的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
目录一、keras代码GPU配置二、tensorflow代码GPU配置三、给算子指定GPU或CPU 当设置的GPU号大于实际的GPU个数时（比如实际只有一个GPU，配置中设置成使用1号GPU），创建会话会失败，提示tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.一、keras代
GPU在视频转码中的应用研究进展已有的视频转码软件目前，市场上已经出现了几款优秀的利用GPU进行辅助视频转码的软件，典型的代表包括nVidia的Badaboom，AMD的ATIAvivo，Cyberlink的MediaShow和免费软件MediaCoder。其中，前三者均为商业软件，只有MediaCoder是免费软件。MediaCoder在2008年仍是基于GPL协议的开源软件，后来作者封闭了源代
深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来。步骤简述：1.确认有Nvidia GPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU
目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
在使用GPU跑代码时，解决出现的问题1、 查看了自己的cuda信息 2、 在第一次配置完cuda9.0+cudnn7.0时，用tensorflow-gpu 1.5.0 试跑代码 并没有什么错误。但间隔一天的时间后，我再次跑代码时出现如下问题： InternalError
(see above for traceback): Blas SGEMM launch failed : m=65536,
Google Colab简介Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。官方教程新手指引：https:
指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
作者：英伟达高性能计算
事实上，寄存器数量限制程序性能的案例还是比较少的。
首先您要明确是否真的是此因素导致了您程序性能无法进一步提升。
寄存器影响主要两个方面：active warp 的数量（即occupancy ）和寄存器溢出导致的local memory的传输。
首先看active warp：
什么时候是因为寄存器使用过多导致active warp数量少，导
不知道最近是不是到了换笔记本的季节了，好多人问我怎么买电脑，买啥配置卡不卡，所以我觉得还是整理一下答案供大家参考。首先请看这10副聊天记录截图，再看下面的一个性能小对比。不想看可以直接跳到最后结论部分。我把结论直接拿到前头了，大家可以先看结论。结论：1. 【能运行】基础办公，office三件套，看腾讯视频，这些能覆盖90%的人的90%需求的事情，其性能需求低到可以忽略不计。但这里说的仅是“能运行”
如何在Python中使用GPU进行计算
作者：经验丰富的开发者
在现代深度学习和计算领域，利用GPU进行计算已成为一种常见的做法。GPU相比于传统的CPU在并行计算方面有着巨大的优势，能够加速大规模数据处理和模型训练的速度。在Python中，我们可以利用各种深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来实现GPU加速。本文将向刚入行的小白介绍如何在Python中运行GPU代码。
首
由于电脑的显卡是AMD的，不支持cuda 调试中可能会遇到的bug1. bug1：mnist数据集下载失败mnist = datasets.MNIST(
root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True
)?这条语句报的错 他会自动创建一个文件夹，在网上找到下载好MINIST的raw放到文件夹里就可以了 因
首先数据集这一块一定要弄好，按照要求，不然后面训练出来的模型会没办法实现相应的功能(不要乱改数据集，因为里面的demo代码块是相应对应起来的，不能随意更改)。 首先就是电脑问题了，其实这之间我也是猜了很多坑的，首先就是GPU问题，你要看下你的电脑能否有GPU，如果有GPU的话，你就可以使用CUDA以及cudnn来调动电脑的GPU。这个下载一定要注意，你的系统的驱动版本号，可以在NVIDIA里面的系
