化（并不都有效），本博客试着将二值化算法中的OTSU算法进行cuda改写。任务要求输入一张8bit的灰度图，通过CUDA在GPU
一、参考资料1. 课程简介2. 推荐系统算法简介3. 推荐系统评测4. 数学基础5. 机器学习概述6. 监督学习7. python
原创
2022-09-14 10:33:58
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# 机器视觉与机器学习
## 引言
随着智能技术的迅猛发展，机器视觉和机器学习已成为当今科技领域中备受关注的两个热点。机器视觉指的是计算机系统通过摄像头和图像处理技术来获取和理解图像信息，而机器学习是让计算机通过算法自主学习并进行决策的一种技术。这两者的结合，使得机器能够“看懂”世界，并做出智能化的反应。
## 机器视觉的基本概念
机器视觉的核心是通过图像传感器获取图像，利用算法处理图像，
原创
2024-09-07 05:36:59
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我的理解是这样的:1.人工智能:给机器赋予人类的智能,让机器能够像人类那样独立思考.当然,目前的人工智能没有发展到很高级的程度,这种智能与人类的大脑相比。。
数据挖掘重在发现数据间的相关关系,数据分析,发现价值!机器学习好像重在决策学习,自适应方面吧!个人拙见查看原帖>>。
数据挖掘,机器学习,自然语言处理三者的关系:1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同,彼此之间既有联
原创
2021-07-22 10:41:25
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