GPU版Pytorch最近在搞深度学习，需要用到GPU跑模型了，配置GPU版本的Pytorch是真的烦，而且每个人遇到的问题不一样，网上很多教程也良莠不齐，这里我将自己总结的最简便的配置Pytorch方法分享给大家。1.下载安装CUDA首先需要查看当前电脑显卡CUDA版本： 右键点击图标进入控制面板–>帮助–>系统信息–>组件，出现如下界面，比如我的就是CUDA 10.1版本：
转载
2023-09-05 11:13:21
133阅读
1. 首先需要安装numba(python的CUDA版)conda install numba & conda install cudatoolkit2. 导入numbafrom numba import jit, cuda3. 以我的一个机器学习学习作业为例, 比较GPU与不带GPU的运行速度差异, 只需要在定义的函数前面加上 @jit 即可,#%%deine functions
fro
转载
2023-09-06 10:30:02
234阅读
Parallel Programming 是一门CS系的课程，主要讲授如何针对单机多CPU内核（真*多线程）以及computer cluster 编程，以充分利用计算资源，提高程序性能。一般都会以MPI为例。水平上延展一点，还包括对GPU编程（一般都讲CUDA）。垂直上延展，就是distributed programming 分布式编程，一般会讲Hadoop和Spark。主要应用领域包括科学计算，
转载
2023-10-11 09:01:45
150阅读
使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱。可是对于学习来说，还是能够用的。本系列博文也遵从由简单到复杂。记录自己学习的过程。 中讲到了怎样利用 CUDA5.5 在 GPU 中执行一个程序。通过程序的执行。我们看到了 GPU 确实能够作为一个运算器。可是，我们在前面的样例中并没有正真的发挥 GPU 并行处理程序的能力。也就是说之前的样例
转载
2024-04-17 19:29:47
124阅读
python并行计算|pycuda测试、对比及分析增量式学习算法能够同时学习网络的节点与参数，但是随着模型结构的增长，计算成本也越来越高，有两个途径可以减少计算所需的时间成本：（1）研究模型划分方法，将比较大的模型划分成几个较小的子模型；（2）通过提高计算机的计算能力（GPU或CPU）。TX2能够利用CUDA进行GPU并行计算，pycuda作为python的并行计算库，可以方便的实现GPU并行加速
转载
2023-08-21 15:16:35
99阅读
1、做个最小系统板：如果你从没有做过ARM的开发,建议你一开始不要贪大求全,把所有的应用都做好,因为ARM的启动方式和dsp或单片机有所不同,往往会遇到各种问题,所以建议先布一个仅有Flash,SRAM或SDRAM、CPU、JTAG、和复位信号的小系统板,留出扩展接口。使最小系统能够正常运行,你的任务就完成了一半,好在ARM的外围接口基本都是标准接口,如果你已有这些硬件的布线经验,这对你来讲是一件
转载
2024-10-20 07:41:12
23阅读
本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇，主要介绍CUDA编程的基本流程和核心概念，并使用Python Numba编写GPU并行程序。为了更好地理解GPU的硬件架构，建议读者先阅读我的第一篇文章。GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行
转载
2023-09-09 21:21:14
169阅读
文章目录一、安装Anaconda1.换源2.常用指令二、安装cuda和cudnn1.对应版本2.创建虚拟环境3.激活虚拟环境4.安装cuda4.安装cudnn三、安装tensorflow的GPU版本1.判断是否安装成功四、pycharm配置虚拟环境1.新建项目2.配置环境3.完成创建总结 一、安装Anaconda本文主要通过Anaconda来配置深度学习环境。 可以通过Anaconda官网下载附
转载
2023-08-02 19:19:31
74阅读
讲师：周斌GPU架构概览GPU特别使用于：
密集计算，高度可并行计算图形学晶体管主要被用于：
执行计算而不是
缓存数据控制指令流图中分别是CPU、GPU各个部件所占的芯片面积。可以看到，CPU芯片中大量部分是缓存和控制逻辑，而GPU中则绝大部分都是计算单元。CUDA编程相关简介CUDA的一些信息层次化线程集合共享存储同步CUDA术语主机端和设备端HOST - 主机端，通常指
转载
2024-04-11 10:38:03
710阅读
说明在模型训练的时候，往往使用的是多GPU的环境；但是在模型验证或者推理阶段，往往使用单GPU甚至CPU进行运算。那么中间有个保存和加载的过程。下面来总结一下。多GPU进行训练首先设置可见的GPU数量，有两种方式可以声明：在shell脚本中声明：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3在py文件中声明os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
转载
2023-06-14 20:50:02
636阅读
*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：)使用gpu进行并行计算会比cpu更快(我也不知道为什么)，但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装python点击downloads然后在里面选择windows系统，红
转载
2023-09-18 20:46:50
119阅读
近几个月，几乎每个行业的小伙伴都了解到了ChatGPT的可怕能力。你知道么，ChatGPT之所以如此厉害，是因为它用到了几万张NVIDA Tesla A100显卡做AI推理和图形计算。本文就简单分享下GPU的相关内容，欢迎阅读。GPU是什么？GPU的英文全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。说直白一点：GPU是一款专门的图形处理芯片，做图形渲染、数值分析、金融分析、密
转载
2024-08-02 08:34:07
12阅读
# GPU并行编程与Python：让计算更高效
在现代计算任务中，尤其是深度学习、高性能计算和大规模数据分析等领域，GPU（图形处理单元）因其强大的并行处理能力而成为首选工具。虽然传统上，GPU主要用于图形渲染，但如今它们在科学计算和数据处理方面的作用也日益凸显。本文将介绍如何在Python中使用GPU进行并行编程，并提供相关示例代码，以帮助开发者提升数据处理的效率。
## 什么是GPU并行编
matlab在运行一些大型程序时会比较慢，如果你的电脑正好有一张不错的显卡，那么为什么不用显卡来加速matlab运行呢？本文将讲解如何使用gpu来加速matlab运行程序，并总结适合gpu加速的matlab程序。准备工作：电脑上要有显卡，显卡要有cuda core。目录1. 认识你电脑的GPU2. 内存数据搬运3. GPU加速举例4. GPU加速方法5. 适合GPU加速的程序1. 认识你电脑的GP
概念解析首先，我们先整理一下：平时在使用一些GPU加速算法是都是在Python环境下执行，但是一般的Python代码是没办法使用GPU加速的，因为GPU是更接近计算机底层的硬件，Python一类的高级语言是没办法直接和GPU沟通的。然后就引出话题的重点：硬件的加速必须使用硬件语言。查询Python+GPU关键字，除了TensorFlow，另外出镜率比较高的几个概念是：Numba、CUDA、PyCU
转载
2023-08-16 17:22:36
207阅读
目录 一、大数据时代的现状二、面对挑战的方法2.1 并行计算2.2 改用GPU处理计算密集型程序3.3 分布式计算三、用python写并行程序3.1 进程与线程3.2 全局解释器锁GIL：3.3 multiprocessing四、multiprocessing实战总结 小子今天想来谈谈“并行计算”，作为一个非科班人员，我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了。这就要说下我前几天做的一
转载
2024-02-03 04:44:45
42阅读
一、CPU和GPU交互1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S)3.交互开销较大 GPU各存储访存速度：Register寄存器，最快Shared Memory，共享存储，很快Local Memory，本地存储，在显存中，有缓存，相对较慢Global Memory，全局存储，在显存中，有缓存，相对较慢Con
转载
2023-10-20 06:59:19
81阅读
这次我们结合directx的例子程序 EffectParam来解释一下参数块和共享参数的概念，例子位于：directx安装目录/Samples/C++/Direct3D/EffectParam ，这两个东西一起说，自然是他们之间有关系的，一般一起用的。。。下面开始.首先是共享参数，效果的参数就是效果里头申明的所有非静态的变量，包括全局变量和注释，如果在申明的时候技术上“shared”关键
转载
2024-07-12 18:29:14
39阅读
1.处理器技术的发展1971年，全球第一颗通用型微处理器4004推出，由2300个晶体管构成。当时——戈登摩尔(Gordon Moore)，就提出后来被业界奉为信条的“摩尔定律”——每过18个月，芯片上可以集成的晶体管数目将增加一倍。在一块芯片上集成的晶体管数目越多，意味着运算速度即主频就更快。到了英特尔的奔腾(Pentium 4)840处理器，晶体管数量已经增加至2.5亿个，相比当年的4004增
转载
2024-08-23 17:27:18
75阅读
2.1 CUDA编程模型概述CUDA编程模型提供了一个计算机架构抽象作为应用程序和硬件之间的桥梁。通信抽象是程序与编程模型实现之间的分界线，它通过专业的硬件原语和操作系统的编译器或库来实现。利用编程模型所编写的程序指定了程序的各组成部分是如何共享信息及相互协作的。编程模型从逻辑上提供了一个特定的计算机架构，通常它体现在编程语言或编程环境中。CUDA另外利用GPU架构的计算能力提供了以下几个特有功能
转载
2024-06-29 09:04:06
45阅读
