Torchvision v0.8.0之前版本： Torchvision v0.8.0之前版本的transforms主要分为两类： 1、一类处理的输入数据类型为Tensor &nb
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2024-08-26 15:22:18
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# PyTorch GPU和CPU速度区别的深入探讨
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架。而在选择计算硬件时，GPU和CPU的速度差异通常是一个关键因素。本文将探讨PyTorch中GPU和CPU的速度差异，并通过示例代码进行说明，帮助大家理解在不同情况下应该如何选择合适的计算资源。
## 1. CPU和GPU的基本区别
CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在设
神经网络和深度学习入门神经网络松散地模拟人脑中的神经网，是深度学习(DL)的基础，这是一个复杂的数学系统，可以自己学习执行任务。通过查看许多示例或关联，NN可以比传统的识别程序更快地学习连接和关系。训练就是基于对数百万同一类型的样本的学习来配置NN以执行特定任务的过程。例如，一个NN可能聆听许多声音样本并使用DL来学习“识别”特定单词的声音。然后，该NN就可以筛选新的声音样本清单，并使用称为推理的
一、功耗：CPU的“人体极限”程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle TimeCPI和指令数都不太容易，越是研发CPU的硬件工程师们就从COU主频下手1、为什么奔腾 4 的主频没能超过 3.8GHz 的障碍呢？是因为功耗，我们的CPU，一般都被叫做超大规模集成电路，这些电路，实际上都是一个个晶体管组合而成的，CPU在计算、其实就是让晶体管里面的开关不断地区“打开”和“
在深度学习的研究与应用中，计算资源的性能测试尤为重要，特别是硬盘和GPU的速度测试。我们将探讨如何编写一个Python脚本来测试这些硬件的性能，并记录下整个流程，包括常见问题的解决方案。
### 问题背景
在进行深度学习项目时，硬件配置的性能直接影响到训练和推理的效率。尤其是当数据集较大或者模型复杂时，硬盘读写速度与GPU计算能力就显得格外重要。
我们需要测试硬盘的I/O性能以及GPU的计算
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-04-05 09:59:43
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当为了提高CUDA程序的主机内存和设备内存传输消耗时，可以尝试一下两种方案 一：使用分页锁定内存，分页锁定内存和显存之间的拷贝速度大约是6GB/s，普通的分页内存和GPU间的速度大约是3GB/s，（另外：GPU内存间速度是30G,CPU间内存速度是10GB/s），但是这种方法会带来额外的cpu内存间的拷贝时间 二：使用内存映射（Zero Copy）让GPU直接使用CPU的内存，减少主机和设备间内
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2024-06-21 09:33:45
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为什么学习内核自带的LED驱动？ 前面已经学习过了基于纯字符设备的LED驱动，也学习过了基于平台驱动的LED驱动，但是感觉都是按照教程在生搬硬套，到底我们写出来的驱动能不能拿得上台面，是否能在实际的生产环境中使用呢？其实我自己在学习的时候，就在不断地问自己这个问题，自己学习时写的驱动代码，跟大公司里面使用的驱动代码，是否有区别？如果有，怎么向他们靠齐呢？比如说对于LED，原理上来说是很简单的，在大
在实验室做的方向时是异构加速，基于FPGA加速CNN，用xilinx的hls和sdsoc环境，但是找工作方向这两开发环境真就没啥企业在用，所以就近学学cuda，gpu加速。为什么是先做矩阵乘法是基于做了挺长一段时间的CNN加速来考虑的 矩阵乘法是神经网络的核心所在 。cpu计算矩阵乘法首先考虑在CPU上计算矩阵乘法的过程就挺简单，代码如下，矩阵a[Rc][Wa]&
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2024-08-02 19:26:41
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小编最近在做深度学习中目标检测的相关研究，一直在看论文，正准备配置GPU的相关事务，最近看到一篇blog，收获颇多。 anaconda真是一个好东西说明电脑配置：Acer笔记本CPU Inter Core i5-6200UGPU NVIDIA GeForce 940M(忽略掉我的渣渣GPU)Windows10所需的环境：Anaconda3(64bit)CUDA-8.0CuDNN-5.1P
文章目录1. 依赖类库2. 相关下载(可跳过本步,依据后面步骤按需下载)3. 源码调试3.1 下载源码3.2 下载预训练模型3.3 下载数据集4. 运行代码4.1 用VSCode打卡项目文件夹4.2 运行测试代码5. 问题5.1 若提示页面文件太小，无法完成操作，则需要调高虚拟内存大小。5.2 若提示错误：BrokenPipeError，将utils/datasets.py的87行的num_wo
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2024-10-18 07:17:49
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从上图中我们可以看到三种处理方法。第一种是将A和B矩阵分块（竖切和横切），第二种方法是将C和B矩阵分块（竖切和竖切），第三种方法是将C和A矩阵分块（横切和横切）: GEMM的子任务是GEPP或GEMP；最小粒度的任务是GEBP或GEPB或点乘。 这里面M表示横向和纵向维度都很大的矩阵，P表示横向或纵向有一个维度很小的矩阵（或者就是一个向量），B表示横向和纵向维度都很大的矩阵（或
CPU时钟(clock, clock pulse, clock rate, cycle)时钟（clock): 计算机（CPU）用时钟来同步(synchronize)CPU执行的指令。（不明白继续往下看）时钟脉冲（clock pulse）和时钟频率/时钟频率速度（clock rate/speed）：时钟脉冲有固定的频率，这个频率就叫做时钟频率。如买的2.60GHz的笔记本，2.60GHz就是时钟频率
探秘GPUUtil: 提升你的GPU管理效率项目地址:https://gitcode.com/anderskm/gputilGPUUtil 是一个开源项目，它提供了一种简单而有效的方式来监控和管理你的图形处理器（GPU）。如果你是数据科学家、深度学习工程师或者是对GPU性能有高要求的开发者，那么这个工具就非常适合你。项目简介GPUUtil 是由 anderskm 创建的一个轻量级命令行工具，它可以
GPU训练速度分析：常见模型会从磁盘中抽取数据，进行预处理，然后通过网络发送数据。例如，处理JPEG图片的模型会有下面的流程：从磁盘加载图片，将JPEG解码成一个tensor，进行裁减（crop）和补齐（pad），可能还会进行翻转（flip）和扭曲（distort），然后再batch。该流程被称为input pipeline。随着GPUs和其它硬件加速器越来越快，数据预处理可能是个瓶颈。验证该问题
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2024-04-15 09:38:24
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继前面的“GPGPU”和“CUDA和OpenCL”的简介后，接下来分析一个具体的使用案例：是否可以用GPU搭建一个高性能的H.264编解码服务器？设想一个简单的需求：把其他编码的视频转换为指定码率的H.264；在转换过程中做一些简单的处理（例如增删水印、字幕的处理、声音的处理等）；需要封装成指定的一种container格式，比如mp4或mkv。ffmpeg完成此项工作的大概过程是：识别文件格式，打
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2024-04-18 10:21:03
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CPU和GPU在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用。 1、CPU即是中英处理器，对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片格式的装欢和转码、图像的绘制等都是CPU处理的。 2、GPU即是图片处理器，主要的工作是纹理的渲染。 卡顿的原因：卡顿的原因主要是GPU和CPU所花的时间太长，垂直同步信号来的时候，计算和渲染才做还没有完成，所以掉帧了，也就是卡
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2024-06-29 12:40:35
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作者：知乎用户 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
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2024-01-04 09:27:53
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先介绍一下GDB多线程调试的基本命令。 info threads 显示当前可调试的所有线程，每个线程会有一个GDB为其分配的ID，后面操作线程的时候会用到这个ID。 前面有*的是当前调试的线程。thread ID 切换当前调试的线程为指定ID的线程。 break thread_test.c:123 thread all 在所有线程中相应的行上设置断点thread apply ID1 ID
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2024-09-03 19:15:41
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TPS事务处理系统:Transaction processing systems (TPS) 提高事务处理效率与保证其正确性 在数据（信息）发生处将它们记录下来 通过OLTP产生新的信息 将信息保存到...Response Time响应时间是一个计算机，显示器成像等多个领域的概念，在网络上，指从空载到负载发生一个步进值的变化时，传感器的响应时间。通常定义为测试量变化一个步进值后，传感器达到最终数值
