近几个月，几乎每个行业的小伙伴都了解到了ChatGPT的可怕能力。你知道么，ChatGPT之所以如此厉害，是因为它用到了几万张NVIDA Tesla A100显卡做AI推理和图形计算。本文就简单分享下GPU的相关内容，欢迎阅读。GPU是什么？GPU的英文全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。说直白一点：GPU是一款专门的图形处理芯片，做图形渲染、数值分析、金融分析、密
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2024-08-02 08:34:07
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人们为什么使用Python？之所以选择Python的主要因素有以下几个方面：软件质量：在很大程度上，Python更注重可读性、一致性和软件质量，从而与脚本语言世界中的其他工具区别开发。此外，Python支持软件开发的高级重用机制。例如面向对象程序设计。提高开发者的效率：相对于C、c++、Java等编译/静态类型语言，Python的开发者效率提高了数倍。Python代码量往往只有C++或者Java代
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2024-08-27 16:38:09
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第一步安装相关依赖项第二步安装驱动第三步安装CUDA80第四步cuDNN第五步 安装OpenCV30第六步 安装caffe 上周安装环境，遇到各种问题，重装系统共计四次！记录一下安装过程，方便以后配置新机器 显卡：GTX1080 系统 ubuntu 16.04 LTS 驱动：Nvidia-384.xx opencv3.0这里只配置opencv，没有配置python和matlab，后期会补
threejs优化之3D模型压缩 项目采用vue+threejs开发，在开发过程中需要从外部加载3D模型。一般当模型大小比较大的时候，加载过程会很长，浏览器处于阻塞状态，同时渲染时间也会变长，严重影响用户体验，阻塞严重的情况下还会使浏览器卡死，因此对3D模型大小进行压缩是必然趋势。 通过模型网格压缩，通过glTF配合Draco压缩的方式，可以在视觉效果近乎一致的情况下，让3D模型文件成倍缩小。全局
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2024-09-26 06:53:29
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Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
8位=1B（字节） 1024B=1K（千） 1024K=1M（兆） 1024M=1G 1024G=1TB 一、使用流量时间统计软件进行监测您的上网流量 下载请点击这里 无线上网流量时间流量统计软件 1、解压缩流量监控软件压缩包到任意位置 2、打开文件夹“流量监测软件” 3、进入文件
代码优化JS开销和如何缩短解析时间【为什么我的JS运行慢】js开销在哪里解决方案减少主线程工作量Progressive Bootstrapping（渐进式启动）配合V8 有效优化代码【路走对了才能快】V8编译原理抽象语法树V8优化机制函数优化函数的解析方式对象优化【JS对象避坑地图】对象优化可以做哪些HTML优化借助工具CSS对性能的影响样式计算开销CSS优化 JS开销和如何缩短解析时间【为什么
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2024-07-23 15:19:38
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【导读】Uber近日一篇论文引起许多讨论：该论文称发现卷积神经网络一个引人注目的“失败”，并提出解决方案CoordConv。论文称CoordConv解决了坐标变换问题，具有更好的泛化能力，训练速度提高150倍，参数比卷积少10-100倍。当然，这是在极大的计算力（100个GPU）的基础上进行的。这真的是重要的结果吗？计算机视觉领域专家Filip Piekniewski对此提出质疑。（文/Filip
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2024-08-20 13:35:16
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python并行计算|pycuda测试、对比及分析增量式学习算法能够同时学习网络的节点与参数，但是随着模型结构的增长，计算成本也越来越高，有两个途径可以减少计算所需的时间成本：（1）研究模型划分方法，将比较大的模型划分成几个较小的子模型；（2）通过提高计算机的计算能力（GPU或CPU）。TX2能够利用CUDA进行GPU并行计算，pycuda作为python的并行计算库，可以方便的实现GPU并行加速
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2023-08-21 15:16:35
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深度学习的多gpu并行尝试——工作学习中的一点体会目录 一、 深度学习并行常用方法 二、 代码解析 三、 实验结果 四、 一些细节（一）并行常用方法： 一般有两种方法，一种是模型并行，另一种是数据并行。 模型并行： 由于bp网络的过程是个串行的过程，所以模型并行主要用在一个gpu的显存不能把所有的图结构都保存下来，于是我们把一个完整的网络切分成不同块放在不同gpu上执行，每个gpu可能
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2024-03-05 17:37:02
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前言 今天测试小哥屁颠屁颠的找过来说查询会员信息这块访问速度很慢,之前没有问题,现在输入信息之后根本就没有反应.要等好好长时间才行.另外点击其他页面都是显示网络连接异常,感觉整个系统都会崩溃了。每次测试找过来都当做是对自己的一次技术提升,尤其是对和业务逻辑关联不高的问题更感兴趣,哈哈!现在把问题分析以及处理过程简单记录一下,希望对有相同线上问题的同学能
# 使用GPU加速Python代码运行
## 1. 项目背景和目标
在处理大规模数据集、进行深度学习模型训练等任务时，使用GPU加速可以大幅提升计算速度。本项目的目标是探索如何在Python中利用GPU运行代码，以提高程序的运行效率。
## 2. 硬件和软件要求
为了使用GPU加速Python代码运行，我们需要满足以下硬件和软件要求：
### 硬件要求：
- 一台带有GPU的计算机，如N
原创
2023-07-22 04:30:38
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系统环境：Ubuntu16.04一、安装Ubuntu16.04双系统1、利用UltraISO制作安装启动U盘《见 Ubuntu 16.04 安装基础入门教程 启动U盘制作部分》2、Windows磁盘分区给Ubuntu《见 Windows下安装Ubuntu 16.04双系统 》3、安装成功二、安装显卡驱动１、去英伟达官网下载驱动（https://www.nvidia.com/Download/ind
**怎么用GPU跑Python程序**
使用GPU（图形处理单元）来加速Python程序的运行是一种常见的优化方法。GPU具有高度的并行计算能力，适用于处理大规模的数据和矩阵操作。本文将介绍如何使用GPU来跑Python程序。
**1. 安装CUDA**
CUDA是NVIDIA提供的用于GPU编程的平台和工具集。首先，需要安装NVIDIA驱动程序和CUDA Toolkit。具体安装步骤可
原创
2023-08-16 06:22:13
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# 使用GPU加速Python计算的方案
在现代计算中，GPU（图形处理单元）以其强大的并行计算能力被广泛应用于各种科学计算和深度学习任务。相较于传统的CPU，GPU能够处理更多的并行任务，提高计算效率。本文将通过一个具体的机器学习问题，展示如何使用GPU加速Python程序。
## 问题背景
我们希望通过使用GPU来加速对MNIST手写数字数据集的分类任务。MNIST数据集包含70,000
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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如何采用GPU训练方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
#
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2023-09-04 12:03:21
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说明：第一次接触GPU服务器，从GUP的环境配置到连接pycharm,最后跑通代码。这其中必然踩了坑，饶了路。希望此博客能让跟我一样的小白，少踩雷，少绕路。GPU服务器的环境配置安装xshell、xftp软件下载官网 跳转到免费下载链接-> xshell：配置环境用 xftp： 本地和服务器文件上传下载用打开Xshell，点击左上角“新建”.输入用户名和密码，如果是购买的云服务器，打开云服务
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2024-08-30 23:19:41
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