导 语机器学习平台正在蓬勃发展。开发人员需要知道如何以及何时使用他们。在机器学习环境中工作，使用像Filestack这样的合适工具的同时，可以使开发人员更容易创建一个能够发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具，无法按特定顺序列出 ，他们提供的功能，可以无缝的集成到互联网应用日常任务当中！H2OH2O是由H2O.ai为Python，R和Java编程语言设计的。通过使用这些熟悉的语言，这个开源软
原理简介DQN是Q-leanning算法的优化和延伸，Q-leaning中使用有限的Q表存储值的信息，而DQN中则用神经网络替代Q表存储信息，这样更适用于高维的情况，相关知识基础可参考datawhale李宏毅笔记-Q学习。论文方面主要可以参考两篇，一篇就是2013年谷歌DeepMind团队的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，一篇是也是他们
深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
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2024-03-07 16:54:43
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概述我们都知道CPU适合串行计算，GPU适合大规模并行计算，大脑的硬件就像是一个GPU，大脑的操作系统和所有算法都是运行在GPU上，在高层次的计算上则模拟CPU的串行计算模式，如算术计算，代数计算，自然语言操作等等。所以某种程度来说，这些高层次的计算是模拟计算（用矩阵计算模拟各种单元运算操作），所以效率比较差; 而像图像识别，语音识别是非模拟计算其效率很高。这个和现代计算机刚好相反操作系统和大多数
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2024-09-26 15:53:20
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作者：徐Jebs加权平均价格算法（VMAP）：以每一次交易的成交量为权重，一段时间内成交价格的加权平均值。该策略即利用历史成交量数据，将大段时间内的订单分割，成为动态发生的较小订单，目的是用接近成交量加权平均价格成交，从而以均价获利。该策略理论是以低于VWAP的价格买入或在以高于VMAP的价格卖出，则为好的交易。如图，在低于前一分钟的vmap时买入，高于前一分钟vmap卖出。不考虑其他因素，这样的
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2024-06-26 14:06:57
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# 如何使用GPU训练深度学习算法
深度学习算法通常需要处理大量的数据和复杂的模型，因此需要强大的计算资源来加速训练过程。GPU（图形处理单元）是一种高性能的并行计算设备，被广泛应用于深度学习算法的训练中。本文将介绍如何使用GPU来训练深度学习算法，并提供一些实际的代码示例。
## 为什么使用GPU训练深度学习算法
GPU相比于传统的CPU（中央处理器）具有更强大的并行计算能力。在深度学习算
原创
2024-01-06 05:07:58
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文章目录一、脚本文件模板二、节点的参数三、申请步骤1、创建.sh脚本文件2、提交作业3、查看作业结果 本文以自己学院的新集群申请GPU为例 不同的集群申请方式可能不同 学院有2个集群，旧集群与这个新集群略有区别一、脚本文件模板以下是自己总结的脚本文件模板，关键代码已经给出了注释，可以直接使用。 后续的内容是一个例子，可以不看。#! /bin/bash
### 表 示 这 是 一 个bash脚 本
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2024-06-25 12:30:48
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目录1、概述 1.1、SIMD2、SIMD vs SIMT 2.1 单指令、多套寄存器组 2.2 单指令、多个数据访问单元 &nb
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2024-04-12 19:27:24
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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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规约的作用一、规约可以使得客户端和实现者之间达成某种契约，简单来说，规约中描述了我们的方法实现的具体功能以及要应用我们的方法需要满足的要求，有了规约，就有了明确的任务，也就能够判断我们的代码是否实现了功能(可以说我们的程序有了对错之分)，也有助于开发者之间的理解；同时由于实现者与客户端达成契约，对于双方都有了明确的要求，调用双方都需要遵守，出现问题后的责任也有了明确的区分，而不是简单的依靠程序员或
想知道深度学习卷积在GPU上如何优化吗？“大神”赵开勇带你深入浅出
雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按： 本文转载自英伟达NVIDIA企业解决方案公众号。赵开勇，香港浸会大学计算机系异构计算实验室PhD Candidate，长期从事高性能计算领域研究，在CPU、GPU异构计算方面有多年的研究经验。赵开勇先生组织参与多个科研单位和高性能用户的高性能项目研发，曾担任浪潮GPU高性
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2024-10-25 13:06:14
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最近在学习图像处理相关的内容,看了GPUImage的源码，查阅了相关资料，收集了许多人博客的基础上做出了整理，再次感谢给博主！GPUImage 是一个开源的基于GPU的图片或视频的处理框架，其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果，并且支持照相机和摄像机的实时滤镜，并且能够自定义图像滤镜。美颜基本概念OpenGL ES：(Open Graphics Library For Embedded Sys
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2024-07-17 23:06:59
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配置完GLUT开发环境。就可以在VS2010中进行OpenGL编程了。下面的教程综合了网上已有的教程和本人自己的体会。
一、 创建工程 在VS2010中创建一个空的win32工程。如果你不会，那么请先学习VC++编程技术。
二、 引用头文件
只需要引用<GL/glut.h>。因为是使用GLUT进行编程，所以只需要引用这一个头文件。由于GLUT已经为你处理了windows窗口
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2024-09-08 20:14:40
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探索机器人世界：GPU计算驱动的3D数据处理库 Cupoch cupoch Robotics with GPU computing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cupoch 在当今的机器人技术中，实时且高效的3D数据处理是实现智能决策和自主行动的关键。Cupoch 是一个专门针对这一需求设计的开源库，它利用CUDA技术实现了对3D数据的强大处
分治法分治法的思想： 1.将问题的实例划分为同一个问题的几个较小实例，最好具有相同的规模 2.对这些较小的实例进行求解（一般使用递归方法，但在问题规模足够小时，也会使用一些其他的方法） 3.如果有必要的话，合并这些较小问题的解，以得到原始问题的解。 算法运行时间： 主定理：合并排序 算法：import math
def merge(b, c, a):
blength = len(b)
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2023-11-26 21:08:22
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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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1 引言算法在工程化过程中，最躲不开就是算法的优化问题。优化分很多个方向，最简单的实现方式是并行化加速。如：一个向量相加，在cpu中你是串行一个元素一个元素的加减，如果采用并行化加速，你可以一次操作，可以将向量加法完成。当然，并行化的实现方式大概分两类：(1) cpu多线程的方法，如：openmp，(2)异构计算的方法。如gpu加速，fpga加速，NPU加速等。cpu多线程的方法的必要条件就是你得
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2024-03-28 17:08:07
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GPU 优化简介原文 - An Introduction to GPU Optimization采用 GPUs 加速简单的计算任务.计算机处理的很多任务都会遇到大量的计算，耗时较多的问题；而且，随着数据集越来越大，耗时将更多. 解决方法之一是，使用线程(threads).这里简单介绍 GPU 加速的工作模式，并通过 GPU 任务的一个简单 API 代码来说明其加速效果.首先，看一个矩阵相乘的例子.
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2024-02-23 10:16:08
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这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：1.加快算法速度，第1部分—PyTorch2.加快算法速度，第2部分-Numba3.加快算法速度，第3部分—并行化4.加快算法速度，第4部分--Dask这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]（编辑-28/11/18）-添加了“torch.
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2024-05-08 12:46:39
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