我的最终目标是在Python中加速矩阵向量乘积的计算,可能是通过使用支持CUDA的GPU。矩阵A约为15k x 15k且稀疏(密度约为0.05),向量x为15k个元素且密集,我正在计算Ax。我必须多次执行此计算,因此使其尽可能快将是理想的。我目前的非GPU“优化”是将A表示为scipy.sparse.csc_matrix对象,然后简单地计算A.d
没有NVIDIA显卡,我们可以使用SimpleTransformers和FineTune他们预先训练好的模型吗?"'use_cuda' set to True when cuda is unavailable."
285 "Make sure CUDA is availableor set use_cuda=False."ValueError: 'use_cuda
我正在探索将常见的C#代码构造映射到GPU代码的各种选项,以便在C++上运行。系统的结构如下(箭头表示方法调用):GPU库中的方法可能如下所示:
public static void Map<T>(然而,我希望它所做的是调用C++库,并让它在GPU上运行方法。这需要以某种方式将函数转换为C++代码。这个是可能的吗?更详细地说,<e