第一章 绪论
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程Programmable Graphics Processing Unit( GPU)，即可编程图形处理单元，通常也称之为可编程图形硬件。
GPU的发展历史GPU 概念在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初被提出，使用单片集成电路( monolithic)作为图形芯
在Kubernetes（K8S）中实现GPU加速编译可以显著提高编译速度，特别是对于需要大量计算资源的深度学习等应用。在本文中，我将教你如何在K8S集群中实现GPU加速编译。
首先，让我们来了解一下整个流程。在开始之前，请确保你的K8S集群中已经部署了GPU相关的设备和驱动。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-23 18:16:58
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概要源于facebook的faiss库，其用过GPU 对于进行加速，另外xfr中也用到GPU，而需求源于之前xid对于大数据量的性能问题。之前也了解过一些机器学习的平台，如tersorflow，paddlepaddle，他们均将GPU加速作为平台的一大“卖点”。因此思考GPU编程对于智能基础服务还是有很大的帮助，于是“贸然”涉足了这一领域。CUDA编程给我的感觉是 1. 入门很容易，我大概用了一周
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2024-07-17 15:31:22
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环境搭建VS 2019 CUDA 10.2 CUDNN Cmake 3.18.1OpenCV 4.4.0opencv-contribe 4.4.0 编译步骤1、打开Cmake，选择opencv4.4.0源码路径，选择编译完成之后的保存路径，选择VS版本。 2、等待configure完成之后，可能会出现下载的错误，具体就是xfeatures2d、FFMPEG、IPPICV的下载错误，如图： 因为下载
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2023-12-18 15:38:06
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这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让 Python 加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python 提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。另外还有一个功能多样又迅速的散列表
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2024-08-30 12:26:53
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本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。 但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。
由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所
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2024-01-17 06:04:55
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## GPU加速Python代码的实现流程
对于一些计算密集型的任务，使用GPU进行加速可以显著提高代码的执行效率。本文将介绍如何使用Python进行GPU加速，并向刚入行的小白开发者解释每一步需要做什么。
### 1. 安装CUDA和cuDNN
首先，你需要安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，而cuDNN是用于深度学习的GPU加速库。你可以访
原创
2023-12-21 10:59:13
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最新的 JAX快速入门首先解答一个问题：JAX是什么？简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境
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2024-05-05 13:56:08
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目录1. 简介1.1 概览1.2 支持的主机侧编译器1. 简介1.1 概览1.1.1 cuda编程模型Cuda开发工具套件主要为那类控制部分运行在通用计算设备（CPU等）上进程的应用程序使用，使用单个或多个NVIDIA GPU作为协处理器应用进程提供加速，主要加速SPMD（单程序多数据流）的并行任务。GPU代码被实现为C++语言的函数集合，但与主机（CPU）代码不同的是包含了一些特定的注解 ，还包
开源代码的阅读和移植能力还是挺重要的，能帮助工程师快速的借助前人的基础完善自己的项目，在他人的基础上拓展自己的业务。一、GITHUB代码下载UDP通信的verilog实现以下面的链接为基础进行：GitHub - alexforencich/verilog-ethernet: Verilog Ethernet components for FPGA implementation1.首先，百度一下，找
软件代码分布式并行加速编译，支持Android系统和大型系统编译过程加速和编译资源集中管理。
原创
2015-05-22 13:36:01
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项目越来越大，每次需要重新编译整个项目都是一件很浪费时间的事情。Research了一下，找到以下可以帮助提高速度的方法，总结一下。. 使用2.ccache，可以将ccache的缓存文件设置在tmpfs上，但是这样的话，每次开机后，ccache的缓存文件会丢失3.distcc,多机器编译4.将屏幕输出打印到内存文件或者/dev/null中，避免终端设备（慢速设备）拖慢速度。 tmpfs 有人说
前言GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法，图像重采样算法广泛应用于图像校正，重投影，裁切，镶嵌等算法中，而且对于这些算法来说，计算坐标变换的运算量是相当少的，绝大部分运算量都在图像的重采样算法中，尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说，运算量会成倍...
原创
2022-01-07 09:30:13
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首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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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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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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2024-03-17 14:24:34
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大
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2024-03-15 11:20:17
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六、 硬件(GPU)加速对比GPU 加速测试地址：GPU 加速，简单来说就是借助相对闲置的显卡资源，分担一部分网页渲染功能(比如文字渲染、图片合成、图片缩放、WebGL、HTML5 等)，从而降低网页浏览时对 CPU 资源的依赖。为了让结果看上去更加直观，我们选择了微软测试中心(微软 IE9、IE10 前瞻功能的官方评测平台)作为本节评测平台，并从中选取了“FishIETank”作为具体评测页面。
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2024-04-23 10:55:52
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CUDA为开发人员提供了多种库，cuFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库。因为在网上找资料，当时想学习一下多个 1 维信号的 fft，这里我推荐这位博主的文章，但是我没有成功，我后来自己实现了。1. 下载想使用cuFFT库，必须下载，可以从CUDA官网下载软件包，也可以通过我提供的模板下载资料里有。 提取码: dp52 一键安装即可。注意我的是win10系统。 默认安装位置为 C:
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2024-02-23 12:40:06
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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的加速库。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
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2024-02-27 14:47:04
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