上海大学2021~2022学年冬季学期《研究方法与前沿》综述报告报告题目:AI加速器的实现方法与应用   任课教师:评阅日期: AI加速器的实现方法与应用摘要:计算机系统的进化是人类最杰出的工程成就之一,我们现在手中的手机CPU的算力已经达到了50年前阿波罗登月计划所用的电脑的百万倍,而这归功于半导体行业的飞速进步。然而随着著名的摩尔定律和登纳德缩放比例定律
Gromacs安装WSL2 Ubuntu 20.04.6 LTS1. 安装WSL22. 安装必要的软件2.1 安装gcc、g++、cmake2.2 安装cuda(需要nVidia显卡)3. 安装Gromacs3.1 下载Gromacs3.2 安装3.3 测试Colab1. 首次使用1.1 上传gromacs-2022.tar.gz1.2 在Colab中使用(修改自己上传的gromacs版本)2.
Linux 中安装Gromacs(2022 GPU-CUDA)实机操作:Ubuntu20.04系统(Ubuntu 20.04.4 LTS版本) 安装Gromacs-2022 GPU-CUDA加速版 文章目录前言一、基础软件安装1.gcc下载安装2.g++下载安装2.g++下载安装3.python下载安装4.cmake下载安装二、显卡驱动和CUDA安装1.显卡驱动2.CUDA安装三、Gromacs-
转载 2024-05-08 19:39:11
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文章目录安装Nvidia安装CUDA 安装Nvidia这里需要你的显卡是Nvidia显卡。禁用nouveau ubuntu默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装nvidia显卡驱动。打开blacklist.conf文件sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文
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Gromacs是良好大分子分子动力学模拟软件 ,鉴于当前网络上关于此软件的使用说明及介绍很少,对于象我这样的初学者来说,有很大困难,所以根据我十天以来的安装和使用体会,借着酒劲写下以下的东西,为以后使用这个软件的同学创造一点点的便利。 当前网上能够搜索到的关于Gromacs安装的说明不外乎两篇中文指南,因为Gromacs是在Linux系统下安装使用的,所以这两篇文件中都需要设计 修改一
目录一、linux内安装gdb二、使用gdb调试程序步骤1.执行程序2.调试设置断点开始调试debug版本与release版本的说明:         debug版本:在编译阶段会加入某些调试信息,是给程序员使用的        
转载 2024-09-06 06:04:25
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目录知识直通车定点法(Fixed Point Approximation)动态定点法(Dynamic Fixed Point Approximation)动态定点法代码迷你浮点法(Minifloat Approximation)迷你浮点数量化代码乘法变移位法(Multiplier-free arithmetic) 乘法变移位法量化代码定点法(Fixed Point Approximati
在Linux中用vim写代码,但是不可能每次写的代码都没有错误,如果出错了,该怎么找出错误呢? 在Linux中有个Linux专门的调试器—gdb,我们要学会使用gdb,这样对我们在Linux环境下编写代码有好处。 我们在Linux下写了这么一段代码: 这段代码的功能是将数组arr中的每个元素加起来,将结果返回给sum。 运行的结果如图所示,sum=3,很明显,结果是错误的,按理来说结果应该是55。
import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available()景环境:Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了,虽然现在的已经是2.0版本了) 如下图是各个版本的cuda版本信息,在安装时需要看清楚,并不是所有的gpu版本都是cuda_8.0材料:cuda_8.0
原创 2022-05-11 09:19:22
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 概念Compute Shader是在GPU上运行的程序。虽然是老生常谈了,但是我们还是要先介绍一下GPU。 众所周知,CPU和GPU是两种不同的架构,那么他们之间的区别是什么?1.CPU是基于低延迟的设计CPU有很强大的算术逻辑单元,减少操作延迟;巨大的Cache,为了降低内存访问的延迟;复杂的控制器,使用分支预测来减少分支延迟,使用数据转发减少数据延迟。我们可以这样说:CPU擅长逻辑
转载 2024-10-23 20:19:37
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# 如何用pip安装PyTorch GPU版本加速深度学习 在深度学习领域,PyTorch是一个非常流行的框架。随着图像处理、自然语言处理等任务的复杂度不断提高,使用GPU(图形处理单元)来加速训练过程变得尤为重要。本篇文章将为大家介绍如何使用pip安装PyTorch的GPU版本,并提供相关的代码示例,帮助您轻松入门。 ## 1. 基础知识 在安装PyTorch之前,我们需要了解一些基本概念
原创 2024-09-22 07:09:05
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当对一个程序进行加速的时候,很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比(比如你老板不懂GPU,或者甲方会问你预估加速比等等)。从大二接触GPU加速,到现在大概有6年时间,大大小小的项目也做了十几个,很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验,欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡,比如GTX1080,最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比,
转载 2024-03-27 10:29:58
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  从导入到编辑与分享,Pinnacle Studio 16 让用户能够享用行业领先、经过好莱坞实践检验的立体 3D 技术。 用户可以从 GoPro 3D 摄像机等来源导入 3D 视频片段,在各种视图模式下进行编辑,添加真正的 3D 特效,借助 NVIDIA 3D Vision优化和独家的  NVIDIA® Quadro®与  G
转载 2024-03-28 10:21:16
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目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言:不调用库的GPU加速FFT代码C语言:调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言:调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图,maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑 任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑,必须记录一下了。 任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速
转载 2024-02-28 10:33:29
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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
转载 2024-05-07 14:18:25
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cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络(Deep Neural Networks)中的基础操作而设计基于GPU加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式,例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向
硬件软件环境Ubuntu 16.10GTX 750ti(需要一张NVIDIA的显卡,越新越好,新卡的Compute Capability版本高)NVIDA CUDA 8.0NVIDIA 驱动 375.26gcc version 4.91. 基础环境配置因为Ubuntu是机子新装的,所以我安装了Linux自己用的一些基本环境和python科学计算的库,请各取所需。基本开发安装vim sudo apt
这个测试,是我自己在日常的产品对比中累积的,同样版本的软件,完全取决于CPU的性能(GPU加速仅供参考)可以看得出一个笔记本持续的一段时间内,散热、性能的发挥。方法是用格式工厂(比较low,但是很普遍、易用,其实是我只会用这么low的软件,刚和我女儿学会了快剪辑)剪同一段视频,从视频中截取10分钟,加上一张图片。新旧版本的软件,因为优化的提高,会有几个百分点的差异,我会一直用固定版本的软件。方法:
这几年,图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle,虽仅支持自家GCN架构显卡,但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙,而且兼容所有厂商硬件,走得也更远。 接下来,苹果提出了Metal,同样的底层图形与计算,但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性,但为此做出的牺牲就是过大的
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兼容的图形处理器(也称为图形卡、显卡或 GPU)可让您获得更好的 Photoshop 性能体验并利用其更多功能。此外,如果计算机的图形处理器或其驱动程序与 Photoshop 不兼容,会发生许多显示问题、性能问题、错误或崩溃。Photoshop 图形处理器 (GPU) 和图形驱动程序问题故障诊断由于图形驱动程序存在缺陷、不受支持,或者图形处理器(也称为图形卡、视频卡或 GPU)不兼容所引发的常见问
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