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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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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2023-11-22 19:08:15
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GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP
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2024-01-05 14:59:58
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环境搭建VS 2019 CUDA 10.2 CUDNN Cmake 3.18.1OpenCV 4.4.0opencv-contribe 4.4.0 编译步骤1、打开Cmake，选择opencv4.4.0源码路径，选择编译完成之后的保存路径，选择VS版本。 2、等待configure完成之后，可能会出现下载的错误，具体就是xfeatures2d、FFMPEG、IPPICV的下载错误，如图： 因为下载
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2023-12-18 15:38:06
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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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0.深入理解GPU训练加速原理我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练（相较于CPU））GPU是如何加速的呢？我打算从两个方面来解答：单个GPU较于CPU加速：在训练网络中，其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面，大部分网络训练的过程都是1.计算loss，2.根据loss求梯度，3.再根据梯度更新参数（梯度下降原理）。无论在GPU还是CPU中，都是不断重复123步。但是由于CPU是通用计算单元
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2023-08-16 17:27:14
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主要在R下和Python下使用GPU加速计算，使用成熟的工具来提高自己的工作效率，现在对其中一些方法做一下简单总结。R的GPU加速计算包gputools 1）gputools，R下的GPU加速计算的函数包，包含常见的运算操作。 https://cran.r-project.org/web/packages/gputools/ 2）iFes，Incremental Feature
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2023-10-06 16:26:25
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Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：Python简单易用的语法；极快的开发速度；成倍的硬件加速。为了既保证
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2023-09-25 09:05:21
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# Python GPU 加速：提升深度学习性能的利器
随着深度学习技术的发展，GPU（图形处理单元）在计算密集型任务中的重要性愈加凸显。相比于传统的 CPU，GPU 在处理并行计算任务时表现出色，尤其是在图像处理、自然语言处理等领域。本文将探讨如何在 Python 中利用 GPU 加速，包括基本概念、代码示例以及相关的类图表示。
## 什么是 GPU 加速
GPU 加速是利用 GPU 的并
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2019-12-30 18:01:00
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本教程基于win10系统，所用到的工具为Anaconda3，PyCharm 你需要已经安装好以上工具，具体操作略。 首先确定你的显卡是否支持gpu加速，可在nvidia官网查看是否有你的显卡所对应的算力，如图。 为了不影响其他的工作环境，本教程创建anaconda虚拟python环境，打开Anaconda Prompt，输入指令conda create -n your_env_name pytho
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2023-10-28 18:55:42
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OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
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2024-01-09 15:42:54
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使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 应用程序 文章目录使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 应用程序使用 cuNumericcuNumeric 自动数据分区使用 cuNumeric 异步执行单节点安装和执行Jupyter notebook和 cuNumeric多节点安装和执行cuNumeric例子使用 cuNumeric 进行模板计算模板示例性
（版本参考） 介绍最近课题需要，将deeplab训练的模型部署到C++环境下，tensorflow提供了C++的API，但是需要编译，网上应该有比较多就教程，基本都是大同小异，本博客记录一下自己编译的过程及遇到的问题。环境配置：GTX1080Ti，ubuntu16.04（1）tensorflow-gpu-1.6，python2.7（2）cuda9.0+cuDNN7.0.5（3）openc
文章目录1. 前言2. multiprocess详解2.1 Process2.2 Pool （进程池）写在最后名词解释参考 1. 前言现在cpu动不动就是6核12进程，计算能力越来越强，但是我们真的都用上了么？在跑python代码时，请打开你的后台监控，看看python的CPU占比。如果不做特殊处理（排除你调用的库），很有可能你的代码最高只能占用100%，资源利用率低下。还有另外一个故事，当你的
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2023-10-03 15:18:23
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你的数据处理影响整个训练速度，如果加上英伟达 DALI 库，处理速度比原生 PyTorch 也能快上四倍。
选自towardsdatascience，作者：Pieterluitjens，机器之心编译，参与：一鸣、嘉明、思。 深度学习的加速上，除了对训练和推理过程的加速之外，还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键，因为数据处理 pipeline
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2023-10-19 11:37:42
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准备阶段：安装vs跟opencv就不说了。安装cuda6.5：先用鲁大师之类的软件看看是什么显卡，然后在网上看看你的显卡是否支持cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus），其实一般的英伟达显卡都支持的了。再去下载cuda安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive），至于下载那个版本，这个不
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2023-11-26 19:59:53
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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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# Python使用GPU加速的入门指南
在现代数据科学和机器学习的世界里，GPU（图形处理单元）被广泛用于加速计算。相比传统的CPU，GPU能同时处理多个数据，同时也具有更强的并行计算能力。本文将指导你如何在Python中使用GPU加速，帮助你提高程序的运行效率。
## 整体流程
以下是使用GPU加速的步骤汇总：
| 步骤 | 描述
