Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：Python简单易用的语法；极快的开发速度；成倍的硬件加速。为了既保证
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2023-09-25 09:05:21
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Python与GPUPython作为解释型语言，.py文件一般是没法直接用GPU加速的，关于Python与GPU的结合点，以及GPU、CPU、CUDA、多核、并行、机器码…等底层实现Numba加速Python：在CPU下Numba加速Python，可以基于CPU也可以基于GPUNumba加速Python：在GPU下Numba还可以使用GPU进行加速，目前支持英伟达的CUDA和AMD的ROC。CUD
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2023-08-01 18:11:54
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1、 OpenMP(Open Multi-Processing)官网：http://openmp.org/wp/2、 OpenMP最新版本4.0，2013年7月发布。Visual Studio 2010内置支持OpenMP2.0，选中工程属性->C/C++->Language->Open MP Support:选中Yes(/openmp)即可，然后在文件中加入#include &
本周涉及数据集划分、偏差-方差、正则化、dropout、归一化输入、梯度消失与爆炸、权重初始化、梯度检验等内容。1.1 train / dev / test 训练集、验证集、测试集训练集 training set：是用来训练模型的 验证集 development set \ dev set：是用来选出哪个模型在dev set上表现最好 测试集 test set：用来对验证选出的模型进行无偏估计
# 利用GPU运行Python的步骤
## 引言
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形和图像的处理器。由于其并行计算的能力，GPU在深度学习和科学计算等领域得到了广泛的应用。在Python中，我们可以利用GPU来加速计算，提高代码的运行速度。
本文将介绍如何利用GPU运行Python的步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤概览
以下是
原创
2023-11-12 03:51:22
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# 使用GPU在Python中运行程序
## 1. 整体流程
首先，我们需要确保你的计算机上已经安装了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。然后，我们将使用Python的TensorFlow库来利用GPU运行程序。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------|
| 1 | 安装GPU驱动程序 |
| 2 |
原创
2024-02-23 07:38:59
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# 利用GPU加速Python计算：解决图像处理问题
## 引言
在当今信息化社会，数据处理与计算变得越来越复杂，尤其是在图像处理等领域。传统的CPU在处理大量图像数据时效率低下，使用GPU则能够显著提高运算速度。本文将探讨如何在Python中利用GPU完成图像处理任务，以实际问题作为示例，并为您提供完整的代码示例。
## GPU的优势
GPU（图形处理单元）设计用于高效处理并行计算，具有
原创
2024-09-27 07:45:33
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目录1. 计算设备2. 张量和CPU2.1 存储在CPU上2.2 复制2.3. 旁注3. 神经网络和GPU本节，我们将讨论如何利用这种计算性能进行研究。 首先是如何使用单个GPU，然后是如何使用多个GPU和多个服务器（具有多个GPU）。我们先看看如何使用单个NVIDIA GPU进行计算。 首先，确保你至少安装了一个NVIDIA GPU。 !nvidia-smi在PyTorch中
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2023-12-21 06:29:27
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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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Numba是一个可以利用GPU/CPU和CUDA 对python函数进行动态编译，大幅提高执行速度的加速工具包。利用修饰器@jit,@cuda.jit,@vectorize等对函数进行编译JIT：即时编译，提高执行速度基于特定数据类型集中于数值计算(高效编译math，cmath，sub-numpy)Numba是一个开源的JIT编译器，可以将python或者numpy 的一些数学计算编译为运算速度极
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2023-07-02 14:16:25
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CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。1 背景CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是指网络广告的点击到达率，即该广告的实
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2024-09-02 17:50:58
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作者：韩柳彤（中国科学院软件研究所智能软件研究中心博士研究生）在2021年谷歌编程之夏(Google Summer of Code, GSoC)中，笔者使用RISC-V 向量扩展的Intrinsic函数优化了OpenCV DNN模块中多个函数，提高了OpenCV在RISC-V平台上的深度学习推理性能。本文将简要介绍OpenCV DNN模块的架构和现有的RISC-V平台优化实现方式，之后给出使用In
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2024-07-19 13:17:56
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目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
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2023-12-22 21:14:52
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本文为英伟达GPU计算加速系列的第三篇，前两篇文章为：AI时代人人都应该了解的GPU知识：主要介绍了CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代
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2024-05-12 17:15:34
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说明我们都知道GPU的算力很强，但到底强在哪里？本篇仅从工程应用的一个例子做示例内容实验用3060Ti（原价2999抢到的，越想越划算） CPU稍微low一点，3400G。（4核8线程）1 长度为100的向量求欧式距离import numpy as np
import torch as tor
from torch.functional import F
vector_len = 100
a
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2023-07-28 13:44:08
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在阅读这一小节的时候，比较让我感兴趣的主要是这么两个点：我们可以通过cuda11中提供的异步拷贝的相关API改变数据流的穿透方式，一般来说，当我们从global memory中读数据并写入shared memory中的时候，数据流是从global memory->register->shar
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2024-03-25 18:33:09
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python中numpy包的简单使用今天整理一下python中numpy包的一些简单的使用方法。当然以题为例了。。jupyter notebook为编译环境。以下是一些小题目首先引入包from numpy import *
import numpy as np（1）用0~19的数字生成(4,5)的数组命名为a,查看a的维度；查看a的轴的个数；查看a元素的总个数; 查看a中每个元素的字节大小。
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2023-09-15 15:17:11
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CPU usagecpu usage 即 cpu 利用率； cpu 利用率是基于 /proc/stat 文件中的内容得到的； cpu 利用率的计算方法，先取两个采样点（抽样间隔视具体情况而定），然后基于差值进行利用率计算：cpu usage = [(user_ cpu 2 + sys_2 + nice_2) - (user_1 + sys_1 + nice_1)] /
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2024-04-15 07:16:56
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快速提升Python的运行效率 1、GPU加速2、CPU加速2.1、定义函数2.2、jit加速2.3、运行 亲测有效 1、GPU加速利用多个GPU提升运行效率#利用多个GPU加速
import os
os.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
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2023-08-16 13:17:42
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近几年，无论是哪种品类的游戏，都在游戏画面上越来越“攻坚”了。细腻的建模、自然的光影、炫目的特效...这些无一不给游戏性能带来更高的挑战。随着玩家对游戏画面的需求不断提高，大多数项目的渲染压力也一路水涨船高。为了更好地解决这个痛点，UWA最新的GOT Online Overview模式中推出了「GPU Counter」和「Timeline」两个新功能模块，前者便于大家对GPU的压力做深入分析，后者
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2024-03-22 15:56:15
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