IBM日前放出话来，说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的tensorFlow快而已，而是快了整整46倍。谷歌软件工程师Andreas Sterbenz今年二月曾发文描述如何利用谷歌云机器学习和tensorFlow进行大规模广告和推荐场景点击预测。数据经过预处理(60分钟)后进行实际学习，训练用了60台工作机器和29台参数机器。该模型的训练花了70分钟，评估损失为0.1293。据我们
最近有机会蹭组里的图形工作站跑DNN，想着终于有机会感受一下GPU的速度，结果网上一看全是细节性的教程，对小白十分不友好。经过一下午的鼓捣，踩了一些坑，最后终于弄好了，在这里全面的记录一下经过，大部分人按这个步骤走应该都能no error。总述keras使用CPU和GPU运算没有任何的语法差别，它能自动地判断能不能使用GPU运算，能的话就用GPU，不能则CPU。你只需要在代码开头加上下面这一句就行
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2024-01-19 22:39:32
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显示列表与顶点数组。显示列表是通过预编译方式加速，而顶点数组是通过优化实时编译方式加速。但是，不需要同时使用两种加速方式。如果把顶点数组放在预编译中，然后通过显示列表来显示，这样做所耗时间与直接使用顶点数组所耗时间基本相同。 使用顶点数组，也就是把所有点存储在一个数组中，然后将该数组的地址属性通知给Op
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2024-10-19 07:26:05
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目录一、安装&问题二、题目&代码三、结果 一、安装&问题Pycharm中File->setting->Python Interpreter添加opencv-python及opencv-contrib-python，调用时直接import cv2即可。 我原来用的Pycharm版本是2018年的，点了更新之后注销快捷键Ctrl+/用不了了，解决方法是：File-
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2024-04-19 11:06:37
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前言在深度学习当中，我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练，仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间，但是我们可以使用GPU来加速训练模型，这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。下图是我在训练模型过程中使用GPU加速和未使用GPU加速花费时间的对比：由图中可以看出，使用GPU加速要比未使用GPU加速训练模型快很多。接下来我就教大家如何在在深度学习训练模型过程中使用GPU加速。注意：以下安装
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2023-10-19 21:17:06
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一、访存问题开发的GPU模块尽可能多的与CPU对应，这样才能方便移植。GPU代表图形处理单元。最开始是为渲染各种图形场景而建立，这些场景是基于大量的矢量数据建立的。由于矢量图形的特殊性，数据不需要以串行的方式一步一步执行的，而是并行的方式一次性渲染大量的数据。从GPU的结构上来说，不像CPU基于数个寄存器和高速指令集，GPU一般有数百个较小的处理单元。这些处理单元每一个都比CPU的核心慢很多很多。
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2024-05-10 17:36:13
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相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存，本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线，方便加速计算。废话不多说，下面咱们直接开始：一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间，因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置，其他版本下面操作类似。如
OpenCV —— Open Source Computer VisionPython下使用示例：图片篇导入OpenCVimport cv2读取图片与写图片pic = cv2.imread(pic_path)#bgr格式，shape=(height, width, channel)
cv2.imwrite(pic_path, pic)注：cv2.imread返回一个[height, width,
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2023-12-10 23:40:57
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DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的，后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影，可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作，目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果。下边介绍DeepFace的基本框架。一、网络架构DeepFace的架构并不复杂，层数也不深。网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成。 二、
Gromacs安装WSL2 Ubuntu 20.04.6 LTS1. 安装WSL22. 安装必要的软件2.1 安装gcc、g++、cmake2.2 安装cuda（需要nVidia显卡）3. 安装Gromacs3.1 下载Gromacs3.2 安装3.3 测试Colab1. 首次使用1.1 上传gromacs-2022.tar.gz1.2 在Colab中使用（修改自己上传的gromacs版本）2.
想知道为什么在Simulink中运行缓慢吗？那么今天赞奇云工作站就为大家解决这个问题，跟着我来看看吧。有几种可能会导致你的模拟运行缓慢:1. 你有一个MATLAB函数块——当一个MATLAB Fcn块存在时，MATLAB解释器在每个时间步被调用。这大大降低了模拟速度。因此，您应该尽可能使用内置的Fcn块。2. 编写为MATLAB文件的s函数- s函数在每个时间步上求值。通过将MATLAB文件转换为
附加测试：OpenCL通用计算性能测试通用计算是指用GPU来辅助CPU工作，通过强大的并行数据处理能力来获得数倍甚至数十倍的性能提升，实际上这种加速是通过OpenCL通用计算技术实现的。对于我们DIY玩家来说，我们最关心的就是用显卡通过OpenCL执行一些与显示/图形无关的任务，比如文件压缩、图片处理、视频转换等等。HSA架构加速也能算作是通用计算的一种类型，但HSA架构的目标更长远，hUMA的存
1、首先安装nvidia显卡驱动，安装显卡驱动对应的CUDA，安装和CUDA对应的cudnn,不清楚的小伙伴请移步到Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制_BetterJason的博客2、 安装必要软件包sudo apt install autoconf automake build-essential cmake git-core libas
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2024-08-29 13:55:27
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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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图像混合其实用的就是cv2.addWeighted函数，前面也介绍过这个函数。不过首先得把图片的形状搞成一样的，这个画图可以做到。 接下来是一块比较重要的内容。性能的测量和优化参考https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_core/py_optimization/py_optimiza
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2023-12-10 20:57:56
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关于机器学习你要了解的5件事 在任何快速发展的话题上，总是有一些新的东西可以学习，机器学习也不例外。这篇文章将指出5件关于机器学习的事，5件你可能不知道的，可能没有意识到，或是可能曾经知道，现在被遗忘了。 请注意，这篇文章的标题不是关于机器学习的”最重要的5件事情”或”前5件事”；这只是”5件事”。它不具有权威性的，也并不是事无巨细的，仅仅是5件可能有用的东西的集合。 1.数据准
在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
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2024-03-21 06:28:10
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1、GPU加速利用多个GPU提升运行效率#利用多个GPU加速import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,1,0'这是存在多个GPU的电脑上可以实现的，只要放在你编写的代码中即可。其中，os库提供通用的，基本的操作系统交互功能，与操作系统相关的，包括常用路径操作，进程管理，环境参数等所以这里需要import os库来进行加速 2、CP
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2023-07-11 14:50:04
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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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