2018-11-8：科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉的demo的时候，用CPU训练总是很慢，实验室又没有GPU，怎么办？谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验： 首先登陆Gmail邮箱（没有的请自觉
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2024-03-17 16:10:25
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本小节笔记大纲：1.Communication patternsgather,scatter,stencil,transpose2.GPU hardware & Programming ModelSMs,threads,blocks,orderingSynchronizationMemory model: local, shared, globalAtomic Operation3.Eff
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2024-04-29 17:06:59
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1. 概念最快的可用 IPC 形式。它本身无同步互斥机制，它的同步与互斥需要由进程自己完成，通过与信号量结合使用，来达到进程间的同步及互斥。2. 操作（共享内存同信号量和消息队列有异曲同工之妙，前面我们已经了解了一些知识，此处相通的将不再赘述。）共享内存的操作：#define SHMAT //挂接：把上面打开的内存区域连接到用户的进程空间中
#define SHMDT
在体验了OpenCV-OpenCL的使用之后，发现CPU和GPU之间的数据传输相当的耗时，既然我这个小菜鸟都发现了这个瓶颈，大佬们肯定也早就发现也有一些解决方案吧！在网上看到一篇与这个有关的文章《OpenCL2.0特性之SVM》，可以先了解一下，看完之后有所收获，但也有许多疑问如下： 1、
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2024-03-25 17:36:56
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# Chromium的GPU硬件加速 ## 概述 这里所说的GPU硬件加速是指应用GPU的图形性能对chromium中的一些图形操作交给GPU来完成，因为GPU是专门为处理图形而设计，所以它在速度和能耗上更有效率。但是，使用GPU加速有些额外开销，并且某些图形操作CPU完成的会更快，因而不是所有的操作都合适交给GPU来做。 Chromium中，GPU加速可以不仅应用于3D，而且也可以应用于2D。
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2024-08-29 13:59:03
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使用较大阵列时CUDA共享内存性能相对较差的原因可能与每个多处理器具有有限数量的可用共享内存这一事实有关.每个多处理器托管多个处理器;对于现代设备,通常为32,经线中的线程数.这意味着,在没有分歧或存储器停顿的情况下,平均处理速率是每个周期32个指令(由于流水线操作,延迟很高).CUDA将多个块安排到多处理器.每个块由几个经线组成.当warp在全局内存访问上停顿(即使合并访问具有高延迟),也会处理
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2024-03-26 09:04:07
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目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
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2024-04-23 10:25:47
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多线程通讯方式
多线程的通讯方式有如下几种方式，今天我们首先简绍线程通讯之共享内存 1.共享内存 首先，我们通过一个经典的多线程案例开启我们的多线程的之旅。子线程执行10次，主线程执行100次，两者交替50次。 package com.sort.test;
public class SynThreadTest {
public st
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2024-03-18 15:12:01
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作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
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2024-03-19 09:08:58
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本 看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn 3.anaconda安装以及环境变量配置①anaconda安装注意不要安最新的版本，别问我为什么（可能不太好找对应的pytorch版本，太新也容易和很多软件不兼容），
前言从安装ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路，本以为没什么大问题，但其实坑非常的多，在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享，希望大家少走弯路！另外要说明，安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档，官方文档写的过程非常的详细，仔细看之后再安装会避免不少的问题！电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑： 处理器：i7-6700 显卡：GTX 965M（集
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2024-04-27 19:11:22
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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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实验对比前端时间搭建了TensorRT 、 Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon® 6242 3.1*80、RTX3090 24G、Resnet50TensorRT 、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发 、2000 张1200*720像素图像的总量数据Tenso
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2024-08-07 21:40:25
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英国伦敦 ─ 2018年3月20日 ─ Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具 PVRTune的新版本，它可为开发人员提供深度信息，来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏，进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。开发
01 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Larg
显式同步和逻辑GPU活动：请注意，即使内核在上述示例中快速运行并在CPU触及y之前完成，也需要显式同步。 Unified Memory使用逻辑活动来确定GPU是否空闲。 这与CUDA编程模型保持一致，该模型指定内核可以在启动后随时运行，并且不能保证在主机发出同步调用之前完成。逻辑上保证GPU完成其工作的任何函数调用都是有效的。 这包括cudaDeviceSynchronize（）; cudaStr
原文及翻译:torch.device
torch.device栏目
class torch.device
torch.device 类型
A torch.device is an object representing the device on which
a torch.Tensor is or will be allocated.
torch.device的一个实例是一个对象,该对象代
PriorBox本质上是在原图上的一系列矩形框，如下图所示。某个特征图上的一个点根据下采样率可以得到在原图的坐标，SSD先验性地提供了以该坐标为中心的4个或6个不同大小的PriorBox，然后利用特征图的特征去预测这4个或6个PriorBox的类别与位置偏移量。PriorBox生成虽然Faster RCNN与SSD都采用类似的先验框机制，但是两者还是存在着很大的不同，可以总结为以下三点。得到RoI
