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
转载
2024-03-28 17:08:07
273阅读
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.
转载
2024-05-08 12:46:39
53阅读
目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速，
转载
2024-03-20 21:19:16
203阅读
OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
转载
2024-02-21 14:11:51
111阅读
Linux 中安装Gromacs（2022 GPU-CUDA）实机操作：Ubuntu20.04系统(Ubuntu 20.04.4 LTS版本) 安装Gromacs-2022 GPU-CUDA加速版 文章目录前言一、基础软件安装1.gcc下载安装2.g++下载安装2.g++下载安装3.python下载安装4.cmake下载安装二、显卡驱动和CUDA安装1.显卡驱动2.CUDA安装三、Gromacs-
转载
2024-05-08 19:39:11
627阅读
OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
转载
2024-01-09 15:42:54
186阅读
文章目录一、前言二、用 RAPIDS 实现 GPU 加速三、RAPIDS 实践 一、前言传统上，数据科学工作流程缓慢且繁琐，通常依靠 CPU 来加载、过滤和操作数据，以及训练和部署模型。凭借 RAPIDS 开源软件库，能够利用 GPU 显著降低基础设施成本，并为端到端数据科学工作流程提供出色性能。GPU 加速的数据科学在笔记本电脑、数据中心、边缘和云端均可使用。数据科学家需要算力。无论您是用 P
转载
2024-05-11 20:40:58
86阅读
该系列博客主要讲述软件在自动控制方面的应用，参考书籍：《与控制系统仿真》。2.SIMULINK仿真设置及实例2.1 SIMULINK功能模块的处理2.1.1 SIMULINK功能模块参数设置2.1.2 SIMULINK模块基本操作在模型窗口中，选中模块，四角出现黑色标记，对模块可以进行如下操作：移动：选中模块，按住鼠标左键将其拖曳到想放置的位置即可；要脱离线移动，按住键进行拖曳；复制：选中模块，按
最近想要实现GPU加速，在网上找了很多资料，看了各种博文，终于自己成功编译了opencv2413带gpu模块的库。现特此做一个记录：独立显卡为：GTX 750Ti 软件及需要用到的库：cmake3.3.0+vs2013+opencv2413源码+cuda toolkits6.5.14+tbb43_20150611oss 主要步骤为：1、在PCI插
转载
2024-02-27 22:12:41
327阅读
将提高MATLAB运算速度的途径总结为以下几点：1. 硬件方面：CPU配置高一些；2. 利用Profiler评估程序，查找出函数花费时间较多的地方优化；3. 尽量少使用for或者while循环，而是向量化；4. 循环中，尽量将变量预配置，即预先开辟空间，减少循环内部的动态配置；5. 尽量使用MATLAB函数库中的自带函数；6. 尽量将需实现的独立功能编写成M函数，尽量少用M脚本文件；7. 将程序进
转载
2024-03-04 14:52:43
138阅读
最近一直在做WeNet conformer encoder模型的GPU TensorRT加速，也有幸参加了NVIDIA Hackathon 2022 加速 Wenet 的比赛和阅读了NVIDIA 内部团队 关于 WeNet TensorRT加速的代码。学习到了很多东西，抛砖引玉进行汇总，欢迎各位大佬拍砖。以下加速策略描述以TensorRT为例进行简单描述。 PS： 阅读前需要非常了解conform
转载
2024-05-04 13:13:50
112阅读
如果你想提高电脑开机和运行的速度，最直接和标本兼治的方法就是加物理内存。倘若你有幸拥有一台有着4G内存的电脑，那你工作学习的心情一定是心旷神怡的。除此之外，如果你稀罕自己囊中的“大米”，不愿给自己的机器剖腹加RAM，那么，你可以试试下面六种方法：
一：尽量删除桌面文件
每次Mac启动都要对桌面的内容进行索引，为桌面每个文件建立缩略图标（thumbn
转载
2024-08-18 10:26:50
480阅读
目录一 32位编译二 64位编译三 参数详解一 32位编译1 ffmpeg源码下载 ffmpeg.org/releases/ 2.1 下载minGW+msysMinGW - Minimalist GNU for Windows-是Windows下模拟linux运行的库、头文件等的集合。msys-Minimal SYStem-是Windows下
本文主要内容：PID控制器，MATLAB/Simu link仿真模型的搭建、介绍以及各控制器性能的比较与分析。 一、本文中用到的Simulink模块 以上呢就是本文用到的simulink模块，（）内的是该模块在simulink中的名字，我们在找该模块的时候，直接在simu link中的搜索就行了，如找Manual Switch
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP
转载
2023-10-08 00:31:53
197阅读
前言最近刚出的opencv4.4.0也支持了yolov4，便尝试用opencv调用yolov4进行检测，做个记录。当然，yolov3、yolov4-tiny等也能调用，只需修改加载的cfg和weight文件就行。如果想使用GPU加速的话，需要安装opencv的GPU版，可以参考：ubuntu下安装opencv，并配置DNN模块使用CUDA加速下载1、yolov4权重地址：百度网盘 提取码：2zfk
转载
2024-03-07 15:53:49
130阅读
P31 GPU加速_2想要在GPU上运行，只需要定义几处，跟 第一种方法 需要修改的位置是一样的：不同之处在于：在最前面，需要加第20行：如果使用gpu，就用“cuda”，如果使用cpu，就直接用“cpu”：使用GPU加速的第二种方法： .to(device)：先定义：device = torch.device(“cpu”)在损失函数、网络模型两个位置，可以简略地写：如62和66行，不必再返回给原
转载
2023-07-23 21:41:19
131阅读
1 使用单块GPU训练模型2 使用多卡(多GPU)训练模型2.1 nn.DataParallel原理2.2 实现代码(亲测有效)2.3 贴图展示2.4 模型保存和加载 1 使用单块GPU训练模型下面代码主要实现： 如何将tensor放入指定GPU上计算、如何将py文件放入指定GPU上执行import os
import torch
from torchvision import models
转载
2023-10-03 18:11:21
124阅读
1、GPU加速利用多个GPU提升运行效率#利用多个GPU加速import osos.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功能，与操作系统相关的，包括常用路径操作，进程管理，环境参数等所以这里需要import os库来进行加速 2、CP
转载
2023-07-11 14:50:04
1088阅读
由于GPU近几年地迅速发展，GPU在多线程计算等方面逐渐超越CPU成为计算的主力军。而Matlab是常用的数学应用软件，现在讲解一下如何在Matlab中使用GPU加速计算 文章目录0. 必要条件1.给GPU传输数据1.1 CPU的数据复制到GPU1.2 直接在GPU上设置数据：2.数据在GPU上运算3.GPU数据回传4.使用技巧4.1 如果没有并行计算不建议使用GPU4.2 如果没有Nvidia显
转载
2023-10-06 23:02:50
2685阅读
