# 如何用GPU跑Python代码
## 问题描述
假设我们有一个大规模的数据集，需要对其进行复杂的计算，例如图像处理、机器学习模型训练等。在普通的CPU上运行Python代码可能会非常耗时，为了提高计算效率，我们可以利用GPU来加速代码的执行。
## GPU介绍
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和计算密集型任务的设备。与CPU相比，GPU具有更多的核心和更强大的并行计算能力，能够同
原创
2023-08-30 03:17:50
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重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。 该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编程细节。Python 广
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2023-08-16 11:29:55
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本系列文章，主要参考b站教程CUDA 编程入门: 8 小时掌握 GPU 计算 本部分是p1-p4部分的内容的总结1.CUDA编程基础1.1 CUDA程序架构下图是调用CUDA的核函数来执行并行计算 1.CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作 2.在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存 3.ker
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2024-10-26 10:10:45
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本文主要讲如何使用ubuntu16.04系统源代码编译tensor flow-GPU。 电脑配置； CPU：i5-5700 GPU：GT-730 内存：16G 我参考了网上很多教程，总结出了自己的一套tensorflow源代码编译的方法。 1. 如果你想要安装tensorflow-GPU版本首先得确定你电脑的显卡是否支持CUDA，一般来说必须是6系含以上级别的显卡才支持。然后再到NVI
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2024-03-28 12:01:48
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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# 如何用GPU跑深度学习：解决图像分类问题
随着深度学习技术的迅猛发展，GPU（图形处理单元）已成为训练深度学习模型的重要工具。相较于CPU，GPU具备更强的并行计算能力，能显著加速模型训练，特别是在处理大规模数据时尤其明显。本文将通过一个实际的图像分类问题，带你了解如何利用GPU进行深度学习。
## 实际问题：图像分类
我们将尝试构建一个简单的图像分类模型，用于识别手写数字。我们将使用K
喵~不知不觉到了CUDA系列学习第五讲，前几讲中我们主要介绍了基础GPU中的软硬件结构，内存管理，task类型等；这一讲中我们将介绍3个基础的GPU算法：reduce，scan，histogram，它们在并行算法中非常常用，我们在本文中分别就其功能用处，串行与并行实现进行阐述。
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1. Task complexity task complexity包括step comple
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2024-05-14 19:16:34
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关于 Ubuntu12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接Ubuntu-12.04 安装 CUDA-5.5关于 Ubuntu12.04 下 CUDA5.5 程序的运行请参看如下链接Ubuntu12.04 之 CUDA 编程 (一) ～～～ GPU 运行程序1、程序的并行化前一篇文章讲到了如何利用 CUDA5.5 在 GPU 中运行一个程序。通过程序的运行，我们看到了 GPU 确实可以作
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2023-11-25 14:31:37
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前提虽说Eigen是一个优秀的并行计算库，但是只跑在单线程环境下在牛鼻和你我写出来的代码也没啥区别。本文需要读者了解GPU并行计算的基础。(这里针对的是Eigen/Tensor，非unsupported中的类可以通过显示的host to device启动cuda核函数)。先看会源码大伙先来看源码： 有句话说的好，源码之前了无秘密/usr/local/include/unsupported/Eige
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2024-07-10 21:29:13
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# 使用MATLAB和GPU加速机器学习
随着数据量的不断增加，传统的机器学习算法面临着计算效率的挑战。在这种背景下，利用GPU（图形处理单元）加速机器学习算法成为了有效的解决方案。本文将通过一个具体示例，演示如何在MATLAB中利用GPU来运行机器学习模型。
## 问题背景
假设我们需要对一个大型数据集进行分类，比如手写数字识别数据集MNIST。这个数据集包含6万张训练图片和1万张测试图片
原创
2024-09-09 06:49:52
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背景说明：前段时间电脑刚装了GPU，最近想起来之前是用CPU跑的HCF代码，想试试使用GPU运行的效果，结果遇到很多问题，经过各种努力和尝试，终于跑通了（PS：我下载的HCF代码是不带尺度估计的作者最早公布的代码）。一、代码下载：https://github.com/jbhuang0604/CF2/tree/4b895b516b2d73fc83174439729d2157902c9d63，下载完解
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2023-11-03 13:43:03
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请先阅读如下两篇文章,并先读完我的文章再决定你是否要动手安装，因为有很多坑：免费使用谷歌GPU 这里谷歌是需要那啥的，这里出现那两个关键字文章会发布不了，大家都懂，考虑到大家能否出去的问题，所以选择写百度的文章，这里默认你已经有了百度AI Studio的账户，如果没有自行注册。1.登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目2.创建自己的数据集 这里上传需要以压缩包的形式3.启动项目并进入
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2023-12-27 15:43:48
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身为程序猿，C 语言大家一定都不陌生了，还记得当年在黑窗口中第一次显示出 hello, wordl! 时激动的心情吗？平时我们在写 C 程序时都用 IDE（集成开发环境），写好源代码之后点一下按钮，一键运行。但是不同的 IDE 会出现不同的按钮，甚至还有多个按钮，什么先点编译，后点运行（当时老师就是这么说的，咱也不知道为什么，照着做就是了）。 随着越来越深入了解计算机，我逐渐地明白了其中
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2024-10-12 07:12:45
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Mac配置由于Mac基于Linux内核，安装即可，不需要配置环境变量。2.开发工具开发工具比较流行的有eclipse，idea，VScode等，个人推荐idea，有关使用参考我的专栏《玩转IDEA》3.输出语句System.out.println("Hello Java!");是Java语言的输出语句，相比于python的print()复杂了不少，那Java的输出语句到底是怎么实现的？System
指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来。步骤简述：1.确认有Nvidia GPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU
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2024-05-09 16:09:29
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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它来了，它来了，它带着新品拆解图火热热的来啦，搭载 M1 芯片的 MacBook Pro/AIr 发售以后，作为换“芯“的第一代，大家自然坐不住了，发烧友友抢先拆解了这两款机器，来吧一起看图说话~M1 Mac芯片只有一半？M1版MacBook AIr/Pro最新拆解图报到~两款 M1 芯片的 Mac 与之前英特尔机型的内部设计基本相同。左：英特尔版 MacBook AIr 右：M1 芯片的 Mac
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2024-09-18 15:06:02
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