python并行计算|pycuda测试、对比及分析增量式学习算法能够同时学习网络的节点与参数，但是随着模型结构的增长，计算成本也越来越高，有两个途径可以减少计算所需的时间成本：（1）研究模型划分方法，将比较大的模型划分成几个较小的子模型；（2）通过提高计算机的计算能力（GPU或CPU）。TX2能够利用CUDA进行GPU并行计算，pycuda作为python的并行计算库，可以方便的实现GPU并行加速
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2023-08-21 15:16:35
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近几个月，几乎每个行业的小伙伴都了解到了ChatGPT的可怕能力。你知道么，ChatGPT之所以如此厉害，是因为它用到了几万张NVIDA Tesla A100显卡做AI推理和图形计算。本文就简单分享下GPU的相关内容，欢迎阅读。GPU是什么？GPU的英文全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。说直白一点：GPU是一款专门的图形处理芯片，做图形渲染、数值分析、金融分析、密
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2024-08-02 08:34:07
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matlab在运行一些大型程序时会比较慢，如果你的电脑正好有一张不错的显卡，那么为什么不用显卡来加速matlab运行呢？本文将讲解如何使用gpu来加速matlab运行程序，并总结适合gpu加速的matlab程序。准备工作：电脑上要有显卡，显卡要有cuda core。目录1. 认识你电脑的GPU2. 内存数据搬运3. GPU加速举例4. GPU加速方法5. 适合GPU加速的程序1. 认识你电脑的GP
GPU版Pytorch最近在搞深度学习，需要用到GPU跑模型了，配置GPU版本的Pytorch是真的烦，而且每个人遇到的问题不一样，网上很多教程也良莠不齐，这里我将自己总结的最简便的配置Pytorch方法分享给大家。1.下载安装CUDA首先需要查看当前电脑显卡CUDA版本： 右键点击图标进入控制面板–>帮助–>系统信息–>组件，出现如下界面，比如我的就是CUDA 10.1版本：
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2023-09-05 11:13:21
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1. 首先需要安装numba(python的CUDA版)conda install numba & conda install cudatoolkit2. 导入numbafrom numba import jit, cuda3. 以我的一个机器学习学习作业为例, 比较GPU与不带GPU的运行速度差异, 只需要在定义的函数前面加上 @jit 即可,#%%deine functions
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2023-09-06 10:30:02
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大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
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2023-07-24 23:45:34
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一、前言现在你可以开发Deep Learning Applications在这个GPU好像不便宜，amazon上1769刀.二、什么是Google Colab?Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端
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2023-11-05 19:25:38
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作者本人是想利用Tensorflow进行VGG-16框架训练，一开始用的CPU，训练起来心态，都可以烤牛排，就想搭载GPU版的，在搭建tensorflow-gpu的时候，由于一开始装了个python版本，在Anaconda上面创建虚拟环境的时候老是会出现混乱。所以建议大家就仅用Anaconda，挺好用的。个人建议：注意版本选择，以及你自己的驱动（cuda8.0+cudnn6.0+Ana
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2024-03-15 19:33:10
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【导读】Uber近日一篇论文引起许多讨论：该论文称发现卷积神经网络一个引人注目的“失败”，并提出解决方案CoordConv。论文称CoordConv解决了坐标变换问题，具有更好的泛化能力，训练速度提高150倍，参数比卷积少10-100倍。当然，这是在极大的计算力（100个GPU）的基础上进行的。这真的是重要的结果吗？计算机视觉领域专家Filip Piekniewski对此提出质疑。（文/Filip
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2024-08-20 13:35:16
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# 用GPU跑Python代码的科学探索
在机器学习、深度学习和科学计算的领域中，CPU（中央处理单元）对于执行计算任务一直扮演着重要的角色。但是，随着数据量的增加和计算复杂度的提升，GPU（图形处理单元）的出现为我们提供了一个高效的计算替代方案。GPU的并行处理能力使得它在处理大量数据和复杂的计算时展现了出色的性能。
## 什么是GPU？
GPU最初设计用于处理图形渲染，如3D游戏中的图像
原创
2024-09-29 06:22:26
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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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建立机器学习模型是一个重复的过程。 这通常是死记硬背，是“循环中最快的胜利”游戏，因为您可以越快地进行迭代，就越容易探索新的理论并获得良好的答案。 这就是当今实际的企业使用AI由大型企业主导的原因之一，而大型企业可能会为此投入大量资源。 Rapids是由Nvidia孵化的几个开源项目的保护伞，该项目将整个处理流程放在GPU上，消除了I / O绑定的数据传输，同时还大大提高了每个步骤的速度。 它
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2024-08-15 16:18:49
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Python GIL：global interpreter lock （cpython）1、python中一个线程对应于c语言中的一个线程2、gil使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码, 无法将多个线程映射到多个cpu上执行3、gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil，gil在遇到io的操作时候主动释放查看Python的字节码文件import dis
def fun(a):
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2024-10-11 14:49:32
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8位=1B（字节） 1024B=1K（千） 1024K=1M（兆） 1024M=1G 1024G=1TB 一、使用流量时间统计软件进行监测您的上网流量 下载请点击这里 无线上网流量时间流量统计软件 1、解压缩流量监控软件压缩包到任意位置 2、打开文件夹“流量监测软件” 3、进入文件
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
# Python OCR 用GPU计算指南
在本文中，我们将学习如何使用Python和GPU来进行OCR（光学字符识别）处理。我们将分步进行，并提供详细的代码示例和说明。以下是整个流程的简要概述。
## 流程步骤
下表展示了我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 内容 |
|--------------|---------------
1 计算机基础 首先认识什么是CPU（Central Processing Unit），即中央处理器，相当于人类的大脑。内存，临时储存数据，断电即消失。硬盘，可以长久的储存数据，有固态硬盘，机械硬盘之分。2 初识python python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决
文章目录一、安装Anaconda1.换源2.常用指令二、安装cuda和cudnn1.对应版本2.创建虚拟环境3.激活虚拟环境4.安装cuda4.安装cudnn三、安装tensorflow的GPU版本1.判断是否安装成功四、pycharm配置虚拟环境1.新建项目2.配置环境3.完成创建总结 一、安装Anaconda
本文主要通过Anaconda来配置深度学习环境。 可以通过Anaconda官网
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2023-08-07 17:45:08
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CPU既然讲到CPU就来复习一下计算机组成原理的一点关于CPU的知识吧~冯诺依曼机有五大组成部分，包括控制器，运算器，存储器，输入设备，输出设备，早期的冯诺依曼机是以运算器为核心的，现代计算机依然沿用冯诺依曼体系，只是不再以运算器为核心，而是以存储器为核心了。 现代计算机的系统包括两大部分，一是硬件系统，二是软件系统，详情参考下面我做的思维导图 那么CPU是什么作用呢？它的功能主要是解释计算机指令
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2024-06-24 19:12:33
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