近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17 种加速 PyTorch 训练的方法1. 考虑换一种学习率 schedule学习率
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2023-07-05 23:13:44
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# 使用 Docker 执行 NumPy 和 OpenBLAS 的基础知识
## 引言
在人工智能和科学计算领域，NumPy 是一个不可或缺的库。它为 Python 提供了强大的数组计算功能，尤其是在处理大量数据时。在许多情况下，NumPy 会自动使用 OpenBLAS 作为底层的线性代数库，以加快计算速度。然而，正确配置这些库并在 Docker 容器中运行它们可能并不是一件简单的事情。本文将
# Python GPU加速NumPy的入门指南
在现代数据科学和机器学习的背景下，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而备受青睐。将常用的NumPy操作移植到GPU上，可以显著提高计算速度。本文将逐步引导你完成“Python GPU加速NumPy”的实现过程。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，以下是使用GPU加速NumPy运算的流程表格：
| 步骤 | 描述
1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2024-03-20 16:40:02
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当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。1.阿姆达尔定律谈加速比，
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2024-03-27 10:29:58
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本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。 但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。
由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所
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2024-01-17 06:04:55
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Failed to build scipy解决办法http://stackoverflow.com/questions/7496547/does-python-scipy-need-blas?rq=1
原创
2022-07-19 11:35:03
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## PyTorch 如何加速 NumPy 操作
NumPy 是 Python 中一个强大的数值计算库，它提供了一种高效的存储和操作数组的方式。但是在进行大规模的数值计算时，NumPy 的性能有限，尤其在涉及到深度学习和大数据处理时。针对这个问题，PyTorch 提供了一个更高效的替代方案，它能够通过 GPU 加速计算，从而显著提高性能。
### 为什么选择 PyTorch
1. **自动微
Cupy：借助Cuda GPU在英伟达GPU上实现numpy数组的
原创
2022-11-01 16:51:07
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Python代码加速主要考虑代码优化加速，而非代码逻辑优化。Python代码直接运行GPU是不行的，需要一定的改变，Numba是一个接口，不过本文主要针对CPU下的Python代码加速。Python解释器工作原理Python文件执行过程.py文件通过解释器转化为虚拟机可以执行的字节码(.pyc)；字节码在虚拟机上执行，得到结果；字节码是一种只能运行在虚拟机上的文件，默认后缀.pyc，Python生
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2023-07-04 10:31:56
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机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。
选自Github，作者：Santosh Gupta，
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2023-10-10 15:01:16
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在Java应用程序中，计算与线性代数相关的任务尤为重要，而Java BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）提供了高效计算的接口和实现。面对“java BLAS”问题，我们需要有一套系统的解决方案。以下是基于这些主题的详细解决过程记录。
## 环境准备
在开始之前，确保环境中已经安装了合适的技术栈，以支持Java和BLAS的集成。我们将采用以下技术栈：
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这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：1.加快算法速度，第1部分—PyTorch2.加快算法速度，第2部分-Numba3.加快算法速度，第3部分—并行化4.加快算法速度，第4部分--Dask这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]（编辑-28/11/18）-添加了“torch.
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2024-05-08 12:46:39
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前导知识理解本文需要先了解：计算机底层基础知识，CPU、机器码、编译等《编译型语言与解释型语言如何在计算机底层运行》《计算机底层运转机制：多核、缓存、CPU、CU、ALU、Cache》
Python代码与GPU加速的关系《Python程序如何用GPU加速：Tesla、CUDA、Numba》在CPU入门numba《Python代码在CPU下加速：Numba入门》在GPU入门numba《Python通
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2024-05-22 23:34:00
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读过很多讲解Numpy的教程后，我准备写一个Numpy系列。结合工作项目实践，以Numpy高效使用哲学为主线，重点讲解高频使用函数。1 Numpy更高效 使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C
NumPy 虽然通过底层高度优化过的计算库可以实现接近C的高效计算，但在计算复杂且计算量庞大的时候多少还是有些慢
原创
2022-08-24 21:39:40
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文章目录一、矩阵乘法回顾二、CUDA内存架构CUDA中的共享内存CUDA中的共享内存使用方法静态申请内存动态申请内存三、分解矩阵乘法 / 平铺矩阵乘法四、实战代码DS_M 和 DS_N的索引方式解释 一、矩阵乘法回顾CPU版本： GPU版本： 核函数如下： C = AB ([mk],[kn])的矩阵乘法运算，每个线程都要读取A的一整行和B的一整列。A矩 阵中的每个点需要被读N次，B矩阵中的每个
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2024-09-05 14:07:20
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```
/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Frameworks/vecLib.framework/Headers
```
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2019-03-08 23:05:00
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这样固然可以解决一部分问题，不再警告，但是在跑某些代码发现莫名其妙错误。而且根本没法解决，因为其他代码可以跑，因此可以确定环境基本没问题，这个典型就是那些配置有问题，最终发现.theanorc.txt如果进行胡乱配置会导致这些错误发生。因此如果你运行pymc3代码建议最好保留这些警告，只要不是错误就可以不用管。在你
原创
2024-10-23 13:46:51
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/System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Frameworks/vecLib.framework/Headers
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2019-03-08 23:05:00
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