一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU
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2023-11-16 21:30:49
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大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
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2023-07-24 23:45:34
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对于初次使用GPU加速代码的学习者来说，需要在电脑上安装支持GPU加速的部件，分以下三个步骤：安装支持GPU版本的Pytorch（非cpu版本）安装GPU版本的pytorch,在如下地址进入下载：https://pytorch.org/ 请选择好自己的操作系统和CUDA版本，使用图中的命令在Anaconda Prompt中运行‘run this Com
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2024-02-07 23:09:28
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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
在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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*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
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2023-09-18 20:46:50
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看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高，查了很久才找到问题所在，当你的电脑有两块以上GPU时，上面这两句代码才起作用！因为我的电脑只有一块GPU，所以需要将参数的“1”改成“0”才可以，否则找不到“1”号设备，它就会默认使用CPU，速度
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2023-07-02 23:11:16
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# 如何在Windows上使用Python进行GPU运算
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经听说过使用Python进行GPU加速计算的好处。如果你是一名刚入行的小白，不用担心，本文将教会你如何在Windows上使用Python进行GPU运算。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
journey
"安装CUDA Toolkit" -
原创
2023-11-30 04:14:01
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如何在Python中使用GPU进行运算
概述
在计算机领域，GPU（图形处理器）是一种特殊的硬件设备，用于加速图形和计算任务。近年来，GPU也被广泛应用于深度学习和科学计算领域，因为它可以提供比传统的中央处理器（CPU）更高的并行计算能力。本篇文章将介绍如何在Python中使用GPU进行运算，帮助刚入行的小白了解整个过程。
整体流程
为了更好地理解如何在Python中使用GPU进行运算，我们可
原创
2024-01-20 09:52:46
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1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
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2024-03-29 12:24:05
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# 利用GPU运行Python的步骤
## 引言
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形和图像的处理器。由于其并行计算的能力，GPU在深度学习和科学计算等领域得到了广泛的应用。在Python中，我们可以利用GPU来加速计算，提高代码的运行速度。
本文将介绍如何利用GPU运行Python的步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤概览
以下是
原创
2023-11-12 03:51:22
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import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3"（等号右边的双引号可以省略）
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2023-05-31 19:12:15
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目录GPU指定总结1. os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘x’2.torch.cuda.set_device(x)3.命令行运行时指定4. torch.nn.DataParallel5. export 环境变量在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号import pytorch
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2024-08-26 10:11:32
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简单科普：CPU适合串行计算，擅长逻辑控制。GPU擅长并行高强度并行计算，适用于AI算法的训练学习GPU教为侧重于运算，因此GPU常被用于一些深度学习的项目
原创
2022-11-17 01:49:14
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# 项目方案：使用 GPU 加速 Python 程序
## 一、项目背景
在数据科学和深度学习的快速发展中，计算需求的急剧增加促使研究者和开发者寻求更加高效的计算方法。GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力被广泛应用于机器学习和深度学习等领域。Python 作为一种高效且易于学习的编程语言，其与 GPU 的结合能够显著提高数据处理速度。
## 二、项目目标
本项目的目标是通过使用 P
原创
2024-08-30 03:59:14
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在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
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2024-03-03 23:22:58
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指定GPU运行python程序举例（外围GPU加速）：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py
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2022-12-07 11:49:31
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1. 配置Anaconda31.1. 下载安装包1.2. 安装下载完之后是后缀.sh文件在终端输入：bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh2. 切换默认Python版本2.1. 查看Python版本终端输入python查看版本，如果默认不是python3
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2024-05-31 11:57:48
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之前从事的深度学习一直使用的pytorch框架，最近在测试一些深度方法的过程中需要用到TensorFlow并且需要调用GPU。以下潦草记录了自己在安装TensorFlow-GPU开发环境过程中遇到的一些问题以及解决的办法。1、新创建一个conda虚拟环境这个对于一些python老手来说不是什么难事了，直接上代码conda create -n tensorflow-gpu python=3.7创建过
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2023-09-20 06:57:04
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目录 1.指定gpu训练1.1 .解决方法1.1.1 从终端直接指定(推荐使用，简单方便)1.1.2 python代码中设定：1.1.3. 使用函数 set_device1.2.查看是否运行成功 2. 使用tmux在ssh断开后继续运行程序2.1 安装tmux2.2 新建会话2.3 会话中执行程序2.4 进入指定会话中2.5 退出当前界面进入正常模
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2024-03-24 20:09:13
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