因此我们只能考虑弯道超车，尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现。 矩阵的元素乘 为了便于测试，我们这里使用矩阵的元素乘作为测试的案例。...需要注意的是，在GPU上的向量是不能够直接打印出来的，需要先用copy_to_host的方法拷贝到CPU上再进行打印。...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...is {}s for {} loops'.format(numba_time, test_length)) 在这个案例中，我们循环测试1000次的运行效果，测试对象是1024*1024大小的随机矩阵的平方算法...is {}s for {} loops'.format(numba_time, test_length)) 这里我们测试了一个4096*4096大小的矩阵的平方算法，可以看到最终的效果如下： $ python3
深度学习技术可以解决很多人类难以处理的问题，但也存在数据需求大和训练耗时长的缺点。 为了解决数据需求问题，常用的方法是数据增强（Data Augmentat）。...当我们需要大量的增强数据时（如构建出上百万的新图片），增强处理也会消耗大量的计算资源，导致训练过程变慢。...一个行之有效的解决方法是采用tensorflow.image函数来进行增强操作，该函数基于GPU计算，因此效率很高。...图像来源:https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/1*ULBhR9EVavi-HhpdbrjEzQ.jpeg 增强操作 下面我们介绍不同的增强算法对图像处理效果...delta参数代表加到图像像素上的量值，数值越大则图像越亮。如果delta为负数，则图像相应的变暗。此外，还可以随机的调整图像的亮度值。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。...NVIDIA技术优缺点 NVIDIA GRID NVIDIA在vGPU技术上提供了2种模式，GPUpassthrough和Bare-Metal Deployment。...NVIDIA以上2种的共享方式都不支持根据用户申请的请求对GPU计算能力的时间分片特性，举个例子，A用户申请0.8个GPU的计算能力，B用户申请0.1个GPU的计算能力，2人都跑同样的应用程序，在NVIDIA...的技术方案里面，2个用户的GPU使用是0.5和0.5平均的使用方式，无法保证A用户GPU使用时间。...容器就是基于这种技术发展起来的，并且发展今天这个很壮大的地步。那么自然而然地，一个想法在脑中产生 既然我们提供的是容器平台，那么是不是可以像cgroup一样管理cpu和内存一样来管理gpu和显存呢？
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法，即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。...该算法的工作原理与经典的K-Means算法类似，但在处理每个数据点的方式上存在差异：K-Means算法对每个数据点的重要性加权相同，但是基于pocs的聚类算法对每个数据点的重要性加权不同，这与数据点到聚类原型的距离成正比...算法的伪代码如下所示: 实验结果 作者在一些公共基准数据集上测试了基于pocs的聚类算法的性能。下表总结了这些数据集的描述。...聚类结果如下图所示： 示例代码 我们在一个非常简单的数据集上使用这个算法。...该算法利用POCS的收敛特性应用于聚类任务，并在一定程度上实现了可行的改进。在一些基准数据集上验证了该算法的有效性。
同时，由于算力资源十分昂贵，出于成本控制，企业也需要通过分布式训练等方式最大化 GPU 资源利用率。 面对这类新要求，基于 Kubernetes 的云原生技术为人工智能提供了一种新的工作模式。...因此，在这篇文章中，我将介绍才云科技在这一点上的经验，谈一谈我们如何基于 Kubernetes 灵活实现 GPU 类型的调度。...试想一下，如果用户集群在同一个节点上挂载了多种 GPU，我们该如何实现筛选？...3才云科技：GPU 类型调度实现 为了尽快实现在 Pod 使用指定类型的 GPU，并把它集成到 Caicloud Compass 中，我们在上游社区方案的基础上提出了一种全新方案。...同时，它也会向 Kubelet 注册，把 A 节点上有两张 GPU 告知节点上的 Kubelet。
Dijkstra 算法就适用于解决带权重的有向图上的单源最短路径问题，同时算法要求图中所有边的权重非负。...松弛操作必定只会发生在最短路径前导节点松弛成功过的节点上，用一个队列记录松弛过的节点，可以避免了冗余计算。原文中提出该算法的复杂度为 O(k*E)，k 是个比较小的系数，但该结论未得到广泛认可。...多源最短路径 – Floyd-Warshall 弗洛伊德算法 1962 年弗洛伊德提出使用 动态规划 的思想来解决多源最短路径问题。 ...以下图为例： 此时我们是轮流让 v0、v1、…… 作为中转节点，此时让 v1 作完中转节点后，路径长度表和上一节点下标表是这样子的： 此时让 v2 作为中转节点，在更新 v0->v3 的时候，发现可以通过...// Floyd-Warshall算法 void Floyd(vector>& vvdist, vector>& vvpPath) { // 初始化
，以及NVIDIA如何利用该架构为Kubernetes上的GPU工作负载提供动力。...接手并深入讨论了VM中GPU的原因和方法。...NVIDIA已经开发了KubeVirt GPU设备插件，它可以在GitHub上获得，它是开源的，任何人都可以查看并下载它。...使用设备插件框架是向GPU提供对Kubevirt虚拟机访问的自然选择，下图显示了涉及到GPU透传架构的不同层： ?...Vishesh Tanksale目前是NVIDIA的高级软件工程师。他专注于在Kubernetes集群上启用VM工作负载管理的不同方面。他对VM上的GPU工作负载特别感兴趣。
逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。 1....该算法的应用过程如 Fig 1 所示，其中虚线表示中间还有其他过程，稍后会有介绍。 Fig 1. 逻辑回归过程 逻辑回归学习的模型输出新数据属于每个类的概率，再将新数据分配到它们最有可能属于的类。...新画作整个分类过程 通过使用算法学习得到的线性模型，将新数据的铜含量（copper）和铅含量（lead）转换为它们的 log odds (或 logits)。...三个变量分面图 小提琴图显示沿 y 轴的数据密度。每把小提琴上的线代表第 1 个四分位数、中位数和第 3 个四分位数(从最低到最高)。...第二种选择是使用一些算法来估计那些缺失值，用这些估计值替换 NA，并使用这个新数据集来训练模型。估计缺失值的方法有很多种，例如均值插补，也就是取缺失数据变量的均值，用它来替换缺失值。
NVIDIA Tesla 驱动：显卡驱动是硬件与系统沟通的软件配套。 CUDA计算框架：NVIDIA 推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。...直接测序：不同于Illumina及Pacbio的光学测序系统，Nanopore是基于电学信号的检测，可省去扩增，规避了扩增偏好性的风险，直接读取DNA/RNA分子电信号来分析碱基类型，亦提供了表观遗传学分析的机会...实时测序：与在运行结束时批量交付数据的传统测序技术不同，纳米孔技术提供的是动态、实时的测序。 ---- 前置驱动及软件安装 GPU Tesla驱动安装 1....验证： nvidia-smi #监控GPU使用情况 如返回信息类似下图中的 GPU 信息，则说明驱动安装成功。 [GPU使用情况]CUDA 计算框架安装 CUDA框架部署 1....github上（https://github.com/roblanf/minion_qc ）看详细的解释说明，这里就不展开说明了。
论文阅读《Globally Consistent and Tightly Coupled 3D LiDAR Inertial Mapping》 文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM...时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。...Contribution: 1.文章使用的是基于体素化的 GICP 匹配成本因子，与常用的基于线和平面点匹配的扫描匹配相比，它使用更多的点来计算配准误差。...这可以在充分利用 GPU 并行处理的同时实现对传感器姿态的准确和稳健的约束。 2.紧密耦合的里程计估计模块采用基于关键帧的固定滞后平滑方法，该方法可以实现具有有限计算成本的低漂移轨迹估计。...2）KAIST Urban dataset 首先是时间分析:可以看出，绝大部分时间消耗来自建图模块，因为那个模块是基于GTSAM进行优化,这一部分并没有GPU加速。
例子 numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU...上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，如下所示： import numpy as np from timeit import default_timer as timer from numba import...使用一些指令标记某些函数进行加速（也可以使用Python编写内核函数），这一点类似于OpenACC，而PyCUDA需要自己写kernel，在运行时进行编译，底层是基于C/C++实现的。...因此，这两种方式具有不同的应用： * 如果只是为了加速自己的算法而不关心CUDA编程，那么直接使用numba会更好。...* 如果为了学习、研究CUDA编程或者实验某一个算法在CUDA下的可行性，那么使用PyCUDA。
关于版本的注意事项： 1、GPU与服务器的兼容性。...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。...GPU卡安装到服务器需要专门的GPU Raise卡，另外还需要采购GPU转接线，GPU装接线再连接到GPU Raise卡里自带的线，从而连接GPU卡与GPU Raise卡。...GPU---GPU装接线---GPU Raise卡转接线---GPU Raise卡。 图片 图片 另外电源的功率大一点，保证GPU的供电。...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. k 近邻算法简介 k 近邻 (k-Nearest Neighbor，KNN)[2]算法，是一个理论上比较成熟的分类算法，也是最简单的 机器学习算法 之一。...KNN 算法基本要素 KNN 算法中，所选择的邻近实例都是已经正确分类的对象，该算法只依赖于最邻近的一个或者几个实例的类别来决定待分样本所属的类别，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为 0，...k 值的选择、距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素： 2.1 k 值的选择 易知，k 值的选择会对算法的结果产生重大影响。...2.2 距离度量 距离度量方法有 Euclidean（欧氏距离）、Minkowski（闵可夫斯基距离）和 Mahalanobis（马氏距离）等，而由分析学可知 上范数之间是等价的，故不必过度纠结选谁...这是否意味着我们的模型将在新的、未见过的病人身上表现良好？事实上我们并不知道。使用最初用来训练模型的数据进行预测来评估模型性能，几乎不能说明在对完全看不见的数据进行预测时模型将如何运行。
在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。...这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python...CPU上的实现方案，遍历所有的原子，计算原子间距，然后填充近邻表。...这个输出的结果就是一个0-1近邻表。 基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景，我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。...对于每一个 d_{i,j} 我们都可以启动一个线程去执行计算，类似于CPU上的SIMD技术，GPU中的这项优化称为SIMT。
Python 中 Numba 编译的数值算法可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。...此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...sin(a) 3、CuPy CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。...4.5 pandas.eval pandas.eval 是基于第一节提到的numexpr，pandas也是基于numpy开发的,numexpr同样可以被用来对pandas加速）。
地质空间中存在诸多如瓦斯积聚、地质构造异常、水文条件不利等隐蔽致灾因素，一旦被触发，可能引发灾难性的后果。因此在安全生产过程中有效的管理和规避各隐蔽致灾因素，有着重要的意义。...空间包围检测有多种方法，比如基于包围盒的检测，三角面碰撞检测等。本文提出了一种基于 GPU 渲染的高效计算方法。 假定待检测球体范围的半径为r。...模型在 texture1 上的位置信息 (x，y) 赋给 gl_Position。 片段着色器：如果距离小于 r， 渲染红色，否则不渲染颜色。...JavaScript 将 texture2 （uniform sampler2D）、texture2 每个像素的 x, y位置信息 （attribute）、模型在 texture1 上的位置信息 (uniform...对于不在球体范围内的模型，再使用方法 2 检测。 如果需要检测椭球体范围或者长方体的范围，可以获取椭球体或长方的变换矩阵，计算获得逆矩阵。将逆矩阵应用于每一个待检测模型的节点。
Numba（2012）为Python生态提供了一个JIT编译器。该编译器还可以针对RAPIDS在我们所有库中都大量使用的GPU。...它在CannyLabs的GPU加速工作基础上建立一个加速TSNE模型，该模型提供最受欢迎的高性能降维方法，同时其运行速度比基于CPU的模型快1000倍。...从cuML 训练到推理 不仅是训练，要想真正在GPU上扩展数据科学，也需要加速端到端的应用程序。cuML 0.9 为我们带来了基于GPU的树模型支持的下一个发展，包括新的森林推理库（FIL）。...图4：XGBoost CPU和FIL推理时间随批处理大小的增加而扩展（越低越好） 将来，cuML还将支持GPU上其他算法的推理。...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。
，在单个 GPU 上实现数据高效的多模态融合 https://arxiv.org/abs/2312.10144 5.2 即插即用框架。...引言 最近多模态机器学习的进步在广泛的基于理解[47, 48]和基于生成[22, 46, 49, 54]的应用中释放了前所未有的能力，其中一些甚至获得了主流关注[1, 72, 73, 102]。...我们注意到，通过对比学习制定对齐方案已被证明能够实现零样本迁移到各种多模态下游任务，并且已被证明能够提高在一般多模态设置中的性能，包括基于理解的任务和基于生成的任务。...我们强调，由于我们的融合适配器是在低维潜在空间上运行的，因此训练它们的计算成本是最小的，尽管在单个GPU上训练，我们可以使用大批量大小（在我们的V100 GPU上高达B = 20K），已经被证明有利于对比学习...批量大小的影响。如第6.1节所述，由于训练我们的融合适配器需要极少的计算量，即使在单个GPU上也可以使用更大的批量大小。
具体而言，在共享 GPU 集群环境中，多个 AI 工作负载常常需要同时运行在同一块 GPU 上。...以往，GPU 的计算能力通常是平均分配给并发的工作负载，而缺乏基于需求的动态调整。...2、可配置的时间片比例（Fair Mode - 公平模式） 基于此种模式，用户可以定义每个工作负载在 GPU 上获得的时间片比例。...，具体可参考如下： 1、 具有不同优先级的模型推理服务 设想这样一种场景：多个推理服务运行在同一个 GPU 集群上，但它们具有不同的优先级。...而基于分片式 GPU 解决方案能够有效地解决这一问题。它可以根据任务的优先级动态调整 GPU 资源的分配。
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