【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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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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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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由于GPU近几年地迅速发展，GPU在多线程计算等方面逐渐超越CPU成为计算的主力军。而Matlab是常用的数学应用软件，现在讲解一下如何在Matlab中使用GPU加速计算 文章目录0. 必要条件1.给GPU传输数据1.1 CPU的数据复制到GPU1.2 直接在GPU上设置数据：2.数据在GPU上运算3.GPU数据回传4.使用技巧4.1 如果没有并行计算不建议使用GPU4.2 如果没有Nvidia显
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2023-10-06 23:02:50
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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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2023-08-28 08:15:52
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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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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
一、问题与仿真假设小车在一个方向上以 2cm/s2 的加速度运动了 100s，使用加速度计和GPS测量小车位置。GPS定位误差为高斯分布，方差为4m；加速度计的误差也为高斯分布，方差为0.01m/s2，并且由于加速度计放置不是完全水平的，有 0.03m/s2 的偏移。采用卡尔曼滤波，融合加速度计和GPS数据，估计小车的位置与速度。如果只使用GPS数据估计，卡尔曼滤波器MATLAB实现（从一维到三维
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2024-04-26 16:30:53
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# MATLAB深度学习使用GPU加速
随着深度学习技术的蓬勃发展，处理海量数据和复杂模型所需的计算能力也日益增加。为了解决这个问题，GPU（图形处理单元）成为了深度学习训练过程中不可或缺的计算资源。MATLAB为用户提供了丰富的工具箱以支持GPU加速，本文将详细介绍如何在MATLAB中利用GPU加速深度学习过程，并提供相应的代码示例。
## GPU与CPU的区别
CPU（中央处理单元）适合
为了提高大规模数据处理的能力，matlab 的 GPU 并行计算，本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper，也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡。1. GPU 硬件支持首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算，需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡，可在 matlab 中运行：>> gpuDevice如果本机有 GPU 支持，会列出 CUD
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2017-02-28 15:52:00
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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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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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# 使用MATLAB深度学习实现GPU加速
深度学习模型往往需要大量计算，特别是在处理大型数据集时，CPU的计算能力可能无法满足需要。因此，使用GPU加速成为了一个必要的选择。本文将详细介绍如何在MATLAB中使用GPU进行深度学习模型训练，以及一个具体应用的示例。
## 背景
在深度学习中，GPU的计算能力相较于CPU具有显著优势，尤其是在矩阵运算和并行处理上。MATLAB提供了对GPU计
活动总结 2020年6月23日，省外返校学生陆陆续续返校中，我们有幸邀请到运载工程与力学学部、汽车工程学院的博士研究生姜凯师兄，分享对Matlab的运用心得。姜凯师兄的研究方向是车身轻量化技术，研究领域涉及到扩展的几何分析，以及碳纤维复材的多分辨率模拟，并且参加了X7R创新课题框架车身特性参数多目标优化项目。在研究过程中，姜凯师兄对Matlab也是运用自如。 内容回顾 姜凯师兄的
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2024-03-26 07:46:35
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“在硬件革命开始兴起前，神经网络的研究都只停留在理论阶段” 围绕着深度学习的广泛讨论经常会误导外行人，让他们以为这是一种新发明的技术，当他们知道早在1940-1950年代深度学习就奠定了基础时，会感到十分的震惊。但事实上，深度学习已经有了很长的历史，早在20世纪后半叶，深度学习中最流行的深层神经网络结构和理论就得到了发展。这时，可能有人会问，为什么深度学习的革命会在近几年发生，而不是在
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2024-06-18 07:57:39
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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。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。那么，英伟达的GPU是如何加速计算呢？本系列将介绍GPU计算加速的一些基础知识：GPU硬件知识和基
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2024-01-15 00:51:44
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看点：TensorRT与Turing架构协同配合，能提供高达CPU服务器45倍的吞吐量。每天，数以万计的语音助手、翻译、推荐、视频管理、自动驾驶等各类新兴服务，都在以超快速度完成深度学习推理。用户会看重AI产品的实时性、高准确度，而对于开发者来说，要考虑到的因素更多，不仅要满足最终用户的需求，还要考虑成本、能效等因素，因而，能满足可编程性、低延迟、高准确度、高吞吐量、易部署的成套AI推理软硬件组合
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2024-02-21 13:46:45
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# 教你如何在Matlab中使用GPU加速进行深度学习
## 1. 流程概述
首先，让我们来看一下整个过程的流程，可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装GPU支持的Matlab版本 |
| 2 | 检查GPU是否可用 |
| 3 | 配置GPU加速 |
| 4 | 编写深度学习代码 |
| 5 | 运行代码并检查GPU利用率 |
##
原创
2024-03-12 04:50:48
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