通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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## Python程序没有在GPU运行
在机器学习和深度学习领域，使用GPU进行计算可以显著提高训练和推理的速度。然而，有时候我们会遇到一些问题，例如发现我们的Python程序没有在GPU上运行。本文将介绍一些可能导致此问题的原因，并提供相应的解决方法。
### 确认是否有可用的GPU
在开始排查问题之前，首先需要确认您的计算机上是否安装了GPU并且驱动程序已正确安装。您可以通过运行以下代码
原创
2023-09-30 06:31:16
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之前从事的深度学习一直使用的pytorch框架，最近在测试一些深度方法的过程中需要用到TensorFlow并且需要调用GPU。以下潦草记录了自己在安装TensorFlow-GPU开发环境过程中遇到的一些问题以及解决的办法。1、新创建一个conda虚拟环境这个对于一些python老手来说不是什么难事了，直接上代码conda create -n tensorflow-gpu python=3.7创建过
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2023-09-20 06:57:04
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# Docker在GPU上运行
## 简介
在深度学习和机器学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高模型训练的速度。Docker是一个轻量级的容器化工具，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。本文将介绍如何在GPU上运行Docker容器，并提供相应的代码示例。
## GPU支持
在Docker中运行GPU应用程序需要确保以下两点：
1. 硬件支持：服务器或个人电脑需要安装有支持CU
原创
2024-04-20 04:21:41
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在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
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2024-03-03 23:22:58
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一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU
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2023-11-16 21:30:49
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Parallel Programming 是一门CS系的课程，主要讲授如何针对单机多CPU内核（真*多线程）以及computer cluster 编程，以充分利用计算资源，提高程序性能。一般都会以MPI为例。水平上延展一点，还包括对GPU编程（一般都讲CUDA）。垂直上延展，就是distributed programming 分布式编程，一般会讲Hadoop和Spark。主要应用领域包括科学计算，
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2023-10-11 09:01:45
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# 在并行用GPU运行Python文件
随着深度学习和科学计算的快速发展，利用GPU（图形处理单元）进行并行计算，已经成为处理大规模数据和复杂模型的标准。本文将介绍如何在Python中利用GPU进行并行计算，并提供相关代码示例来帮助大家理解这个过程。
## 为什么使用GPU？
首先，让我们来看看GPU的优势。GPU与CPU（中央处理单元）相比，拥有更多的计算核心，能够并行处理大量的数据。因此
大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
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2023-07-24 23:45:34
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ollama 在 GPU 下运行
本文将详细介绍如何解决“ollama 在 GPU 下运行”的问题，包括不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。这些内容都将以直观的结构展示并配合适当的代码块和图形。
## 版本对比
首先，我们来看一下 ollama 不同版本在 GPU 支持方面的差异：
| 版本号 | GPU 兼容性 | 性能提升 | 兼容性分析
x11、xserver看另一篇博客 openGL是一种规范，用于绘制图像OpenGL是Khronos Group开发维护的一个规范（也就是提供了一种接口），它主要为我们定义了用来操作图形和图片的一系列函数的API，需要注意的是OpenGL本身并非API。GPU的硬件开发商则需要提供满足OpenGL规范的实现，这些实现通常被称为“驱动”，它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为GPU指令。Ope
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
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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# Python如何指定程序在GPU上运行
在进行深度学习和机器学习任务时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练模型的效率。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们指定程序在GPU上运行。本文将介绍如何使用TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架在GPU上运行程序，并提出一个项目方案来展示如何指定程序在GPU上运行。
## TensorFlow
TensorFlow是
原创
2024-04-10 05:25:16
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在Python中利用Ollama在GPU运行大模型
近年来，随着深度学习技术的不断进步，大型模型的训练和推理逐渐成为许多企业和研究机构聚焦的重点。尤其是使用GPU来加速这些模型的训练过程，为模型的高效运行提供了重要支持。Ollama作为一种新兴的工具，可以帮助我们在Python环境中方便地管理和运行这些大模型，充分发挥GPU的强大能力。
### 背景描述
在深度学习领域，利用图形处理单元（G
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
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2024-03-04 09:49:18
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matlab在运行一些大型程序时会比较慢，如果你的电脑正好有一张不错的显卡，那么为什么不用显卡来加速matlab运行呢？本文将讲解如何使用gpu来加速matlab运行程序，并总结适合gpu加速的matlab程序。准备工作：电脑上要有显卡，显卡要有cuda core。目录1. 认识你电脑的GPU2. 内存数据搬运3. GPU加速举例4. GPU加速方法5. 适合GPU加速的程序1. 认识你电脑的GP
文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
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2024-05-02 21:19:20
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