首先我们需要下载Anaconda下载完之后打开下图的Anaconda Prompt 接下来是创建虚拟环境-n 后面是你的虚拟环境名称，可以任意更改，python=是你电脑上python的版本型号，这样我们就创建了一个新的环境。 在输入框输入conda env list 就可以查看自己创建的环境，接下来我们需要进入环境。输入 conda activate (环境名称，我的叫gpu
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2023-06-28 00:10:24
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Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中，笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba，它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码。Python通常不是一种编译语言，你可能想知道为什么要使用Python编译器。答案当然是：运行本地编译的代码要比运行动态的、解译的代码快很多倍。Numba允许你为Python函数指定类型签名，从而在运行时
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2023-08-09 08:08:23
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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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目录前言一、服务器登录1.1 下载安装putty1.2 putty远程登录 1.3 查看GPU、显卡常用命令1.4 Linux常用命令二、Anaconda创建虚拟环境并安装pytorch2.1 安装Anaconda2.2 安装Pytorch三、使用FileZilla拷贝文件至服务器3.1 下载安装FileZilla3.2 使用FileZilla传输文件 四、运行JupyterN
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2023-06-28 20:28:24
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# 如何实现GPU版本的Python程序
随着深度学习和数据科学的快速发展，越来越多的开发者希望利用GPU加速他们的Python代码。在这篇文章中，我们将通过一系列简单易懂的步骤，帮助你实现在Python中使用GPU的能力。
## 流程概述
以下是实现GPU版本Python代码的一般步骤：
| 步骤 | 描述
本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇，主要介绍CUDA编程的基本流程和核心概念，并使用Python Numba编写GPU并行程序。为了更好地理解GPU的硬件架构，建议读者先阅读我的第一篇文章。GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行
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2023-09-09 21:21:14
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对于初次使用GPU加速代码的学习者来说，需要在电脑上安装支持GPU加速的部件，分以下三个步骤：安装支持GPU版本的Pytorch（非cpu版本）安装GPU版本的pytorch,在如下地址进入下载：https://pytorch.org/ 请选择好自己的操作系统和CUDA版本，使用图中的命令在Anaconda Prompt中运行‘run this Com
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2024-02-07 23:09:28
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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,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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文章目录torch 查看GPUnvidia-smi 详解cuda 用法python -m 参数官方文档解释 torch 查看GPUtorch.cuda.is_available() # cuda是否可用；
torch.cuda.device_count() # 返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
t
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2023-08-09 16:42:55
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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
Python版tensorflow-gpu1.12.0安装说明导语GPU安装环境准备具体步骤1.查看电脑是否支持tensorflow-gpu版本2.安装tensorflow-gpu3.调整protobuf版本4.下载cuda文件5.安装CUDA6.确认cuda安装，替换环境7.运行tensorflow-gpu注意事项及安装失败常见解决方法 导语在学习或者工作中，Python语言由于其简单的编程方
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2023-10-29 16:46:41
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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官网下载附
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2023-08-02 19:19:31
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今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍， 而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。 于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。 以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以
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2023-07-14 18:54:09
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说明在模型训练的时候，往往使用的是多GPU的环境；但是在模型验证或者推理阶段，往往使用单GPU甚至CPU进行运算。那么中间有个保存和加载的过程。下面来总结一下。多GPU进行训练首先设置可见的GPU数量，有两种方式可以声明：在shell脚本中声明：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3在py文件中声明os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
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2023-06-14 20:50:02
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鉴于多次安装的经历，每次安装都别样的闹心，于是乎，写下这个文档。对相关部分感兴趣的小伙伴可以选择直接选择性欣赏～ Python 环境 ( 通过Anaconda )： Python直接使用了Anaconda创建的虚拟环境。（大家可以在这里选择版本下载：
Index of /anaconda/archive/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
也可以点击下
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2024-08-05 12:48:32
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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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UWA支持了Unreal项目的性能测评后，我们收到了一些开发者的细致反馈和建议，目前我们的开发小队正如火如荼地支持和完善中。今天先安利两个新功能：GPU检测和重要参数解析，帮助大家快速定位性能瓶颈，下面小编带大家一一详述。GPU功能1、OverDraw OverDraw功能主要用于统计场景中不透明和半透明物体渲染时，屏幕上每个像素被渲染的次数越多，则表明GPU的开销越大。如下图所示，第一排为当前场
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2024-02-26 10:14:24
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1. TensorRT 的简介和安装TensorRT 是一种基于英伟达硬件的高性能的深度学习前向推理框架，本文介绍使用 TensorRT 在通用 GPU 上的部署流程。本地需先安装 CUDA，以 CUDA11.0、TensorRT-8.2.5.1 为例。首先，去 官网 下载（需先登录）对应的压缩包。Python 安装文件 whl 位于解压后根目录下的 python 文件夹内，pip 安装对应版本即
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2023-10-12 13:15:54
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本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。Python 3.6首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安装，下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux，点击 Down
*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：)使用gpu进行并行计算会比cpu更快(我也不知道为什么)，但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装python点击downloads然后在里面选择windows系统，红
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2023-09-18 20:46:50
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