一、显示GPU信息查看当前哪些GPU设备正在被使用，以及它们的使用情况，使用nvidia-smi命令。这是NVIDIA提供的一个用于监视和管理NVIDIA GPU的命令行工具。nvidia-smi显示如下信息：表格中各个参数的含义如下：Driver Version: 显卡驱动的版本号。CUDA Version: CUDA工具包的版本号，它是用于GPU计算的并行计算平台和应用程序编程接口。GPU N
文章目录cpu vs gpu软件tesorflow例子pytorch cpu vs gpugpu是图形处理卡或图形处理单元。（为什么感觉这个1070有点便宜。。。） GPU核数更多，但有一个缺点，它每个核运行的非常慢，而且执行的操作不如cpu多，gpu的核无法单独工作，它需要共同协作。多个核执行一个任务，而不是单个核单独运作。 cpu和gpu另一点不同是缓存，cpu有高速缓存，虽然比较小，cpu
一直很想做cuda-GPU编程，很早就将CUDA9.0安装好了，后面就没怎么管它，忙别的去了。敲黑板，划重点，我科研还是很努力的，可是很多人看不见罢了。之前一直在使用粒子方法进行流体模拟，计算时间极其漫长，周末想了想，自己来做一个大型显式动力学分析软件，学学CUDA编程是不错的。所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程（调皮）。 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版，要注册。其次，安装vs201
通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
折腾4天终于装好 tensorflow-gpu 版，此教程一是按照实际操作给自己做个记录，二是给各位一个参考尽量节省安装时间。 硬件：CPU: i5-7400,GPU: GeForce GTX1050Ti系统：Ubuntu 16.04, cuda 8.0, cudnn v5 1 安装前准备工作1.1 检查自己的 GPU 是否满足安装条件 打开终端输入以下指令： lspci
本文使用的是SSD+机械安装双系统，先安装Win10，然后是Ubuntu18.04，显卡是Nvidia 2080TI1. Win10,Ubuntu18.04双系统安装见我另一篇博客2.安装显卡驱动如果只想在Windows下玩深度环境的可以看我另外一篇博客删除系统自带的不适配的NVIDIA驱动sudo apt-get purge nvidia-*安装完毕后，通过命令行方式禁用自带的驱动：sudo v
现在的AI不是什么通用人工智能（AGI），而是一种非常特殊的智能，也就是通过机器学习训练的神经网络系统。 GPT-3.5大概是2021年到2022年之间训练完成的。我们每一次使用ChatGPT，都只是在用这个模型推理，并没有改变它。 GPT-3.5有超过一千亿个参数，将来还会更多。AI模型参数的增长速度已经超出了摩尔定律。搞神经网络非常消耗算力。 AI感受到了人类既不能用理性认知，也感受不到的规律
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
我使用的是qqwweee/keras-yolo3的代码，代码地址目前用于做某个设备的工业化检测，实现召回率98%以上，误检在2%左右，已满足应用需求。解决了4个问题：1.多GPU训练问题；2.多GPU训练速度慢的问题；3.单GPU无法加载多GPU跑出的加载权重问题；4.Pretrain训练收敛速度慢的问题。1.多GPU训练问题参考的是这篇文章①首先在train.py的def _main()里，加上
20230302引言在进行具体的研究时，利用Torch进行编程，考虑到是不是能够同时训练两个模型呢？！而且利用其中一个模型的输出来辅助另外一个模型进行学习。这一点，在我看来应该是很简单的，例如GAN网络同时训练这个生成器和判别器。但是实际操作中，却发现一直报错。之前的时候利用Keras进行AAE（对抗自编码器）的编程的时候，他是把其中一个模型的参数trainable（应该是这个名字）定义为了fal
1.前言 本文重点在于安装tensorflow，鉴于在安装双系统还有很多小白，我在这把详细的图文教学贴上。目前在研究深度学习的东西，刚入门，想先拿自己的破电脑搭建一个gpu版本的tensorflow用于跑相对简单点的网络。博主的电脑配置很垃圾的，是自己很久前组装的电脑。GPU:Nvidia Geforce 760M·2G;8G内存。本文化包含了Ubuntu系
方法一：torch.nn.DataParallel1. 原理如下图所示：小朋友一个人做4份作业，假设1份需要60min，共需要240min。这里的作业就是pytorch中要处理的data。与此同时，他也可以先花3min把作业分配给3个同伙，大家一起60min做完。最后他再花3min把作业收起来，一共需要66min。这个小朋友就是主GPU。他的过程是：分发 ->并行运算->结果回收。&n
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2023-09-01 15:15:33
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# 每个GPU跑多个线程：利用Python实现高效计算
随着人工智能和数据科学的飞速发展，GPU（图形处理单元）逐渐成为高效计算的关键工具。与传统的CPU相比，GPU能够并行处理大量数据，从而加速计算任务。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python实现每个GPU跑多个线程，并给出实用的代码示例。
## 理论基础
在进行GPU编程时，我们通常使用CUDA（Compute Unified De
本文主要讲解了在tensorflow中使用keras进行多gpu训练的一些注意事项，分为三个部分使用多gpu训练的好处keras如何使用多gpu训练并使用检查点保存模型使用model.save保存模型后加载继续训练或者预测的注意事项1. 使用多gpu训练的好处（1）多gpu并行计算加速训练。单机多gpu训练实际上是将batch_size平均划分到多个gpu上进行并行计算，比如batch_size=
Matlab 并行计算学习1. 简介高性能计算(High Performance Computing，HPC)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机。可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。1.1 并行计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基
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
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
1.Keras 简介Keras 是一个高层神经网路的API , 特点就是简单易用keras 是目前流行的深度学习框架里面，最简单的。keras后台调用了 Tensorflow，Microsoft-CNTK 和 Theano2.线性回归模型代码如下：注意。plt.scatter 是绘制散点图，plt.plot是绘制经过点的曲线import keras
import numpy as np
impor
