基于opencpu构建R语言的RESTful API
一个R语言模型的落地应用有几种方式：可能是一个简单的分析报告，可能是将预测结果输出到数据库，即离线模型，也可能需要实时读入数据进行实时预测输出。第三种情况是最有用，也最难处理的情况。因为要把R和其它通用型语言进行整合并不容易。例如使用Rserve在java中整合R代码就需要开发人员即懂java
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2023-10-12 19:42:18
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关于TensorRT TensorRT是NVIDIA开发的一个可以在NVIDIA旗下的GPU上进行高性能推理的C++库，是一个高性能推理优化引擎。其核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU，具有python API。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet等。它可以吸收在这些流行框架上受过训练的神经网络，优化神经网络计算，生
# R语言的GPU加速：提升数据处理效率
在大数据时代，处理大量数据时，传统的CPU计算方式可能会显得力不从心。尤其是在深度学习、图像处理或科学计算等领域，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而受到广泛认可。本文将介绍如何在R语言中利用GPU进行加速，包括相关的包和代码示例。
## 什么是GPU加速？
GPU加速是指利用图形处理单元进行计算，以提高数据处理的速度。与传统的CPU相比，GPU
原创
2024-10-17 11:24:30
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# 使用 GPU 加速 R 语言的入门指南
在数据分析和建模的过程中，使用 GPU 加速可以显著提升计算速度，尤其是在处理大数据集或者复杂的数学模型时。下面将详细介绍如何在 R 语言中实现 GPU 加速，特别是对初学者的友好指南。
## 整体流程
实现 GPU 加速的过程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
探索高性能GPU加速：VkFFT——一款多维度快速傅里叶变换库 VkFFTVulkan/CUDA/HIP/OpenCL/Level Zero/Metal Fast Fourier Transform library项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vk/VkFFT 在追求高效能计算的道路上，我们常常寻找能够充分利用GPU潜力的工具。VkFFT，一个开源的、跨平
对统计算法进行分析所带来工作负载可能需要在单独一台计算机上运行数小时甚至数天时间。为了解决这个难题，众多统计学家与数据科学家利用R统计计算环境编写出了复杂的模拟与统计分析方案。然而这些成果通常也需要经过漫长的运行处理时间。为了节约R语言程序员们耗费在等待运算结果上的宝贵时间，充分利用计算机制的并行性以及硬件性能自然成了一项极具现实意义的工作。在之前的一篇文章中，我们曾经探讨过以并行方式处理长时间运
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2023-08-25 02:07:09
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软硬件FFT性能测试 FFT在很多算法中都有应用，M6678 DSP支持软件FFT（调用DSP库），和硬件FFT（有一个独立的FFT硬件加速模块）。测试条件操作系统 Win11CCS 6.2.0CGT-Tools 7.4.4XDCTools 3.25.5.94SYS/BIOS 6.33.6.50DSPLIB C66x 3.4.0.4MATHLIB C66x 3.1.2.4256kB L2 Cac
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2024-04-04 15:31:21
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随着数据中心市场的快速增长，围绕着数据中心领域的芯片竞争也变得愈发激烈。为了将数据转化成有对用户价值的信息，芯片巨人英特尔也一直在努力。自从2017年10月份发布搭载英特尔Arria 10GX FPGA芯片的可编程加速卡后，英特尔于2018年4月19日正式宣布OEM原始设备制造商 在其服务器系列中采用了英特尔现场可编程门阵列（FPGA）加速。这是可重新编程芯片的首次重要使用，旨在加速现代数据中心中
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2024-04-21 09:37:43
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为深度学习所用，博主预想在Ubuntu16.04上安装 显卡驱动 + CUDA + cuDNN + Tensorflow-gpu + Keras + PyCharm，参考了众多资料，最终成功将所有软件安装完毕，且能成功运行使用。该篇博客介绍了Tensorflow-gpu与Keras的安装教程（默认已手动安装CUDA及cuDNN），亦可通过下方链接查看其他步骤的安装教程。前期说明及版本对照换源及安装
前置知识CUDACUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。cuDNNcuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，c
R语言深度学习GPU版本的环境搭建 文章目录R语言深度学习GPU版本的环境搭建前言一、在R上运行GPU版本的deep learning的必须条件二、GPU部分的安装1.查看GPU是否可以运行深度学习2.CUDA和tensorflow版本对应问题及查询官网链接3.CUDA及CUDA历史版本下载的官网4. cuDNN及cuDNN历史版本下载的官网5. cuDNN和CUDA路劲设置三、anacon
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2024-04-15 20:22:58
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Rigion Proposal开山之作，其实网上已经有很多博客了，但是都是就其理论说明，没有很好的直观展示，有时候概念性的东西比较不容易脑补，晦涩难懂。 首先，给出代码出处：import selectivesearch
#如果没有此库，pip install selectivesearch 安装SS算法第一步需要进行的是图像分割，即大名鼎鼎的felzenszwalb算法，下面先就这个算
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2024-10-14 06:57:44
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# R语言CUDA加速
## 引言
在数据科学和机器学习领域，R语言是一种非常流行的编程语言。然而，R语言在处理大规模数据集时可能会遇到性能问题，特别是在运算密集型的任务上。为了解决这个问题，我们可以使用CUDA加速来提高R语言的运算速度。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许我们使用G
原创
2023-09-06 08:39:24
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# CUDA加速R语言的实现指南
在现代计算中，使用GPU进行并行计算可以显著提高程序的性能。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，使得程序可以利用NVIDIA显卡进行计算。R语言是一种用于统计计算和数据分析的编程语言，如果我们能够将R与CUDA结合起来，就能加速我们的计算任务。本文将介绍如何在R中使用C
（版本参考） 介绍最近课题需要，将deeplab训练的模型部署到C++环境下，tensorflow提供了C++的API，但是需要编译，网上应该有比较多就教程，基本都是大同小异，本博客记录一下自己编译的过程及遇到的问题。环境配置：GTX1080Ti，ubuntu16.04（1）tensorflow-gpu-1.6，python2.7（2）cuda9.0+cuDNN7.0.5（3）openc
如何彻底优化php程序降低CPU占用1、优化数据和逻辑和查询。2、改用php7，并且用严格模式编写。3、优化服务器实现动静分离比如把apache和iis换成nginx或nginx+apache。PHP环境php代码如何优化，sql怎么优化？1.在可以file_get_contents替代file、fopen、feof、fgets等系列方法的情况下，尽量用 file_get_contents，因为他
分面也就是切割数据生成一系列小联号图，每个小图表示不同的数据子集。本篇将讨论如何较好的微调分面，特别是与位置标度相近的方法。在qplot中可以选择分面系统。2维分面使用face_grid，1维分面使用face_wrap。分面通常会占用大量空间，因此本篇使用mpg数据集的子集来进行展示。> library(ggplot2)
> mpg2 <- subset(mpg,cyl != 5
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2023-10-12 13:55:55
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# 如何在R语言中使用GPU
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 使用GPU加速R语言计算过程
section 确认系统环境
描述: 确保系统支持GPU加速计算
section 安装CUDA工具包
描述: CUDA是NVIDIA提供的GPU加速计算工具
section 安装CUDA包
原创
2024-05-06 06:35:24
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* 本系列是“2+1”三语学编程系列，三语是英文、中文加计算机语言；即用英语来学习编程语言，并以中文为辅助；* 用英语来理解和学习计算机语言是最好的方式，这一系列的文章力求帮助大家在计算机语言上和英语阅读能力上都有所提升；* 推荐的阅读的方法是：先原文，适当看解析阅读，实在不行再看双语对照。* 解析中英语单词的音标使用Dictcom和IPA双音标标注，如果需要了解Dictcom音标，请参看我们的《
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2024-08-28 10:33:08
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案例一个加油站有一个加油桩，没有空间供车辆等待（如果车辆到达，加油桩被占用，它就会离开）。车辆到达加油站的速率服从泊松过程λ=3/20每分钟，其中75％是汽车，25％是摩托车。加油时间可以用一个指数随机变量建模，平均汽车8分钟，摩托车3分钟，服务速率为汽车μC= 1 / 8和摩托车μ= 1 / 3 每分钟。因此，我们可以通过将这些概率乘以每个状态下的车辆数量来计算系统中的平均车辆数量。# 到达率
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2024-05-16 23:04:40
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