为什么 MyisAM 查询快？ ? 关于，这个问题，我网上看了很多答案。大多内容都雷同，但是我要强调的是，并不是说 MYISAM 一定比 InnoDB 的 select 快。 其实呢？...不同的场景，还真不能说 MyISAM 比 InnoDB 中的查询快！ 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 的 5 大区别： ? 上面的“事务”写错了。...那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询快呢？那是因为，InnoDB 的表是根据主键进行展开的 B+tree 的聚集索引。...聚集型索引并不是一种单独的索引类型，而是一种存储方式，InnoDB 聚集型索引实际上是在同一结构中保存了 B+tree 索引和数据行。当有聚簇索引时，它的索引实际放在叶子页中。 ?...说白了，为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢？因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁的方式来提升效能。MYISAM 不支持事务，也是它查询快的一个原因！
System.nanoTime() - startTime) / 1000000000 + " s"); System.out.println("n = " + n); } 代码很简单吧，它的执行时间大概在...但是如果你把 2*i*i 替换成 2*(i*i)，执行时间大概在 0.50s ~ 0.55s。 对这段程序的两个版本分别执行 15 次，得到的结果如下。...我们可以看出 2*(i*i) 比 2*i*i 快 。 我们来分别查看它的字节码，这里东哥给我推荐了一款好用的 IDEA 插件，叫做 jclasslib bytecode viewer。...显而易见，2*(i*i) 比 2*i*i 快是由于 JIT 优化的结果。 -END-
另外，range()作为内置方法，是作为C代码执行的，而 i +=1需要解释，在效率和速度之间是差很多的。而且i += 1相当于创建了新对象，相对而言也会更慢。
引言: 在本文中，我将展示如何使用torch和pycuda检查、初始化GPU设备，以及如何使算法更快。 PyTorch是建立在torch之上的机器学习库。它得到了Facebook AI研究小组的支持。...pycuda允许您从python访问Nvidia的CUDA并行计算API。 2.如何检查CUDA的可用性 ?...正如在第（2）部分中已经看到的那样，我们可以使用pycuda获取所有与cuda兼容的设备及其ID，在此不再赘述。 考虑到您有3个cuda兼容设备，可以将张量初始化并分配给特定设备，如下所示： ?...在PyTorch中，默认情况下，所有GPU操作都是异步的。...在多GPU情况下,PyTorch的结果要比Chainer及其他所有结果都快。通过一次调用DataParallel，Pytorch也使其变得简单。
jetson nano安装pycuda JetPack4.4版本 配置cuda的环境 安装pycuda-2019 更新JetPack4.6版本 安装pycuda-2021 解决方案 测试dome JetPack4.4...-2019.1.2.tar.gz cd pycuda-2019.1.2/ python3 configure.py --cuda-root=/usr/local/cuda-10.2 sudo...的compiler.py文件中的compile_plain() 中，大约在第 73 行的位置中加入下面段代码！...nvcc = '/usr/local/cuda/bin/'+nvcc 更新JetPack4.6版本 4.6版本也是cuda10.2版本的，cuda配置环境都一样 安装pycuda-2021 源码也可下载...=(16,16,1), grid=(25,25)) result = C.get_from_gpu() print(np.dot(a,b)) print(result) 出现下面矩阵运算的结果即可说明在jetson
在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 PyCUDA PyCUDA 是一个 Python 库，允许在 GPU 上执行 CUDA（Compute Unified Device Architecture）代码。...需要先安装 CUDA Toolkit，并安装 PyCUDA： pip install pycuda 然后，可以编写 CUDA 核函数，并在 GPU 上执行。...import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule # CUDA...总结 通过结合上述技巧，你可以在 NumPy 中实现 GPU 加速，提高代码的执行效率。选择合适的工具和技术取决于你的具体应用场景和计算任务。
记录一些安装中的问题， 安装pycuda失败：https://cloud-atlas.readthedocs.io/zh_CN/latest/machine_learning/jetson/develop...可以在机器上安装cuda10.1和cuda10.2两个版本，把cuda10.1软链接到/usr/local/cuda，用cuda10.2去完成TRT7的安装。...依赖版本如下： ENV CUDA_VERSION 10.2.89 ENV CUDNN_VERSION 8.0.3.33 ENV TENSORRT_VERSION 7.1.3 ENV PYCUDA 2020.1...ONNX是一种开放格式，它可以让我们的算法及模型在不同的框架之间的迁移，Caffe2、PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架都对ONNX有着不同程度的支持。...error when converting onnx to tensorrt 在git上找到一个issues，通过升级tensorrt版本至7.1.3解决了问题。
PyTorch 是 torch 的 python 版本，它是 Facebook AI 研究组开发并开源的一个深度学习框架，也是目前非常流行的框架，特别是在研究人员中，短短几年已经有追上 Tensorflow...如何获取更多 cuda 设备的信息？ 获取基本的设备信息，采用 torch.cuda 即可，但如果想得到更详细的信息，需要采用 pycuda 。...your cuda devices import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit # Necessary for using its functions...sum() 操作可能在 normal_() 结束前就可以执行了 B = torch.sum(A) 如果想完全利用好多 GPU，应该按照如下做法： 将所有 GPU 用于不同的任务或者应用； 在多模型中...7. torch.multiprocessing torch.multiprocessing 是对 Python 的 multiprocessing 模块的一个封装，并且百分比兼容原始模块，也就是可以采用原始模块中的如
借助于扩展库pycuda，可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API，使用非常方便。...安装pycuda时要求已正确安装合适版本的CUDA和Visual Studio（注意，并不是版本越新越合适，目前2015暂时还不行，最好使用VS2013），然后再使用pip安装pycuda。...import time import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy as np from pycuda.compiler...block=(size,1,1), grid=(2,1)) result += len(set(filter(None, dest))) print(time.time()-start) #上面的代码中把...1也算上了，这里减去 print(result-1) 测试结果：在4核CPU、640核GPU的笔记本上运行，本文代码为在CPU上运行的类似代码运行速度的8倍左右。
在先前有关CDW性能的博客文章中，我们将Azure HDInsight与CDW进行了比较。...在此博客文章中，我们使用TPC-DS 2.9基准测试比较了使用Cloudera数据平台（CDP ）上的Cloudera数据仓库（CDW）的Apache Hive-LLAP与Amazon上的EMR 6.0...该基准测试是在EMR 6.0版上运行的，因为我们无法使查询在6.1.0版本上成功运行。稍后在博客中对此有更多的了解。...CDW上的查询平均比EMR上的查询运行速度快5倍，从而提供了总体上更快的响应时间（见图2）。 基准测试在CDW上取得了100％的成功。相反，EMR在运行query72的问题上运行了10多个小时。...如下图1所示，CDW在整个运行时间中的性能比EMR高出3倍，其中CDW在大约3小时（11,386秒）内完成了基准测试，而EMR则为11小时（41,273秒）。
在GPU上开发大规模并行应用程序时，需要一个调试器，GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验，可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。...CUDA-GDB是用于调试在Linux和QNX上运行的CUDA应用程序的NVIDIA工具。CUDA-GDB是GNU项目调试器GDB的扩展。...CUDA-GDB在Linux上运行，并针对Linux和QNX系统。 CUDA-GDB旨在为使用者提供一个无缝调试环境，该环境允许在同一应用程序中同时调试GPU和CPU代码。...Jetson nano默认已经安装了CUDA10.2，但是直接运行 nvcc -V是不会成功的，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。...在tmp里面是编译的中间的缓存文件区 ? gdb是调试工具 ? 我可以找到它的路径在哪里 https://github.com/inducer/pycuda/releases ?
这在无模型设置中是最突出的，在这种设置中，强化学习智能体在训练时通常对当前的模拟或任务没有任何初始知识。...在这个初始版本中，WarpDrive 使用在 CUDA C 中实现的 step 和 reset 方法的模拟，使用 OpenAI gym-API 风格。...这使得用户在实现模拟的时候能够使用 CUDA 编程的全部特征集。WarpDrive 在 PyCUDA 的基础上构建，可以方便地访问用 CUDA C 编写的 GPU 数据和模拟方法。...WarpDrive 的采样器在每个智能体线程上并行运行，运行速度比等效的 PyTorch 实现快 2 倍。详见实验部分。 4. 在 GPU 中，研究者并行执行多个环境副本。...随着 AI 已经广泛应用于各行各业中，越来越多企业要投入构建硬件平台，而目前GPU专业平台很多， 为什么要购买 NVIDIA DGX 系统 ？请观看选择NVIDIA DGX系统五大理由。
，这个框架可以将 Caffe，TensorFlow 的网络模型解析，然后与 TensorRT 中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部转换到 TensorRT 中，然后在 TensorRT 中可以针对...之cudnn升级方法》进行升级 需安装有 TensorFlow，uff模块需要 2.2 安装 pycuda 如果要使用 Python 接口的 TensorRT，则需要安装 Pycuda pip install...'pycuda>=2017.1.1' 我在 ubuntu 16.04 上安装时报错如下 ERROR: Could not build wheels for pycuda which use PEP...；data,python 文件中存放官方例程用到的资源文件，比如 caffemodel 文件，TensorFlow 模型文件，一些图片等；bin 文件夹用于存放编译后的二进制文件。...的例子为例，描述 TensorRT 的使用流程，在 README.md 文件里也说得很明白了 3.1 安装依赖 需要安装好 numpy、Pillow、pycuda、tensorflow 等环境，如果都有可以跳过
讲解CUDA error: an illegal memory access was encountered在使用CUDA进行GPU加速的过程中，有时候会遇到类似于"CUDA error: an illegal...pycuda.driver as cudafrom pycuda.compiler import SourceModule# CUDA核函数：对图像进行平滑处理mod = SourceModule("...首先导入所需的库，包括 OpenCV、NumPy、PyCUDA，以及 CUDA 相关的库。...然后，定义了一个名为 "smooth_image" 的 CUDA 核函数，用于对图像进行平滑处理。在核函数中，通过检查边界条件，获取每个像素位置及其周围像素的值，并计算平均值来进行平滑处理。...使用cuda-memcheck工具可以有效提高CUDA程序的内存安全性和性能。它可以在开发过程中帮助开发者找到和修复内存错误，提高代码的质量和可靠性。
技术背景 GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。...在运算过程中，如果任务未能够执行成功，有可能在内存中遗留一个进程，这需要我们自己手动去释放。最简单粗暴的方法就是：直接使用kill -9 pid来杀死残留的进程。...在下面的示例中，我们对比了numpy中实现的指数运算和pycuda中实现的指数运算。...在输入的向量达到一定的规模大小时，我们发现在执行时间上相比于numpy有非常大的优势。...经过测试，本文给出了一些pycuda的基本使用方法示例，以及初步的测试结果，从测试结果中我们进一步明确了pycuda的高性能特性。
虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库，但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快，这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现，把CPU的性能发挥到了极致...的语法，目前来看应该是最Pythonic的CUDA实现方案，相比于pycuda来说。...numba.cuda加速效果测试 在上一个测试案例中，为了展示结果的一致性，我们使用了内存拷贝的方法，但是实际上我们如果把所有的运算都放在GPU上面来运行的话，就不涉及到内存拷贝，因此这部分的时间在速度测试的过程中可以忽略不计...次的测试中，numba的实现比numpy的实现快了将近15倍！！！...最后，我们可以一起看下中间过程中显卡的使用情况： 因为本机上有2张显卡，日常使用第2张来跑计算任务，因此在代码中设置了cuda.select_device(1)，也就是选择第2块显卡的意思。
中，然后在tensorRT中可以针对NVIDIA自家GPU实施优化策略，并进行部署加速。...2.1 环境确认 确认CUDA版本是9.0或者10.0，可通过运行nvcc -V指令来查看CUDA，如果不是9.0以上，则需要先把CUDA版本更新一下nn cudnn版本是7.3.1，如果不满足要求，按照...《Linux之cudnn升级方法》进行升级 需安装有tensorflow，uff模块需要 2.2 安装pycuda 如果要使用python接口的tensorrt，则需要安装pycuda ?...注意：导入uff的时候需要安装tensorflow模块，tensorflow版本要与cuda版本对应，比如cuda9要对应tensorflow1.12及以下版本，以上版本需要cuda10，具体参考官网...的使用流程，在README.md文件里也说得很明白了 3.1 安装依赖 需要安装好numpy、Pillow、pycuda、tensorflow等环境，如果都有可以跳过 3.2 生成pb文件 ?
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。...所以作者想到，为什么不在训练的过程中关闭这些闲置参数呢？这就需要快速的 CPU→GPU 数据迁移能力。...SpeedTorch 背后的技术 SpeedTorch 如此之快的技术是因为它是基于 Cupy 开发的。CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入，或从 Cuda Pytorch 嵌入转移的两个步骤的总和上来说，SpeedTorch 比常规 GPU 和 CPU Pinned 张量的 Pytorch 速度同样快...从表中可以看出，这是 SpeedTorch 确实比 PyTorch 自带的数据迁移方法要快很多。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
如表1所示，与FP32或FP16相比，INT8的可表示值的动态范围和粒度受到了很大的限制。 图6....import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np from PIL import Imageimport ctypes...该类负责分配CUDA内存并为所有输入层创建绑定。每当调用get_batch()时，它将校准输入数据上传到预先分配的CUDA内存中。...校准的结果可以保存到缓存文件中，因此可以在不重复目标上的校准过程的情况下创建优化的TensorRT运行时引擎。在本例中，生成的文件名是calibration ation_cache。...图7.与在Caffe中运行的原始网络相比，使用TensorRT进行INT8推理可以提高大约5倍的推理吞吐量和延迟 您可以将优化后的引擎序列化到一个文件中进行部署，然后就可以在Drive PX上部署INT8
可以在Makefile当中的NVCC后面新增绝对位置： ? 接着重新make一次如果没有错误讯息就代表Build好了！...所以我们直接使用网络上提供的Github来实现即可： $ git clone https://github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos.git 下载下来之后可以直接到ssd文件夹中执行.../install_pycuda.sh 如果显示nvcc not found的话则需要手动修改 install_pycuda的档案，我们需要将cuda的绝对位置存放到环境变量当中： ?.../install_pycuda.sh ? 安装完之后应该会显示 finished processing dependencies，也可以使用pip3 list去查看pycuda是否有安装成功： ?...可以注意到又有nvcc的问题了，这时候一样需要修改Makefile来解决，将原本的NVCC=nvcc修改成NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc即可： ?
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