GPU基本算法（Part II）Scan应用压缩（Compact）Compact实际上是在一组数据中把我们需要的部分挑出来的一种方法，具体步骤如下：第一步对数据进行一个predicate，将我们需要的数据标为true，其他的数据标为false；第二步开辟一个数组与原数组对应，将prdicate结果为true对应的位置存入1，其他的存入0；第三步，对这个数组进行exclusive scan，就可以得
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2024-05-14 20:58:04
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# Java如何利用GPU运行程序的项目方案
## 引言
随着科学计算和机器学习等领域对计算性能的要求不断提升，GPU（图形处理单元）凭借其强大的并行处理能力，越来越多地被应用于各种计算任务。传统上，Java并不直接支持GPU编程，但近年来一些库和框架使得在Java中调动GPU资源成为可能。本文将探讨如何在Java中使用GPU运行程序，并提供一份详细的项目方案。
## 项目背景
Java作
0. 目录GPU 编程入门到精通（一）之 CUDA 环境安装GPU 编程入门到精通（二）之 运行第一个程序GPU 编程入门到精通（三）之 第一个 GPU 程序GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶 1. 数组平方和并行化进阶GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化 这篇博文中提到了 grid、block、thread 三者之间
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2024-05-23 13:23:24
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喜欢用笔记本办公的朋友一定对于以下经历不陌生。在户外办公，明明可以用几个小时的电量，由于运行了一些大型软件，导致电量耗光。跑代码的时候计算量太大，导致机器热量不段升高，风扇声音越来越大。眼看着代码跑完，内存太小被程序吃光被迫中止，得重新调整代码，重新再跑。电脑突然坏了，由于搭建的环境都在这台电脑上，导致无法继续工作。随着工作所需技术的增多，软件越来越大，换新电脑且再瘩搭建工作环境越来越困难。这都是
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2024-03-17 15:27:38
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写在前面的注意事项！记得在每次搞新项目的时候先配置一个pytorch环境，或者复制已有的环境conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名之后可以 conda list一下（或者conda env list，查看是否新建成功），看看新环境的配置怎么样~首先，如果想使用GPU版本的pytorch，那就先判断自己电脑是否有NVIDIA（英伟达），有的话才能实现之后的GPU
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2024-03-08 09:28:14
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1.提前初始化矩阵clc
clear
close all
a=2;
b=2.9;
x=zeros(250000,1);
x(1)=0.1;
for n=1:250000
x(n+1)=abs( (x(n))/a^2-x(n)*b );
end
plot(x,'k','markersize',10);
xlabel('n');
ylabel('x(n)'); 加了x=zeros(
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2024-06-18 12:23:08
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书接上回：利用GPU（CUDA）跑YOLO V5（Windows环境）（一）为什么不用CPU跑？->风扇起飞，性能堪忧，CPU跑一遍的时间CUDA能跑几十遍……五、准备数据集梳理整体框架可按照以下方式在yolov5-master目录下配置空文件夹，后面要用。 寻找资源与数据集标注可以自己准备或者从网上下载准备数据集，例如：猫狗识别之准备数据集，内有25000张图片。我选择了图
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2023-11-06 12:53:21
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关于 Ubuntu12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接Ubuntu-12.04 安装 CUDA-5.5关于 Ubuntu12.04 下 CUDA5.5 程序的运行请参看如下链接Ubuntu12.04 之 CUDA 编程 (一) ～～～ GPU 运行程序1、程序的并行化前一篇文章讲到了如何利用 CUDA5.5 在 GPU 中运行一个程序。通过程序的运行，我们看到了 GPU 确实可以作
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2023-11-25 14:31:37
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问题介绍最近公司的项目出现了一次惊险的崩溃，用户只要点击审批归档就会发生服务器cpu飙升，继而OOM的现象，最后解决了是因为历史错误数据未及时清理，导致时间值不满足现在的判断条件导致的问题，上一下源代码：Date date = application.getStartTime();
List<Date> dateList = Lists.newArrayList(dat
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2023-11-02 09:53:21
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好久没有写一些微观方面的文章了，今天写一篇关于CPU Cache相关的文章，这篇文章比较长，主要分成这么几个部分：基础知识、缓存的命中、缓存的一致性、相关的代码示例和延伸阅读。其中会讲述一些多核 CPU 的系统架构以及其原理，包括对程序性能上的影响，以及在进行并发编程的时候需要注意到的一些问题。这篇文章我会尽量地写简单和通俗易懂一些，主要是讲清楚相关的原理和问题，而对于一些细节和延伸阅读我会在文章
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2024-06-25 13:26:47
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从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都是废话)
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2024-04-27 16:49:09
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我们在配置深度学习环境的时候，除了安装各种库和框架外，如果需要 GPU 加速，还需要配置 CUDA。那 CUDA 是什么？它的作用是什么？CUDA 编程介绍什么是 CUDA？CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是通用的并行计算平台和编程模型，利用 Nvidia GPU 中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的问题，如矩阵和线性代数等相关运算。为什么需要
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2024-05-23 11:51:29
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1. 更新apt-get源列表 sudo apt-get update sudo apt-get 2. 添加驱动源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update 3. 安装nvidia驱动1.正常策略 sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get ins
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2024-09-25 23:58:12
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首先，专业图形显卡和游戏显卡区别所谓的游戏显卡就是针对游戏优化的一种显卡，它不适合用作专业及商业领域的工作，而它的侧重就是玩游戏，游戏的场景往往不太复杂，所以游戏的性能瓶颈大多出现在像素或者纹理处理速度上。而专业图形显卡就是绘图显卡，是专门为某些专业应用而优化的显卡，在专业应用中，高级场景渲染、CAD/CAM、影视用三维动画等应用领域往往会遇上非常大规模的模型和许多光源，所以图形系统的几何与光线处
import os import time gpu_device = 0 cmd = "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py" def gpu_info(gpu_index): info = os.popen('nvidia-smi|grep %').read ...
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2021-09-12 23:46:00
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前言：这里附上一个很全面的人脸识别发展综述文章《人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨》并行训练的方式：1.nn.DataParallel数据并行。将一个batchsize中的数据分给多个GPU并行训练。2.模型并行。将FC层拆分给多个GPU进行并行训练。3.partial_fc。（抽样fc层）一、模型并行目前处理大规模(数据多、类别大)数据集的方法：混合并行：即backbone使用数
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2024-10-29 12:03:28
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GPU 编程入门到精通之 第一个 GPU 程序http://www.bieryun.com/1139.html 博主由于工作当中的需要，开始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习，。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡
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2024-03-29 22:11:19
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请先阅读如下两篇文章,并先读完我的文章再决定你是否要动手安装，因为有很多坑：免费使用谷歌GPU 这里谷歌是需要那啥的，这里出现那两个关键字文章会发布不了，大家都懂，考虑到大家能否出去的问题，所以选择写百度的文章，这里默认你已经有了百度AI Studio的账户，如果没有自行注册。1.登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目2.创建自己的数据集 这里上传需要以压缩包的形式3.启动项目并进入
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2023-12-27 15:43:48
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一、GPU服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快.理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计得更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而
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2023-12-12 18:18:12
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1.CUDA简介1.1 我们为什么要使用GPU更多精彩内容，请扫描下方二维码或者访问https://developer.nvidia.com/zh-cn/developer-program 来加入NVIDIA开发者计划GPU（Graphics Processing Unit）在相同的价格和功率范围内，比CPU提供更高的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些更高的能力，在GPU上比在CPU上运行
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2024-05-23 11:57:48
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