前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
让TensorFlow们飞一会儿前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作，这个过程很繁琐。多台机器虽然看起来更繁琐，然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的
转载
2024-03-26 15:48:51
168阅读
深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。尽管现有的深度学习框架大多都支持多GPU，但caffe、theano、tensorflow采用的都是数据并行，而亚马逊推出的DSSTNE（Deep Scalable
转载
2024-02-23 19:43:08
36阅读
pytorch-多GPU训练（单机多卡、多机多卡）pytorch 单机多卡训练首先是数据集的分布处理需要用到的包：torch.utils.data.distributed.DistributedSamplertorch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.DatasetDistributedSampler这个包我们用来确保dataloader只会load到整个数据集的一个特定子集，为每一个子进程划分出一部分数据集，以避免不同进程之间数据重复。而我们构造
原创
2021-09-13 21:22:29
5272阅读
数码产品更新换代很快，比如很多人家中的台式电脑，即使当初买的主流配置，现在也会卡的不行。电脑运行程序卡顿了势必要升级，不过显示器能用的话只换主机可以省下一笔不少的费用。虽说旧显示器能用，但是可能只支持VGA接口，为了获得更好的显示效果，我们还需要做一样重要的事——购买HDMI转VGA转换器。可能有人会问为何要买HDMI转VGA转换器？VGA以及HDMI接口电脑主机不是都有么？话虽如此，不过你可知道
文章目录总览1. 必知概念代码示例1. DP(torch.nn.DataParallel)2. DDP(torch.nn.parallel.DistributedDataParallel)示例1示例22.1 环境配置2.2 数据集 与 加载器构造2.3 模型2.4 训练 总览pytorch提供了两种方式实现并行训练：单机多GPU可以使用 torch.nn.DataParallel接口(DP,旧的
转载
2023-08-08 11:17:50
862阅读
在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的数
转载
2024-08-28 22:04:05
82阅读
CUDA是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 10并行计算首先我们先谈一谈串行计算和并行计算。我们知道，高性能计算的关键是利用多核处理器进行并行计算。当我
转载
2024-04-07 17:48:17
820阅读
文章目录1. 数据并行性2. 从零开始实现多GPU训练2.1 修改LenNet网络2.2 数据同步2.3 数据分发2.4 数据训练3. 简介实现多GPU并行运算4. 总结 参考李沐老师动手学深度学习V2（强烈推荐看看书）： [1] https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computational-performance/multiple-gpus.html[2] https:
转载
2024-03-01 10:36:25
460阅读
1.概述TensorFlow分布式是基于GRPC库实现的高性能集群训练框架，能有效的利用多机多卡资源，将大型的模型或者代码拆分到各个节点分别完成，从而实现高速的模型训练。如下图所示，tensorflow的分布式集群中存在的节点主要有两种：ps节点和worker节点，ps节点是用于保存和计算训练参数的节点；worker节点是用于训练的节点。由于ps和worker节点都有可能存在多个，因此ps和wor
转载
2024-04-01 13:12:03
27阅读
笔者测试环境VS2019。基本介绍原书作者引入Julia Sets意在使用GPU加速图形的绘制。Julia Set 是指满足下式迭代收敛的复数集合\[Z_{n+1}=Z_{n}^2+C
\]环境配置跑这个例子的主要困难应该在于配置环境。这个程序依赖于openGL中的glut库。由于VS2019的整个软件架构发生了很大变化，一些链接库和头文件的位置都发生了改变，因此一些文章中的配置方法失效了。首先我
转载
2024-06-14 20:57:41
130阅读
随着我国整体经济建设的快速发展，城市经济体系也日益壮大，城市内各种矛盾及危险性因素也越来越多。面对此类情况，为保障城市和谐文明安全的发展，建立完善的城市应急布控通信方案势在必行。现代城市应急布控通信系统采用多卡聚合路由设备为整个应急系统提供应急网络通信。 多卡聚合路由设备优势及作用 1、多卡聚合路由通信设备，将多路无线带宽聚合，提供几倍的带宽保证，加载私有VPN及多重加密，保障
转载
2023-12-21 19:13:43
49阅读
多用户卡是什么多用户卡是什么？多用户卡是一种可分配多个串/并行端口供终端连接的设备，每个终端可以通过它与主机进行通讯。使用多用户卡最便捷简单地解决扩展计算机外部设备是数量的方案。它可使计算机方便扩展串口或并口，所以也称为串并口扩展卡。特别适用于UNIX、LINUX等多用户操作系统，同样也适用于WINDOWS95/98/2000、WINDOWS NT、DOS等操作环境。多用户卡广泛应用于银行、金融、
转载
2024-01-29 00:32:12
48阅读
1 DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个GPU之间负载均衡。2 DistributedDataParallel现在的DistributedDataParallel是基于多进程策略的多GPU训练方式。首先是单机多卡的方式上，针对每个G
转载
2023-10-29 22:05:31
388阅读
# PyTorch多卡GPU加速
在深度学习任务中，通常需要处理大规模数据集和复杂模型，这就需要利用多个GPU来加速训练过程。PyTorch提供了简单而强大的接口来实现多卡GPU加速，本文将介绍如何在PyTorch中利用多卡GPU进行训练，并提供相应的代码示例。
## 如何使用多卡GPU
PyTorch中使用多卡GPU加速训练非常简单，主要分为以下几个步骤：
1. 导入必要的库
2. 定义
原创
2024-06-20 03:36:35
82阅读
# PyTorch多GPU卡
在深度学习任务中，通常需要处理大规模数据集和复杂模型，这时候使用多个GPU卡可以显著加快训练速度。PyTorch提供了简单易用的接口来实现在多GPU卡上并行运算，本文将介绍如何在PyTorch中使用多GPU卡进行加速计算。
## 多GPU卡并行计算
PyTorch中使用多GPU卡进行并行计算的关键是使用`torch.nn.DataParallel`模块。这个模块
原创
2024-05-29 04:44:16
76阅读
关于Anaconda3安装的tensorflow-gpu使用时出现报错Could not find 'cudart64_100.dll’解决方法tensorflow-gpu简便安装方法首先记录一下如何在Anaconda3安装tensorflow-gpu(不需要自己手动装CUDA，CUDNN)，网上很多文章需要自己下载安装CUDA和 CDNN，还需要和tensorflow-gpu的版本对应上，比较麻
在离开之际，将自己的电脑系统重新升级了下，在此做如下记录，以便后续查证。1、双系统安装 这里只是简单说下，win10+Ubuntu，这次采用的Ubuntu分区是“boot”+“swap”+“/”的形式，具体可以去参考另一篇博客。2、显卡驱动安装 在ubuntn系统
传言sealos是最丝滑的k8s集群部署工具,没错像德芙一般丝滑，但如果你是第一次使用sealos，建议你不要去百度，经过我一晚上的测试，基本都是copy的，一个命令写错，全网人跟着错，没啥用纯浪费时间，而且关于报错后排查的资料很少，可能是用的人少吧，上官网都比百度省时间。  
转载
2024-10-23 09:41:31
827阅读
PaddleOCR前因继续因一下环境及相关库过程Linux DeployTraining后果纯手写字体随手拍结论 前因响应公司号召，开搞 OCR 字符识别， OpenCV 和 Halcon 已经实现了部分功能，是基于机器学习实现的，通过边界计算、分割、识别的 Pipeline 完成字符的识别，但纵观技术大局，深度学习能搞定的事情就不要用机器学习了，于是调研下深度学习框架，找了一遍，发现大家对百度
转载
2024-04-26 11:36:05
417阅读
