说明我们都知道GPU的算力很强，但到底强在哪里？本篇仅从工程应用的一个例子做示例内容实验用3060Ti（原价2999抢到的，越想越划算） CPU稍微low一点，3400G。（4核8线程）1 长度为100的向量求欧式距离import numpy as np
import torch as tor
from torch.functional import F
vector_len = 100
a
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2023-07-28 13:44:08
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高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
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2023-10-26 22:22:09
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java获取cpu.内存.硬盘信息
1 下载安装sigar-1.6.4.zip
使用java自带的包获取系统数据，容易找不到包，尤其是内存信息不够准确，所以选择使用sigar获取系统信息。
下载地址：http://sourceforge.net/projects/sigar/files/latest/download?source=files
解压压缩包，将lib下sigar.jar导入eclip
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2024-09-20 07:18:57
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目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
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2023-12-22 21:14:52
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ADMM算法学习ADMM定义和背景ADMM方法问题模型增广拉格朗日函数算法流程算法测试算法扩展参考资料 ADMM定义和背景交替向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM）是一种求解具有可分离的凸优化问题的重要方法，由于处理速度快，收敛性能好，ADMM算法在统计学习、机器学习等领域有着广泛应用。交替方向乘子法（ADMM）是一种求解优
Java 如何利用 GPU 计算的探索过程
在现代计算中，GPU（图形处理单元）已成为提升计算性能的重要工具，尤其是在深度学习、机器学习和图像处理等领域。为了充分利用这种强大的计算能力，尤其是在 Java 环境中，开发者需要了解如何将任务转交给 GPU 来执行。以下是我在这一过程中遇到的问题及其解决方案的详细记录。
### 问题背景
随着数据科学的迅速发展，采用 GPU 加速计算的需求日益增
Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。 使用Numba非常方便，只需要在
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2023-07-10 17:17:14
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我们常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力 支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs，就是Floating Point Ope
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2024-04-13 09:24:48
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基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点，谈起计算，我们一般都会先想到CPU，然而GPU同样具有运算能力，并且在特定的场景下由于CPU。从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的，程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性，上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅
原创
2021-03-23 21:16:15
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CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。1 背景CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是指网络广告的点击到达率，即该广告的实
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2024-09-02 17:50:58
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基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点，谈起计算，我们一般都会先想到CPU，然而GPU同样具有运算能力，并且在特定的场景下由于CPU。从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的，程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性，上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅
原创
2021-03-23 21:16:10
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# 如何在 Android App 中利用 GPU 进行计算
随着移动设备性能的提升，GPU 计算在 Android 应用程序中变得越来越重要。利用 GPU 进行计算，不仅可以提升性能，还能实现更复杂的图形渲染和高效的数据处理。在本文中，我们将深入探讨如何在 Android 应用中使用 OpenGL ES 进行 GPU 计算，并通过一个具体示例来说明其应用流程。
## 具体问题：图像模糊处理
# 利用GPU加速Python计算：解决图像处理问题
## 引言
在当今信息化社会，数据处理与计算变得越来越复杂，尤其是在图像处理等领域。传统的CPU在处理大量图像数据时效率低下，使用GPU则能够显著提高运算速度。本文将探讨如何在Python中利用GPU完成图像处理任务，以实际问题作为示例，并为您提供完整的代码示例。
## GPU的优势
GPU（图形处理单元）设计用于高效处理并行计算，具有
原创
2024-09-27 07:45:33
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# 使用GPU在Python中运行程序
## 1. 整体流程
首先，我们需要确保你的计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。然后，我们将使用Python的TensorFlow库来利用GPU运行程序。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------|
| 1 | 安装GPU驱动程序 |
| 2 |
原创
2024-02-23 07:38:59
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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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使用OpenGL进行通用计算需要解决几个问题1.计算流水线的终点是帧缓存或显示器，而科学计算的结果一般需要写入存储器，这是怎么做到的？使用纹理缓存。2.图形流水线处理的是坐标信息和像素信息，怎么才能使它处理通用数据？使用正对投影平面的正交投影。3.OpenGL提供的有限数量的图形处理函数对数据处理效果非常单一，而且都是针对三维模型和像素值的函数，如何制定科学计算所需的算法？GPGPU的计算过程：1
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2024-03-18 21:00:54
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# Java 如何利用 GPU 加入计算任务的项目方案
## 一、引言
在现代计算中，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力，越来越多地应用于各种计算密集型任务，如深度学习、科学计算和大数据分析等。虽然 Java 并不直接支持 GPU 编程，但通过一些第三方库，可以实现 Java 与 GPU 的高效结合。本文将探讨如何在 Java 中利用 GPU 加入计算任务，并给出一个具体的项目方案。
#
master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.md https://blo
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2020-08-03 15:30:00
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# Python GPU 计算
## 引言
在计算机科学和人工智能领域，越来越多的计算任务需要处理大量的数据和复杂的计算。传统的中央处理器（CPU）在处理这些任务时可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算性能，图形处理器（GPU）逐渐成为一种重要的计算资源。
GPU最初是为了处理图形渲染而设计的，但由于其高度并行的架构和强大的浮点运算能力，使得它也适合用于其他计算任务，例如科学计算、机器学习和深度学习
原创
2023-12-19 07:03:37
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Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：Python简单易用的语法；极快的开发速度；成倍的硬件加速。为了既保证
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2023-09-25 09:05:21
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