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
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
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
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
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
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
Numba是一个可以利用GPU/CPU和CUDA 对python函数进行动态编译，大幅提高执行速度的加速工具包。利用修饰器@jit,@cuda.jit,@vectorize等对函数进行编译JIT：即时编译，提高执行速度基于特定数据类型集中于数值计算(高效编译math，cmath，sub-numpy)Numba是一个开源的JIT编译器，可以将python或者numpy 的一些数学计算编译为运算速度极
转载
2023-07-02 14:16:25
114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
文章目录1. 垃圾回收机制及算法1.1 简述Java垃圾回收机制1.2 GC是什么？为什么要GC？1.3 垃圾回收的优点和缺点1.4 垃圾回收器的原理是什么？有什么办法手动进行垃圾回收？1.5 JVM 中都有哪些引用类型？1.6 怎么判断对象是否可以被回收？1.7 Full GC是什么1.8 对象什么时候可以被垃圾器回收1.9 JVM 垃圾回收算法有哪些？1.9.1 标记-清除算法1.9.2 复
转载
2023-08-16 13:48:59
55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
目录 基于MPI和OpenMP的并行程序设计与实现 3 一、实验目的和要求 3 二、实验内容 3 （1）使用SPMD编程模式编写求解MPI程序。 3 （2）编写求解OpenMP程序 4 <2.1>并行域并行求解 4 <2.2>使用for循环制导计算 6 <2.3>使用带reduction子句的for循环制导 7 <2.4>通过private子句和cr
# GPU加速Java程序的科普
在现代计算领域，随着数据量的增大和计算复杂性的提升，传统的CPU处理方式已经无法满足需求。为了提升程序的运行速度和有效性，GPU（图形处理单元）凭借其并行计算的特性，逐渐成为了进行高性能计算的热门选择。本文将探讨如何在Java程序中实现GPU加速，并提供相关的代码示例。
## 一、为何需要GPU加速
GPU主要用于图形渲染，但其并行处理能力使其在计算密集型任
直接上图小程序应避免出现任何 JavaScript 异常出现 JavaScript 异常可能导致小程序的交互无法进行下去，我们应当追求零异常，保证小程序的高鲁棒性和高可用性小程序所有请求应响应正常请求失败可能导致小程序的交互无法进行下去，应当保证所有请求都能成功所有请求的耗时不应太久请求的耗时太长会让用户一直等待甚至离开，应当优化好服务器处理时间、减小回包大小，让请求快速响应避免短时间内发起太多的
什么是 GPU 加速计算？ GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU，加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行.GPU 如何加快软件应用程序的运行速度GPU
转载
2023-10-08 00:32:08
133阅读
OpenGL、DirectX并行发展 作为两大图形API阵营，OpenGL和DirectX在各自的发展中形成鲜明的特点：即便处于目前的低潮状态，OpenGL仍然牢牢把持着专业绘图领域，而DirectX在此毫无竞争力，功能更强大的OpenGL 2.0无疑将继续保持垄断性地位。但在3D游戏领域，OpenGL的确是处于弱势地位，但它也没有丢光所有的市场，若OpenGL 2.0表现理想，重新赢得广泛支持也
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
2024-01-05 14:59:58
86阅读
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
1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
转载
2023-11-22 19:08:15
64阅读
主要在R下和Python下使用GPU加速计算，使用成熟的工具来提高自己的工作效率，现在对其中一些方法做一下简单总结。R的GPU加速计算包gputools 1）gputools，R下的GPU加速计算的函数包，包含常见的运算操作。 https://cran.r-project.org/web/packages/gputools/ 2）iFes，Incremental Feature
转载
2023-10-06 16:26:25
212阅读
