我有这样一段代码,它可以像我的知识水平一样被分析、优化和高速缓存--因为我很可能得到它。它在CPU上运行的概念如下:
#pragma omp parallel for schedule(dynamic)
for (int i = 0; i < numberOfTasks; ++i)
{
result[i] = RunTask(i); // result is some array where I store the result of RunTask.
}
碰巧的是,RunTask()本质上是一组线性代数操作,每次都在相同的非常大的数据集上重复操作,因此适合在GPU上
我有以下错误:
您的SQL语法出现了错误;请检查与MySQL服务器版本相对应的手册,以便在第14行使用接近“左联接rep.de_para_game as b on b.exe =a.name”的右语法。
当我试图逃跑时:
drop table if exists rep.report_daily_gaming;
create table rep.report_daily_gaming as select
date(a.date) as date,
a.name,
b.alias,
max(a.cpu) as cpu,
max(a.mem) as mem,
max(a.gpu_clock)
目前,我已经安装了Tensorflow CPU和GPU,用于木星笔记本。在此之前,我使用了CPU版本,因为我不需要GPU的性能.然而,现在我正在用我的GPU训练一个盗梦空间模型,我想访问Tensorboard。
我以前使用CPU版本时遇到的问题是错误:Your CPU supports instructions that this Tensorflow binary was not compiled to use: AVX2。我在其他堆栈溢出问题中读过关于AVX2的文章,据我所知,这是由于我使用的Tensorflow的cpu版本。
然而,现在我正在使用gpu版本的Tensorflow (在朱庇
目前,我正在为数据科学做课程。在这里,有下面的示例可以在Tensorflow中训练模型:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Dropout
model = Sequential()
# Choose whatever number of layers/neurons you want.
model.add(Dense(units=78,activation='relu'))
model
我刚接触过数据自动化系统,正在通过。对于在中执行的以下代码,GPU的性能优于不带GPU的GPU(没有GPU: 3.525673059999974,GPU: 0.07701390800002628)
from numba import jit, cuda
import numpy as np
# to measure exec time
from timeit import default_timer as timer
# normal function to run on cpu
def func(a):
for i
我正在尝试运行halide FFT实现发现的,用于对FTTW进行基准测试。我可以按原样运行实现,但在深入研究时遇到了一些问题。由于H和W的不同值(随机输入图像的高度和宽度),例程失败并出现错误。例如,我在使用H=W=5时得到以下错误:
Error at ./fft.cpp:603: Cannot vectorize dimension n0 of function v_S1_R5$6 because the function is scheduled inline. Aborted (core dumped)
我一直在尝试对较小的图像尺寸(即5x5)进行测试,以比较算法的结果,但我无法让算法完