这篇文章的原始问题是：如何使Keras和Tensorflow与AMD GPU一起运行。这个问题的答案如下：1.)如果您可以使Tensorflow正常工作(可选地在您的虚拟/ conda环境中)，则Keras将正常工作。2.)如其他人所述，要使Tensorflow在AMD GPU上运行，可行的一种方法是编译Tensorflow以使用OpenCl。 为此，请阅读下面的链接。 为简便起见，我将在此处总结
在使用Linux系统时，许多用户选择AMD的GPU作为显卡选项。对于这些用户来说，了解如何查看AMD GPU的信息和状态是非常重要的，这可以帮助他们优化系统性能和解决潜在的问题。本文将介绍在Linux系统上如何查看AMD GPU的方法。
首先，我们需要使用命令行终端来查看AMD GPU的信息。在大多数Linux发行版中，用户可以通过运行以下命令来检查GPU的信息：
```
$ lspci -n
在使用Linux操作系统时，有时候我们可能会遇到需要禁用AMD GPU的情况。AMD GPU（AMD Graphics Processing Unit）是Advanced Micro Devices（AMD）公司推出的图形处理器单元，用于提供计算机图形处理和显示功能。然而，有时候我们可能会发现AMD GPU的驱动程序在Linux系统上出现问题，导致系统运行不稳定或出现其它故障。在这种情况下，禁用A
Ubuntu 安装 AMD GPU 驱动环境申明Ubuntu18.04AMD-RX580 显卡AMD 官网下载驱动https://www.amd.com/en/support将驱动上传到 Ubuntu 系统并解压$ cd ~/Downloads$ tar -Jxvf amdgpu-pro-YY.XX-NNNNNN.tar.xz$ cd ~/Download...
原创
2021-09-14 16:23:42
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# Python GPU 调用的科普文章
在数据科学和机器学习领域中，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而广泛应用。相比于 CPU，GPU可以在同一时间内处理更多的数据，从而显著提高计算效率。本篇文章将为大家介绍如何在 Python 中调用 GPU，并提供相关的代码示例。
## GPU 调用的流程
在 Python 中调用 GPU 通常需要借助一些库，如 TensorFlow、Py
### 如何在Kubernetes中使用AMD GPU
Kubernetes（K8S）是一种流行的容器编排平台，可以帮助您在集群环境中管理应用程序的部署、扩展和维护。如果您想要在K8S中使用AMD GPU来加速您的应用程序，那么您来对地方了！本文将指导您如何在Kubernetes集群中使用AMD GPU。
#### 步骤
以下是在Kubernetes中使用AMD GPU的简单步骤表格：
一般来说AI训练可不是准备个数百个样本就够，动辄可能需要10万组样本才能训练出堪用的模型。图例为训练识别花朵的样本图片。(图片来源：NVIDIA，下同)一般生成对抗网络需要输入大量训练样本，以达到强化模型精确度的效果。NVIDIA的ADA技术则能在不影响训练结果的前提下，降低样本的需求数量。ADA的概念就是通过修改原始样本，来产生具有实用价值的新样本。修改方式包括移动、旋转、改变亮度、改变对比、改
事情过程：本来Ubuntu16.04有一块low的A卡，后来淘了一块AMDRX570准备换上，先是黑屏，以为是NVIDIA显卡去装NVIDIA驱动了，后来才发现是A卡，又卸了NVIDIA显卡去装AMD驱动，发现AMD驱动都说的模糊不清，装了之后要不电脑不能用，要么OPENGL调不了GPU，ubuntu setting的电脑配置显示显卡也不是你安装的独显，llvmpipe就是没使用独显。
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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demo代码如下：import requests
import json
def send_prompt(prompt=''):
API_KEY = '密钥'
if not prompt:
return
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authoriza
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2023-05-31 12:12:07
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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
目录前言pycuda 简介安装 pycuda 库PyCUDA 的基本用法 1. 向量加法 2. 矩阵乘法PyCUDA 的高级用法 1. 使用 CUDA 核函数实际项目中的应用 1. 科学计算 2. 机器学习 3. 深度学习总结前言pycuda 是一个用于在 Python 中进行 GPU 计算的库，它结合了 Python 的易用性和 NVI
相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家介绍Numba这一块的内容。1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的
模型训练之多GPU的简洁实现每个新模型的并行计算都从零开始实现是无趣的。此外，优化同步工具以获得高性能也是有好处的。下面我们将展示如何使用深度学习框架的高级API来实现这一点。本代码至少需要两个GPU来运行。from mxnet import autograd, gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxne
Numpy一直是Python社区的礼物。它允许数据科学家，机器学习从业者和统计学家以简单有效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，Numpy本身就是Python的重要一步。每当你发现你的Python代码运行缓慢时，特别是如果你看到很多for循环，那么将数据处理转移到Numpy并让它的矢量化以最快的速度完成工作总是一个好主意！尽管如此，即使加速，Numpy也只能在CPU上
在用AMD显卡的小伙伴一定知道，AMD显卡驱动差不多一个月一次的小更新已经持续了好几年，最近几年又开始每年更新一个大版本，在2019年的Adrenalin(肾上腺素)驱动还新鲜热乎的时候，2020年大改版就又来了。2020版的驱动仍然叫Adrenalin，只是名字里加了个“2020版”，那么它是不是没啥改变呢？错！其实从界面到功能，这次的版本改变幅度绝对不小于之前的各次升级。AMD的Adrenal
参考资料：Intel和AMD 与 x86，ARM，MIPS有什么区别？
原创
2022-08-15 10:34:12
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PyTorch1.8发布，支持AMDGPU和Python近日，PyTorch团队发布了PyTorch1.8版本。该版本整合了自去年10月1.7版本发布以来的3000多次commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端API方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对AMDROCm的支持。此外，PyTorch1.8版本还为大规模训练pipeline和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本
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2021-04-22 21:58:35
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梦晨1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。△AMD ROCm只支持Linux操作系统1.8版本集合了自2020年10月1.7发布以来的超过3000次GitHub提交。此外，本次更新还有诸多亮点：优化代码，更新编译器Python内函数转换增强分布式训练新的移动端教程与演示新的性能检测工具相关的库TorchCSPRNG, Torch
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2023-10-12 12:08:39
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最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fals
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2023-09-07 12:49:38
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