# 使用CUDA加速Python代码项目方案
## 1. 引言
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算方式在处理速度和效率上常常显得力不从心。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的计算能力，从而大幅提高计算速度。本文将介绍如何在Python中使用CUDA对代码进行加速，并提供一个完
在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库，也就是dlib，与opencv相比其包含了很多最新的算法，尤其是深度学习方面的，因此很有必要学习一下。恰好最近换了一台笔记本，内含一块GTX1060的显卡，可以用来更快地跑深度学习算法。以前用公司HP的工作站配置过dlib，GPU是Quadro K420，用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过，相比较1060的速度确实要快上很多
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2024-06-25 16:23:09
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作者 | Adam GeitgeyPython绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生产的，多数情况下会有4个及以上CPU核。也就是说，当你在等程序运行结束的时候，你的计算机有7
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2023-08-05 20:01:36
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Python用的好，猪也能飞起来。
今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。最原始的代码
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2023-07-11 11:49:16
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我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
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2024-03-13 16:06:36
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pytorch的C++扩展编译器“关于编译器的一个小说明：由于 ABI 版本控制问题，用于构建C++扩展的编译器必须与构建 PyTorch 时使用的编译器 ABI 兼容。在实践中，这意味着您必须在 Linux 上使用 GCC 版本 4.9 及更高版本。对于Ubuntu 16.04和其他更新的Linux发行版，这应该已经是默认编译器了。在 MacOS 上，您必须使用 clang（没
# 使用PyTorch加速深度学习训练：GPU加速
## 引言
在深度学习领域，大规模的神经网络模型训练是非常耗时的。为了缩短训练时间，我们可以利用图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速计算过程。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，提供了简便的方式来利用GPU加速模型的训练。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，并通过一个实际问题
原创
2024-01-14 09:02:19
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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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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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# Python多核CPU加速实现指南
## 引言
Python作为一种高级编程语言，有着简洁易学的特点，但在处理大数据量或复杂计算时可能会遇到性能瓶颈。为了提高程序的运行效率，我们可以利用多核CPU加速来加快计算速度。本文将介绍Python多核CPU加速的实现流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
下面是实现Python多核CPU加速的流程图，用于展示整个过程的步骤和关系。
``
原创
2023-11-20 10:07:04
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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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概念解析首先，我们先整理一下：平时在使用一些GPU加速算法是都是在Python环境下执行，但是一般的Python代码是没办法使用GPU加速的，因为GPU是更接近计算机底层的硬件，Python一类的高级语言是没办法直接和GPU沟通的。然后就引出话题的重点：硬件的加速必须使用硬件语言。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、PyCU
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2021-04-21 09:32:51
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## Python特征工程计算太慢，如何用Spark加速
在数据科学和机器学习领域，特征工程是一个至关重要的步骤，它涉及将原始数据转换为适合机器学习算法使用的特征。Python是一个流行的数据科学语言，但在处理大量数据时，特征工程的计算速度可能变得很慢。为了加速特征工程计算，我们可以使用Apache Spark，一个用于大规模数据处理和分布式计算的开源框架。
### 了解Apache Spar
原创
2023-08-21 05:54:50
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nodenode单线程，没有并发，但是可以利用cluster进行多cpu的利用。cluster是基于child_process的封装，帮你做了创建子进程，负载均衡，IPC的封装。const cluster = require('cluster');
const http = require('http');
if (cluster.isMaster) {
let numReqs = 0;
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2024-06-25 20:02:56
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CPU1.提升主频2.乱序执行3.多个CPU核心4.异构SOC系统 目前，提高CPU执行速度的方法有以下几种1.提升主频上世纪80年代，提高主频是一种提升CPU性能的有效方法。目前来说，该方法提升空间有限。2.乱序执行从指令集执行角度来加速CPU执行的方法。最经典的两种乱序执行算法是Tomasulo算法和记分牌算法3.多个CPU核心多核是将多个物理CPU核心集成在一个SOC系统上，AMD和Int
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2023-11-19 10:49:28
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本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。tensorflow物体检测模型Google开源的目标检测 API包含了许多优秀的检测模型，可任君选用，地址为：https://gith
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2024-06-03 21:50:46
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Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真步长成
如何用BIND, GeoIP, Nginx, Varnish来创建你自己的高效的CDN网络？CDN，意思是Content Distrubtion Network，意思是内容分发网络，简单的说，就是全地域范围内的负载均衡，全地域的概念可以是全国，也可以是全世界。由统一的DNS服务器进行地址转发，选择离用户最近的地区服务器进行负载均衡。本质上是从一个机房内的负载均衡扩展到了全世界范围内的负载均衡。同时
Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。 使用Numba非常方便，只需要在
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2023-07-10 17:17:14
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# 使用CPU加速Python PaddleOCR
## 引言
在本文中，我将教会你如何使用CPU加速Python PaddleOCR。PaddleOCR是一个基于飞桨PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具库，用于文字识别任务。通常情况下，PaddleOCR默认使用GPU来进行加速，但是对于一些没有GPU的设备，我们可以通过使用CPU来实现加速。
## 流程图
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原创
2023-12-03 10:13:16
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