APU(Accelerated Processing Unit)中文名字叫加速处理器，是AMD“融聚未来”理念的产品，它第一次将中央处理器和独显核心做在一个晶片上，它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能，支持DX11游戏和最新应用的“加速运算”，大幅提升了电脑运行效率。
2011年1月，AMD推出了一款革命性的产品AMD APU，是AMD Fusion 技术
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
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2023-07-23 21:44:21
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最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是wi
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2024-03-19 10:38:30
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GPU架构针对软硬件的架构组件是不同的概念，软件的架构是为了方便cuda编程而设计，GPU显卡会根据代码自动调用相应的硬件组件，先介绍软件层面的架构，即CUDA架构。CUDA架构众所周知，cuda可以做并行加速计算，具体怎么并行运算还要从其架构说起。首先，CUDA的程序分为两个部分，host端和device端，host端代码实在cpu上执行，device端代码则是在显卡芯片上执行。host端主要负
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2024-07-01 17:37:35
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【新智元导读】机器学习模型训练成本往往令普通人倍感头疼，动辄几十上百块泰坦，别说买，就是租都肉疼。近日，BigGAN作者之一在Github上放出了只需4-8块GPU就能训练的“改进版”BigGAN模型代码，可以说是穷人的福音。新模型使用PyTorch实现。机器学习模型训练是一个耗时费力的过程，而且随着人们对模型性能要求的提升，训练模型需要的计算力正以惊人的速度增长，堆叠高性能GPU进行数据训练几乎
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2024-05-09 11:10:11
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1 环境/技术简介1.1 程序运行环境1) server端计算机操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS运行环境：VSCode或Bash终端2) client端计算机操作系统：Ubuntu 16.04 LTS运行环境：VSCode或Bash终端1.2 硬件配置1) server端计算机CPU：Intel CoreTM i7-8700K CPU @ 3.70GHz×12GPU：NVIDIA T
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2024-09-12 09:05:09
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OpenCL和CUDA虽然不是同一个平级的东西,但是也可以横向比较!
对OpenCL和CUDA的异同做比较:
• 指针遍历
OpenCL不支持CUDA那样的指针遍历方式, 你只能用下标方式间接实现指针遍历. 例子代码如下:
// CUDAstruct Node { Node* next; }
n = n->next;// OpenCL
struct Node { unsig
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2024-05-23 15:39:09
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在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
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2024-02-21 13:42:07
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目录前言一、深度学习框架TensorFlowPyTorchKerasCaffePaddlePaddle二、深度学习框架环境搭建1.CUDA部署CUDA特性CUDA下载2.cuDNN cuDNN 的主要特性cuDNN 下载 3.安装TensorFlow框架TensorFlow 2旧版 TensorFlow 14.安装PyTorch框架5.安装Caffe框架 Window
在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-07-12 14:08:05
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MATLAB可谓工程计算中的神器，一方面它自带丰富的函数库，另一方面它所有的数据都是内建的矩阵类型，最后画图也方便，因此解决一些小规模的计算问题如果对性能要求不高的话开发效率远大于C++ FORTRAN之类传统手段。不过受限于PC的计算能力，对于一些大规模数据处理它就力不从心了。还好最近Matlab开发了cuda的wrapper，计算能力因而上升了一个数量级。 那么怎样在MATLAB上做
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2023-09-15 17:47:10
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本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
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2024-01-07 17:22:11
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# 使用JavaCV和CUDA进行GPU加速
在深度学习和计算机视觉的应用中，处理海量数据时通常需要耗费大量的计算资源。为了提高效率，GPU加速成为了解决这一问题的热门选择。JavaCV是一款在Java环境中使用OpenCV和FFmpeg等库的工具，结合CUDA进行GPU加速，可以极大提升图像处理速度。本篇文章将为您介绍如何使用JavaCV和CUDA进行GPU加速，并附上相关代码示例。
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原创
2024-10-28 04:26:15
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# 使用JavaCV实现CUDA加速的Mat操作
在现代计算机视觉处理中，加速计算是至关重要的。JavaCV是一个Java接口，可以与OpenCV一起使用，能够为我们提供CUDA加速的功能。本文将详细讨论如何使用JavaCV实现CUDA Mat GPU加速，适合刚入门的开发者。
## 整体流程
在开始之前，我们首先了解实现过程的整体步骤。以下表格展示了整个流程：
| 步骤 |
原创
2024-10-26 04:07:02
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随着深度学习的火热，对计算机算力的要求越来越高。从2012年AlexNet以来，人们越来越多开始使用GPU加速深度学习的计算。然而，一些传统的机器学习方法对GPU的利用却很少，这浪费了很多的资源和探索的可能。在这里，我们介绍一个非常优秀的项目——RAPIDS，这是一个致力于将GPU加速带给传统算法的项目，并且提供了与Pandas和scikit-learn一致的用法和体验，非常值得大家尝试。如果需要
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2024-03-08 08:58:12
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我和滴滴云有一些合作，没有GPU的朋友可以前往滴滴云上购买GPU/vGPU/机器学习产品，记得输入AI大师码：1936，可享受9折优惠。GPU产品分时计费，比自己购买硬件更划算，请前往滴滴云官网
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金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。
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2024-01-24 23:32:29
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采用GPU加速时，如遇for循环，则很容易增加代码在GPU上运行的时间开销。在编程时，使用矩阵和向量操作或arrayfun,bsxfun,pagefun替换循环操作来向量化代码。1 arrayfun函数[A, B,...] = arrayfun(fun, C, ..., Name, Value)其中：1） fun是函数的句柄。 2） C和其他输入是包含函数fun所需输入的数组。每个数组必须具有相同
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2023-10-01 15:12:15
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将提高MATLAB运算速度的途径总结为以下几点：1. 硬件方面：CPU配置高一些；2. 利用Profiler评估程序，查找出函数花费时间较多的地方优化；3. 尽量少使用for或者while循环，而是向量化；4. 循环中，尽量将变量预配置，即预先开辟空间，减少循环内部的动态配置；5. 尽量使用MATLAB函数库中的自带函数；6. 尽量将需实现的独立功能编写成M函数，尽量少用M脚本文件；7. 将程序进
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2024-03-04 14:52:43
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加速Matlab编程指南—持续更新加速Matlab编程指南（CUDA实现）为什么使用MATLABMATLAB程序的性能评估运行程序前的性能评估运行程序后的性能评估基于多核处理器的MATLAB程序加速利用MATLAB内置函数更高效的运算向量化编程有利于矩阵高效运算矩阵运算中，MATLAB要要求参与的数组应具有相同的大小。 加速Matlab编程指南（CUDA实现）本教程适用于具有一定Matlab编程
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2024-04-23 10:42:39
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上次看到lv某人使用yaourt，发现无比强大，我yaourt之后，发现cuda在里面，觉得有搞头，于是在一台xw9000的工作站上安装了cuda。虽然这台机器cpu有点多，内存也稍微有点大，但我们都看不上，而主要是用其中的显卡进行GPU计算。闲言少叙，下面是正式过程。 NVIDIA的显卡上，cuda装好opencl就自然有了，所以装cuda=装opencl，回头AMD的怎么装我会另行发贴。1.
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2024-08-08 17:12:32
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