这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中 因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章. 测试minpy 调用gpu加速numpy的矩阵相乘.小矩阵相乘,前面的文章中已经看到行数超过1000的方阵,基本上gpu就能起到加速效果.我们现在想知道的是具体的minpy 和numpy 性能的拐点.以此帮助我们决定使用cpu还是gpu. 具体结果测试应
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2023-09-05 20:09:07
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这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中 因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章. 测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. 小矩阵相乘 小矩阵相乘,行数在1-1000.测试用的都是方阵.所以元素数木在1到一百万. 测试元素数目一到100万的矩阵相乘. 上一篇中可以看到在行数超过1000的时候,gpu相对于cpu就会有绝对
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2023-10-29 16:37:48
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概念解析首先要明白，普通的Python代码是无法使用GPU加速的，只能在GPU上跑针对GPU设计的程序。硬件加速必须要用硬件语言实现。查询Python+GPU关键字，除了TensorFlow，另外出镜率比较高的几个概念是：Numba、CUDA、PyCUDA、minpy。要理解这些，需要对Python的理解更底层一些。GPU概念相关GPU（Graphics Processing Unit），视觉处理
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2023-09-20 16:08:30
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测试minpy 调用gpu加速矩阵相乘,已经写了几篇文章.前几篇文章得到的结果不太好,主要原因是跟想象中的结果并不是很相同. 主要有两点,一个是前几篇测试加速的效果并不是很好,矩阵要很大的时候才能看到明显的加速.另一个是我一个先验的经验认为float32的加速效果要明显比float64的加速效果要好很多. 但是这两点在前面的测试中并没有得到. 这个就能感受到理论跟实验之间差距.如果你相信理论,相信
