在GPU上运行spatstat函数_独立gpu tensorlfow脚本在独立的gpu上运行_在CPU上运行Keras LSTM比在GPU上运行更快？ - 腾讯云开发者社区

Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。...对数运算为了得到最好的平均值，我们将对两个df中的一列应用np.log函数，然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒，而CPU（常规的pandas）则是2.55秒!...train_test_split都与与sklearn的同名函数函数相同使用.to_pandas()函数可以将gpu的数据转换为普通的pandas df。

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ParallelX在GPU上运行Hadoop任务

ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...大部分GPU云服务提供商在HPC云中提供GPU，但我们希望能够以比较低廉的价格使用云服务中的GPU。毕竟，这正是Hadoop的设计初衷——便宜的商用硬件。”...在更好地理解ParallelX编译器能够做哪些事情之前，我们需要了解现在有不同类型的GPU，它们配备了不同的并行计算平台，例如CUDA或OpenCL。...Tony提到，ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码，从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编，以便在GPU上运行。...在我们测试中，使用我们的流水线框架，I/O吞吐几乎能够达到GPU计算吞吐能力的水平。”

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在 RK3399 上运行开源的 mali GPU 驱动

这篇文章主要讲如何在运行 mainline linux kernel 的 RK3399 开发板上开启 GPU 加速：RK3399 集成了 Mali-T860 GPU，所以我们可以利用 linux kernel...关于 mainline linux kernel 在 RK3399 上的适配可以参考：在 RK3399 上部署最新的 Linux 5.4 和 U-Boot v2020 .01 这篇文章。...= root quiet_success 其实到这里，我们已经可以在 RK3399 上使用 Debian 桌面系统了，但是你会发现并没有那么流畅，因为 GPU 还没有真正的使用起来，通过以下方法可以快速判断...GPU 有没有在工作： cat /proc/interrupts 查看 jpu 和 job 产生的中断数量，如果 gpu 在工作，会频繁产生中断运行 top 命令，观察 cpu 利用率，如果 GPU...在 Ubuntu 系统上可以直接通过 apt install 命令安装，在 Debian 系统上需要通过源码编译： apt install libjpeg62-turbo-dev libpng-dev

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在 Mac M1 的 GPU 上运行Stable-Diffusion

Stable Diffusion 是开源的，所以任何人都可以运行和修改它。这就是其在开源之后引发了大量创作热潮的原因。...您可以在 Replicate 云中运行 Stable Diffusion，但也可以在本地运行它。除了生成预测之外，您还可以对其进行破解、修改和构建新事物。...让它在 M1 Mac 的 GPU 上运行有点繁琐，所以我们创建了本指南来向您展示如何做到这一点。...这一切归功于为GitHub 上的Stable-Diffusion做出贡献的每个人，并在这个 GitHub Issue中解决了所有问题。我们只是他们伟大工作的使者。...在该页面上下载sd-v1-4.ckpt（~4 GB）并将其保存models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt在您在上面创建的目录中。运行！

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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。在大多数情况下，你最需要的是数据并行。数据并行数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 设备并行设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。

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在QEMU上运行OPTEE

TEE越来越成为一种基础的安全技术，optee作为一种优秀的开源TEE OS正吸引了越来越多的厂商，越来越多的学习者，安智客之前也多次介绍过本文给大家做一个实操演示，在QEMU上运行OPTEE，CA侧运行一个...第二：从GitHub上获取源码。...需要注意的是要将...optee\.repo\manifest.xml文件修改一下，修改manifest.xml文件，将.git去掉，如下图所，我们可以看到完整将optee在qemu上运行，直接需要的代码包有...在源码目录build下面，依次执行如下命令即可： make -f toolchain.mk toolchains make -f qemu.mk all make -f qemu.mk run-only...第四，运行QEMU。

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GPU底层优化 | 如何让Transformer在GPU上跑得更快？

作者：Edison_G Transformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。...在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding

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使用ExLlamaV2在消费级GPU上运行Llama2 70B

只要我们的内存够大，我们就可以在CPU上运行上运行Llama 2 70B。但是CPU的推理速度非常的慢，虽然能够运行，速度我们无法忍受。...能否在高端消费级GPU，如NVIDIA RTX 3090或4090，上运行呢，如果我们将Llama 2 70b量化到4位精度，仍然需要35 GB的内存(700亿* 0.5字节)，如果有2个GPU，那么肯定是可以的...gpu上运行模型。...使用ExLlamaV2在GPU上运行Llama2 70b ExLlamaV2还提供了运行混合精度量化模型的脚本。 chat.py脚本将把模型作为聊天机器人运行，并且可以提供交互。...所以在影响较小的地方，我们降低模型的精度，就可以在单个消费级GPU上运行大型模型(如Llama2 70b)。

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在GPU上运行，性能是NumPy的11倍，这个Python库你值得拥有

另外通过利用GPU，它能获得比CPU上快很多数量级的性能。至于Theano是如何实现性能方面的跨越，如何用“符号计算图”来运算等内容，本文都将有所涉猎，但限于篇幅无法深入分析，只做一些基础性的介绍。...作者：吴茂贵，王冬，李涛，杨本法如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） Theano开发者在2010年公布的测试报告中指出：在CPU上执行程序时，Theano程序性能是NumPy的1.8倍，...而在GPU上是NumPy的11倍。...，最后运行时传入实际数据进行计算。...updates的作用在于执行效率，updates多数时候可以用原地（in-place）算法快速实现，在GPU上，Theano可以更好地控制何时何地给共享变量分配空间，带来性能提升。

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在Hadoop上运行Python脚本

因此我们可以直接运行python的脚本了。...'%s\t%s' % (current_word, current_count) 文件保存后，请注意将其权限作出相应修改： chmod a+x /home/hadoop/reduce.py 首先可以在本机上测试以上代码...在Hadoop上运行Python代码准备工作：下载文本文件： ~$ mkdir tmp/guteberg cd tmp/guteberg wget http://www.gutenberg.org...files/5000/5000-8.txt wget http://www.gutenberg.org/cache/epub/20417/pg20417.txt 然后把这二本书上传到hdfs文件系统上：...$ hdfs dfs -mkdir /user/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹 $ hdfs dfs -put /home/hadoop/tmp/gutenberg

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在OS X上运行Docker

在使用Linux系统时，配置和使用Docker几乎是轻而易举的。但是，如果你像许多极客一样使用OS X作为你的主要开发系统呢？...我已经在bitbucket.org/ariya/docker-hellogo准备了一个演示，你可以跟着操作。...假设已经安装了Docker（可以参考教程在Ubuntu上安装Docker），我们可以直接构建容器： sudo docker build -t hellogo ....由于端口8200被正确转发，您还可以使用在OS X（主机系统）上运行的Safari访问http://localhost:8200。从这个配置过程中，您可以见证虚拟化的力量。...您的OS X机器在基于VirtualBox的虚拟机中运行Ubuntu 14.04系统。现在，在这个Ubuntu系统中，还有一个CentOS 6.5系统在容器中运行。

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在Android系统上运行frp

一时兴起，想在Android上跑一下frpc，本来以为需要在PC上交叉编译后放到机器上才行，后来发现好像更简单，Android YYDS！.../frp\@v0.37.1/cmd/frpc # 此时frpc已经被安装到$GOPATH/bin下了 go install main.go 执行 cd ~/go/bin # 准备好你的frpc.ini在~.../frpc ps:在给文章起名字的时候，第一时间是想着叫在Android系统上运行frp，slug顺手敲了run_frp_on_android，突然仔细一想，好像之前真没有思考过一个问题，当描述一个app...运行在某个系统的情况的时候，是说在Android上运行微信，还是说在Android中运行微信？

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在kubernetes上运行WASM负载

在kubernetes上运行WASM负载 WASM一般用在前端业务中，但目前有扩展到后端服务的趋势。本文使用Krustlet 将WASM服务部署到kubernetes。...简介 Krustlet 是一个可以在kubernetes本地运行WebAssembly负载的工具。Krustlet作为kubernetes集群中的节点。...为了在Krustlet 节点上运行一个应用，首先必须将该应用编译为WebAssembly 格式，并推送到镜像仓库中。...get nodes -o wide，可以看到新增了一个节点ubuntu，在该节点上可以运行WebAssembly负载： # kubectl get node -owide NAME...，由此可以看出WASM和容器的区别：容器是需要基础镜像的，而WASM则不需要，它是一个可以跨平台运行的二进制文件，且需要特定的runtime工具运行。

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如何让Transformer在GPU上跑得更快？快手：需要GPU底层优化

机器之心专栏作者：任永雄、刘洋、万紫微、刘凌志 Transformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。...在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding...然而，Transformer 架构对计算和存储有着较高要求，使得很多 AI 模型在 GPU 上的大规模部署受到限制。...Transformer 的 GPU 底层优化核心技术根据 Transformer 的架构特点，快手的研究者在 Nvidia Faster Transformer 开源库 [14] 基础上针对具体的模型应用从算子...图 11：Transformer GEMM 配置的优化总结快手的研究者从底层优化出发，在充分分析 Transformer 的网络结构，算子特性以及 GPU 硬件特性的基础上，通过软硬件联合设计的思想对

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JPEG 在 GPU 上压缩性能瓶颈分析

图像压缩流程首先来看我们的应用的计算过程，部分代码在CPU上运行，部分代码在GPU上运行。在CPU和GPU上的数据需要通过PCIE在主存和显存之间进行交换。...以下是在M40和P4上实测得计算过程消耗时延ms: GPU 单卡线程数目使用的GPU卡数目 IDCT resize DCT huffman含api延时 M40 1 1 2.987 1.269 1.923...测试过程中同样发现当单卡上的线程数目增加时,在kernel上运行的核函数增长会导致GPU上的kernel launch时间变长, 同时随着运行的卡的数目的增加，显存上内存分配释放的runtime api...经过与nvidia的同学交流，该问题主要与运行的卡数量和卡自身显存的大小有关系。 P4单卡单线程处理过程单卡单线程，数据拷贝没有竞争，核函数执行阶段没有延迟，数据准备好之后就开始进行计算。...适当控制每卡上运行的处理流，单机配置少量的GPU卡，尽可能的将动态分配的内存静态化，这样有利于在GPU利用率和处理时延上取得平衡。

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华为虚拟化软件在GPU上的总结

最近测试了华为的虚拟化软件在GPU上面的情况，将遇到的一些问题总结在这里。硬件平台及软件版本介绍：虚拟化服务器：DP2000，相当于华为的RH 2288HV5。 GPU：NVIDIA A40。...A40比较新，在华为的服务器兼容部件里面没有查到，在超聚变的兼容部件里面可以查到。图片 2、虚拟化软件与GPU之间的兼容性，以及推荐的GPU虚拟化软件版本。...现在华为的虚拟化安装，可以先安装一台CNA，在通过CNA上安装一个安装软件，通过web界面，给其他服务器安装CNA，以及VRM，比之前在本地电脑上运行安装工具方便很多。...1、提前给要待封装的模板设置IP和开启远程桌面，因为绑定Gpu资源组在开机之后，自带的VNC，登录不进去，只能通过远程桌面或者其他第三方VNC工具登录。...（最好使用第三方VNC，否则填写License服务器时，显示有问题） 2、在安装好以及填好License服务器地址，激活成功后，在关机解绑时，没有发现解绑选项，在GPU资源组，右上方的“设置中”，勾选掉

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在 Linux or windows 上后台运行服务

为什么写这篇文章直接原因是: 看到今天分享的另一篇文章 - Python 一行搭建文件服务器, 然后自己在 Windows 上操作了一下,发现关闭命令行服务就停止运行了....随后搞了很久,终于让程序在后台跑起来了(关闭命令行不会自动退出) 联想到了以前经常在 Linux 上搭建一些 C++编译的服务, 以前是直接 "..../服务名" 这样运行的(关闭命令行,服务即停止运行,很不方便),后来学到了 Linux 后台运行服务的技巧,很方便....在Linux中, /dev/null是一个特殊的设备文件，它丢弃一切写入其中的数据查看后台运行中的服务运行 jobs -l 命令, 即可查看后台运行的程序以及它的 pid Windows 上操作...首先在windows上启动python服务第一步: 首先写一个bat脚本第二步: 写一个vbs脚本(Visual Basic的脚本语言) 其实不需要了解具体语法, 拿来直接用即可后台运行服务

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在Windows上如何后台运行JuiceFS

在Windows上如何后台运行JuiceFS 1. 背景&解决方案 JuiceFS的Badger引擎改造完成以后，需要在Windows下面进行后台运行。...因为现有的JuiceFS中还没有在Windows下的后台运行实现，所以需要通过其他途径解决。...服务注册脚本解压对应的工具到Windows10下面的的D:/juicefs目录即可，同时将编译好的juicefs.exe也放置在同一个目录,创建一个初始化脚本InstallService.bat，该脚本用于注册一个名为...运行须知需要注意的是，上面的脚本都需要用系统管理员权限运行运行成功以后，可以成功在资源管理器中看到对应的盘符系统服务面板会注册一个名为JuiceFS的后台服务

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在 FPGA 上运行 eBPF XDP 应用

首先要回答的问题就是为什么要让 XDP 程序运行在 FPGA 上？理论上高速网络的功能，例如防火墙、负载均衡、SDN 独立使用 FPGA 或者 XDP 都是可以完成的，没必要硬把两者合在一起。...这样一方面可以用较低的门槛，使用软件的方式灵活进行网络开发，另一方面又能把网络任务在 FPGA 上执行，能够降低延迟和 PCIe 的带宽，还能节省出更多的 CPU 资源给更高价值的业务使用。...面临的挑战理论上看只要在 FPGA 上实现一个能够运行 eBPF 指令的 IP core，在通过 Linux 已有的机制把指令 offload 到硬件上就可以了，但实际应用中会碰到另一个性能问题，那就是...解决方法接下来作者主要介绍如何针对 eBPF 指令在 FPGA 上运行进行优化。...Katran 作为测试应用，对比同样的应用在 FPGA 和运行在 1.2GHz，2.1Ghz 和 3.7GHz CPU 上的性能对比。

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在Windows上使用Docker运行.NetCore

今天我们来说下如何在windows下使用docker运行.net core，既然是docker，那么我们首先得在windows上安装docker。...在Windows安装 docker 有两种选择： 1、docker for windows 2、docker toolbox 区别： docker for windows-64位Windows 10...运行以下命令： Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All 现在我们再来启动即可，在右下角也会有一个图标...我们可以运行一下.net core看一下出来的页面效果，到现在我们需要的.net core的事例已经准备好了，我们现在开始在docker 中部署了。...然后我们发现在执行到第六步的时候报错了，说什么在该路径找不到该文件 ? 我也卡在这里卡了很久，最后发现路径拼接起来不对。

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