先放最终效果： 实时光线追踪https://www.zhihu.com/video/1073144630408941568 十天前我打算用我之前的CPU渲染器渲染一张博客封面，大概是这张。 我之前的渲染器是使用C#写的，已经进行过多线程优化。但是为了渲染这张图我坐等两个多小时(7680*1159, i7-8700k)。坐等的时候我便决定，我要搞GPU渲染器.
# R语言无法调用GPU的原因及解决方案
在进行数据处理和机器学习任务时，利用GPU加速可以显著提升计算速度。然而，很多人会发现在使用R语言进行数据分析时，无法直接调用GPU资源。这一问题的原因是R语言本身并不直接支持GPU加速，通常情况下只能利用CPU进行计算。
那么该如何解决这一问题呢？以下将介绍一些解决方案。
## 使用其他语言的GPU支持库
一种解决方案是利用其他编程语言的GPU支
原创
2024-03-13 05:19:04
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# 如何在R语言中调用GPU进行计算
在现代科技的发展中，数据分析和机器学习已经成为重要的研究领域。为了加速计算过程，越来越多的研究者开始将GPU（图形处理单元）引入到他们的工作中。R语言作为一种广泛使用的数据分析工具，也可以高效地利用GPU进行计算。本文将介绍如何在R中调用GPU，解决一个实际问题，并提供相关示例。
## 实际问题概述
假设我们需要对一个大数据集进行线性回归分析。传统的CP
原创
2024-10-14 04:47:48
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对统计算法进行分析所带来工作负载可能需要在单独一台计算机上运行数小时甚至数天时间。为了解决这个难题，众多统计学家与数据科学家利用R统计计算环境编写出了复杂的模拟与统计分析方案。然而这些成果通常也需要经过漫长的运行处理时间。为了节约R语言程序员们耗费在等待运算结果上的宝贵时间，充分利用计算机制的并行性以及硬件性能自然成了一项极具现实意义的工作。在之前的一篇文章中，我们曾经探讨过以并行方式处理长时间运
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2023-08-25 02:07:09
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# 使用R语言调用GPU进行运算
在现代科学和工程领域，大规模数据处理和复杂计算需求越来越普遍。为了加快这些计算的速度，GPU（图形处理器）已经成为一种强大的计算资源。相比于传统的CPU，GPU在并行计算方面拥有更快的速度和更强的计算能力。本文将介绍如何使用R语言调用GPU进行运算，以提高计算效率。
## 安装GPU计算库
要在R语言中调用GPU进行运算，首先需要安装相应的GPU计算库。在R
原创
2024-06-15 04:15:50
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R常用语句汇总整理，方便查找调用！！！目录概览 1)R支持自动补全（Tab|键|命令） 2)清除单个变量使用rm()函数 3)清除内存中所用的变量 4)更改小数点后显示数字位数 5)R工作目录的设置 6)当R启动后，R在内存中会自动加载若干Package|R初始状态载入包列表 7)保存自己的工作 8)查看函数的代码 9)查看前（后）几行数据 10)定义数据类型 11)with() 函数的用法
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2023-09-14 16:39:08
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基于opencpu构建R语言的RESTful API
一个R语言模型的落地应用有几种方式：可能是一个简单的分析报告，可能是将预测结果输出到数据库，即离线模型，也可能需要实时读入数据进行实时预测输出。第三种情况是最有用，也最难处理的情况。因为要把R和其它通用型语言进行整合并不容易。例如使用Rserve在java中整合R代码就需要开发人员即懂java
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2023-10-12 19:42:18
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目录一、CUDA极简入门教程二、访问GpuMat的每个元素一、CUDA极简入门教程本部分只是CUDA 的一个超级简单且不完整的内容，关于CUDA配置和编程，请参考官方文档或其他教程。1、KernelKernel是在GPU上执行的函数，访问的数据都应该在显存中；函数没有返回值，需用void作为返回类型；语法和C++相同，也能使用C++的一些标准库函数(因为这些库函数有GPU实现，不过函数名字和参数相
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2024-04-01 11:10:26
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关于TensorRT TensorRT是NVIDIA开发的一个可以在NVIDIA旗下的GPU上进行高性能推理的C++库，是一个高性能推理优化引擎。其核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU，具有python API。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、Pytorch、MXNet等。它可以吸收在这些流行框架上受过训练的神经网络，优化神经网络计算，生
在Kubernetes（K8S）中如何调用GPU资源
Kubernetes（K8S）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它使开发人员能够更轻松地管理应用程序的部署和运行。在某些情况下，可能需要在K8S集群中调用GPU资源，以便运行需要GPU加速的应用程序或工作负载。在本文中，我将介绍如何在Kubernetes集群中调用GPU资源，并指导您的小白同事完成这个任务。
流程概述：
原创
2024-05-28 11:01:05
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[计算机]利用GPU进行高性能数据并行计算维普资讯利用 GPU进行高性能数据并行计算一文 ／丁艺 明 刘 波GPU通过单指令 多数据 (SIMD)指令类型来支持数据并行计算。参见图1，在单指令多数据流的结构 中，单数 一 控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。例如NVIDIA8800GT显卡中包含有14组多处理器 (Multiprocessor)，每组处理器有8个处理单元
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2024-08-06 11:01:56
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回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。 N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，
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2024-02-09 02:36:07
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TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
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2024-03-19 11:28:22
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目录一. Nvidia-docker二. Nvidia-docker21. 安装nvidia-docker22. nvidia-gpu-plugin安装3. 容器中运行TensorFlow一. Nvidia-dockernvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，在Docker基础上做了一成封装目前为止，已发布发布两个大的稳定版本，其中nvidia-docker已经被弃用，本次做
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2024-03-18 21:20:46
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前面文章我分别介绍了组装电脑工具选择，处理器选择，主板，内存的的认知，今天接着说电脑的存储设备-硬盘，对上面不了解的小伙伴不妨点个关注看看前面我写的内容，虽说不是很权威，但是扫扫盲是足够了，开篇之前还是那句话我所写的不一定都正确，如果有什么不对之处或者表达有误的地方还望大家及时指出，重在交流。下面我就开始从硬盘的品牌，类型，外观，主控这几个方面简单的做一个说明，我这里再次强调我写文章只是针对新手，
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2024-03-22 10:36:28
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1. Context是什么？context类似于CPU上的进程，管理由Driver层分配的资源的生命周期多线程分配调用的GPU资源同属一个context下，通常与CPU的一个进程对应。Context上下文是设备与特定进程相关联的所有状态例如Kernel Code会对GPU的使用造成不同的状态如：内存映射、分配、加载等Context主要用来保存所管理数据来控制和使用设备GPU中的Context相当于
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2024-08-20 21:44:29
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1 背景题主需要训练caffe的matlab接口的代码，因此就开始在ubuntu下面折腾的历程，记录一下在ubuntu下面编译caffe的matlab接口中遇到的各种问题及解决办法，防止下次遗忘，也希望可以帮助到有需要的朋友。2 下载caffe源码,配置Makefile.config题主选择CaffeMex_v2git clone https://github.com/liuyuisanai/Ca
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2024-08-07 16:54:49
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导师配了一个台式机，便着手配置PyTorch环境。根据台式机的显卡驱动(472.12)、CUDA、cuDNN版本安装好PyTorch之后，调用torch.cuda.is_available()函数，可以发现PyTorch-GPU版本已经安装成功。import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# 1.
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2024-02-07 17:50:07
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nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有
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2024-08-07 16:34:55
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这篇文章的测试不准确,可能是minpy和numpy同时用出的问题,现在最新的测试在下面这篇文章中 因为觉得这是整个测试过程,就没有删除这篇文章. 测试minpy 调用gpu加速numpy的矩阵相乘.小矩阵相乘,前面的文章中已经看到行数超过1000的方阵,基本上gpu就能起到加速效果.我们现在想知道的是具体的minpy 和numpy 性能的拐点.以此帮助我们决定使用cpu还是gpu. 具体结果测试应
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2023-09-05 20:09:07
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