目录使用国内的资源，速度超级快，不中断一、安装cv2,ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file报错问题解决方法：cv2.findContours()相关参数：二、安装keras三、安装scipy四、安装tensorflow-gpu五、安装mxnet六、安装skbuild七、python中关于sklearn 0.18的错误—— c
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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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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最新的 JAX快速入门首先解答一个问题：JAX是什么？简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境
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2024-05-05 13:56:08
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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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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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作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。作者：George Seif，机器之心编译，参与：杜伟、张倩。就其自身来说，Num
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2024-05-23 14:21:33
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问题一：numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)Unknown attribute 'fill' of type array(float64, 2d, C)经过查阅以下文档： numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported
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2024-07-31 14:20:38
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目录一、将神经网络移到GPU上二、将测试数据移到GPU上三、（训练过程中）将训练数据、预测结果移到GPU上四、（在预测过程中）将数据移回CPU上五、对比六、完整代码 笔记：PyTorch笔记 入门：写一个简单的神经网络3：CNN（以MNIST数据集为例）记录了如何编写一个简单的CNN神经网络，现在记录如何进一步使用GPU加快神经网络的训练。一、将神经网络移到GPU上# 将神经网络移到GPU上
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2023-07-12 00:15:59
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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
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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cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向
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2024-02-27 14:47:04
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Eigen是一个非常常用的矩阵运算库，至少对于SLAM的研究者来说不可或缺。然而，有时候会由于Eigen向量化的内存对齐问题使程序运行异常。事情起源:我的程序原本在NVIDIA TX2上跑的好好的，直到有一天，我打算把它放到服务器上，看看传说中的RTX 2080GPU能不能加速一把。结果悲剧发生了，编译正常，但是一运行就立即double free。我很是吃惊，怎么能一行代码都没执行就崩了呢。但崩
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2024-05-09 19:51:22
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软硬件FFT性能测试 FFT在很多算法中都有应用，M6678 DSP支持软件FFT（调用DSP库），和硬件FFT（有一个独立的FFT硬件加速模块）。测试条件操作系统 Win11CCS 6.2.0CGT-Tools 7.4.4XDCTools 3.25.5.94SYS/BIOS 6.33.6.50DSPLIB C66x 3.4.0.4MATHLIB C66x 3.1.2.4256kB L2 Cac
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2024-04-04 15:31:21
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Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算一、实验介绍1.1 实验内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。1.2 实验知识点Numpy 数学函数Numpy 代数运算1.3 实验环境pyt
我的实验结果：原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms，加速后需要10-11ms，RT加快了1倍，准确度下降1%以内（fp32格式加速，int8是最快的）。tensorRTtensorRT guide 网址: 点击这里tensorflow 模型预测加速指导： 点击这里介绍tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、
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2024-05-13 14:46:07
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TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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导读numpy是python中常用的一个矩阵运算库，而且numpy的底层都是采用c实现的，所以执行效率和速度也是很快的，但numpy是利用CPU来进行矩阵运算的，如果遇到大数据的矩阵运算，你会发现numpy真的很慢。那有没有什么办法来加速呢？想到大矩阵的运算肯定会想多使用GPU来计算，就让我们来看看numpy的GPU版本cupy。 环境要求操作系统官方推荐安装环境是在linux操作系统
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2023-09-01 08:41:31
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GPU加速库AmgX AmgX提供了一条简单的途径来加速NVIDIA GPU上的核心求解器技术。AmgX可以为模拟的计算密集型线性求解器部分提供高达10倍的加速度，特别适合于隐式非结构化方法。 它是一个高性能，最新的库，并包括灵活的求解器组合系统，使用户可以轻松构造复杂的嵌套求解器和预处理器。 查看
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2021-02-20 08:20:00
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