”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1” #设置当前使用的GPU设备仅为1...gpu:1’ os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。...表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU，tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU，可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。...在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU，可以使用os.environ，如下： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID..." # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 检查TensorFlow对GPU的可见性： from tensorflow.python.client
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?...我们建议使用 TensorFlow 后端来执行这项任务。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。
我有一台带有 Quadro P5000 显卡的机器，运行 Windows 10。我想在这个系统上训练 TTS 语音。我需要安装什么才能使它正常工作？...下载“cuDNN v7.6.5（2019 年 11 月 5 日），适用于 CUDA 10.1”（不是cuDNN v8+），解压，然后将文件夹中的内容复制cuda到C:\Program Files\NVIDIA...GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1....如果您使用的模型与 Tacotron 不同，或者需要将其他参数传递到训练脚本中，请随时进一步自定义train.bat。...如果您刚刚开始一般的 TTS 培训，请查看如何开始在 Ubuntu 20.04 上使用 Mozilla TTS 培训自定义语音模型？.
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。...下图显示了一个非常简单的 2 块拆分示例。 上图就是对数组元素求和的“分而治之”方法。 如何在 GPU 上做到这一点呢？首先需要将数组拆分为块。每个数组块将只对应一个具有固定数量的线程的CUDA块。...[0] 我们并行化了几乎所有的操作，但是在内核的最后，让一个线程负责对共享数组 s_block 的所有 threads_per_block 元素求和。...第三步，只需要 2 个线程来处理 s_block 的前 4 个元素。 第四步也是最后一步将使用一个线程对 2 个元素求和。 由于工作已在线程之间分配，因此它是并行化的。...虽然我们总是可以使用一个展开的数组(array2 .ravel())调用，但了解如何手动约简多维数组是很重要的。 在下面这个例子中，将结合刚才所学的知识来计算二维数组。
作者：李继武 1 文档编写目的 从CDSW1.1.0开始支持GPU，具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》，从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia...我们注意到CUDA的版本是9.2，但是目前官方发布的编译好的TensorFlow的CUDA版本还是9.0，为了在CDSW环境中让TensorFlow运行在GPU上，必须使用CUDA9.2，我们需要手动编译...这部分编译不同的tensorflow版本需要安装不同版本的bazel，使用太新的版本有 时会报错。.../bazel-0.19.2-installer-linux-x86_64.sh --user 该--user标志将Bazel安装到$HOME/bin系统上的目录并设置.bazelrc路径$HOME/.bazelrc...温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。
AOP是什么 概念：AOP是Aspect Oriented Programming的缩写，即『面向切面编程』；切面编程，就是在你项目原有的功能基础上，通过AOP去添加新的功能，这些功能是建立在原有功能的基础上的...的思想来编程，很多时候，可能会混合多种编程思想，大家也不必要纠结该使用哪种思想，取百家之长，才是正道。...什么是AspectJ AspectJ实际上是对AOP编程思想的一个实践，当然，除了AspectJ以外，还有很多其它的AOP实现，例如ASMDex，但目前最好、最方便的，依然是AspectJ。...image.png 以上的 Signature 都是由一段表达式组成，且每个关键词之间都有“空格”，下面是对关键词的解释： ?...应用 在Android项目中使用AspectJ 在android中配置aspectj是特别麻烦的，目前市场上流行的一款在Android使用的插件 gradle_plugin_android_aspectjx
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。...为了提高速度，我们可以在共享内存数组中计算局部直方图 共享数组位于芯片上，因此读/写速度更快 共享数组对每个线程块都是本地的，访问的线程更少，竞争就少。 这里我们假设字符是均匀分布的。...互斥锁示例：点积操作 在本系列的第2部分中，我们学习了如何在GPU中应用简化。我们用它们来计算一个数组的和。我们的代码的一个不优雅的方面是，我们把一些求和的工作留给了CPU。...我们将使用本系列文章的第2部分的点积操作来进行互斥锁的示例，第2部分中，最后的一些求和工作是使用CPU来完成的，有了互斥锁，我们就不会返回“部分”点积，而是通过使用互斥锁在GPU中使用原子求和将所有的工作都是用...usp=sharing 在本系列的篇文章中，介绍了在各种常见情况下使用 Numba CUDA。这些教程并不详尽，但是目的是介绍CUDA 的一些基础的知识，让你对CUDA有一个大概的印象。
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...-c pytorch 检测是否可以使用GPU，使用一个全局变量use_gpu，便于后面操作使用 use_gpu = torch.cuda.is_available() 可以使用GPU，use_gpu的值为...当可以使用GPU，我们不想使用，可以直接赋值use_gpu = False 我们在进行转换时，需要把数据，网络，与损失函数转换到GPU上 1.构建网络时，把网络，与损失函数转换到GPU上 model =...() 2.训练网络时，把数据转换到GPU上 if (use_gpu): x,y = x.cuda(),y.cuda() 3.取出数据是，需要从GPU准换到CPU上进行操作 if(use_gpu)
为了以最低的成本设计出最快的神经网络，机器学习架构师必须解决许多问题。此外，仅仅使用带有GPU和张量核心的机器并不能保证最高性能。那么，作为一个机器学习架构师，应该如何处理这个问题呢?...PyTorch和TensorFlow链接到Nvidia GPU上的这个库。类库为你做所有繁重的工作。但是设计糟糕的神经网络肯定会降低性能。...这可以导致在Volta上使用张量磁心比使用没有张量磁心6倍的加速。因此，第二个要点是，如果尺寸不是8或16的倍数，那么建议适当填充尺寸。...为了达到使用所有张量核心的峰值算术性能，矩阵的维数也必须满足NVIDIA架构对使用张量核心的要求。通常，它是8 (FP16算术)或16 (FP32算术)的倍数。最好查看文档以确保满足需求。...如果两者都不是，那么升级到更强大的GPU就没有意义了。否则，我们可以通过升级进一步加速。 了解硬件功能及其对最大化性能的要求将有助于明智地选择矩阵维数和批大小。
在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...使用 for 循环遍历直到数组长度（步骤=2） 使用“，”运算符交换相邻元素，即当前元素及其下一个元素。 创建一个变量来存储输入数组。 使用 len（） 函数（返回对象中的项数）获取输入数组的长度。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中，我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比，O（log N）时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。
2、学习如何将CPU上的结构（例如向量和图像）映射到 GPU 上例如线程和块。循环模式和辅助函数可以帮助我们解决这个问题。 3、理解驱动 GPU 编程的异步执行模型。...threadIdx.x 和 blockIdx.x 每个线程的唯一标识。 下面我们对两个数组求和，这比对两个数字求和复杂：假设每个数组都有20个元素。如上图所示，我们可以用每个块8个线程启动内核。...在较新版本的 Numba 中可能会会收到一条警告，指出我们使用内核使用了非设备上的数据。这条警告的产生的原因是将数据从主机移动到设备非常慢， 我们应该在所有参数中使用设备数组调用内核。...CUDA内核是由主机(CPU)启动的设备函数但它们是在GPU上执行的，GPU和CPU不通信（除非我们让它们通信）。...还介绍了如何使用Grid-stride技术在1D和2D数组上迭代。
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda...上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda Anaconda中使用 在CUDA安装完之后，如果想要学习深度学习中的神经网络的话，则额外下载安装cuDNN，可帮助我们加快神经网络的运算...CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。...NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系的，也不是一一对应的关系，CUDA本质上只是一个工具包而已，所以我可以在同一个设备上安装很多个不同版本的CUDA工具包，一般情况下，我只需要安装最新版本的显卡驱动...CUDA和cuDNN关系 CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。
女科学家提出GaLore：为消费级GPU上高效训练LLM铺平道路 这样的技术突破相当惊人，也相当诱人，尤其对缺乏GPU资源的研究人员来说，GaLore为人工智能研究带来巨大的推动力，也打破了资本密集的科研天花板...如何使用一块GPU进行大模型的微调 于是，他们决定着眼于在一台单个甚至低端的商品服务器上使用一块GPU进行巨大模型的微调，这对大多数AI研究人员来说是可行的。...）卸载到主机内存，因而能够以有限的GPU内存对参数庞大的LLM进行微调。...传统的优化器运算阶段，CPU负责更新优化器状态，GPU则完全闲置，为了提高GPU的使用率，Fuyou移除了传统的优化器阶段，让模型训练的优化器与反向传播重叠，而且不影响训练的收敛速度。...Fuyou使用一个成本模型来预测给定数量的激活交换的epoch时间（数据交换涉及到SSD带宽和GPU PCIe带宽），然后从中选择成本最小的激活交换量。
技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。...这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。...GPU所支持的最大并行度 我们可以用几个简单的程序来测试一下GPU的并行度，因为每一个GPU上的网格都可以独立的执行一个任务，因此我们认为可以分配多少个网格，就有多大的并行度。...这里我们直接用一个数组求和的案例来说明GPU的加速效果，这个案例需要得到的结果是 b_j=a_j+b_j ，将求和后的值赋值在其中的一个输入数组之上，以节省一些内存空间。...当然，如果这个数组还有其他的用途的话，是不能这样操作的。
背景：在日常工作中，我们经常遇到这样的情况：需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是，Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。...本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数，包括一些实用的示例和高级技巧。SUMIF函数概述SUMIF函数是一个条件求和函数，它允许你在满足一个条件的情况下求和一列数字。...[sum_range] 是可选的参数，当要求和的数字位于与 range 不同的区域时使用。如果省略 sum_range，Excel会默认使用 range 作为求和区域。...假设我们上一张表格中的产品名称在不同的记录有些许差异，如下：AB产品名称销售额笔记本-Pro$300桌子$500笔记本-Air$150椅子$200笔记本-Plus$400你可以使用通配符来计算所有"笔记本...例如，你可以使用 AND 和 OR 的逻辑来实现多条件的求和（虽然在实际使用中需要借助SUMIFS或数组公式来实现）。
例如，假设有一个包含100个元素的数组，使用SIMD并行处理时，GPU可以同时对这100个元素执行相同的操作，而不是逐个元素进行处理。这样可以大大加快计算速度。...GPU如何执行并行计算任务：在GPU中，通过使用CUDA或其他GPU编程框架，将并行计算任务分配给CUDA核心进行处理。...如何使用CUDA进行GPU编程：安装和配置CUDA开发环境：前提条件：需要一块支持CUDA的NVIDIA GPU。...设备代码：通常使用CUDA C/C++编写，负责实际的并行计算任务，运行在GPU上。...CUDA并行编程学习如何使用CUDA进行并行计算涉及两个重要的概念：并行for循环和并行规约。这两个技术可以使GPU在处理大规模数据时充分发挥其并行计算能力。
一个简单的Demo 使用pytorch，利用torch.Tensor对cuda的支持进行数据和模型的迁移。先不考虑并行，仅考虑如何将传统的基于cpu的机器学习任务迁移到gpu上。...函数接收一个gpu的编号gpu作为参数，并且在第4行用其指定torch默认使用的gpu。...在第5行，将模型迁移到gpu上。cuda()函数会返回将调用该函数的对象拷贝一份到cuda memory中并返回该拷贝。如果该对象已经存在cuda memory或是正确的gpu中，则直接返回原对象。...在第7行，将损失函数迁移到gpu上。这样，机器学习任务就迁移到了gpu上。然后来考虑并行。这里假设有多个节点，每个节点上有多个gpu，每个进程使用一块gpu。...参数进入桶的顺序和其在数组Model.parameters中的顺序相反，后向传播中最后一层的梯度是最先被计算完毕的，因此应该最先参加求和。
本文将分成2部分：首先通过一个demo介绍上述过程的实现，从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始，扩展至并行+gpu的情况，并简要介绍batch-compute的使用方法；然后介绍一些技术的实现原理(...一个简单的Demo 使用pytorch，利用torch.Tensor对cuda的支持进行数据和模型的迁移。先不考虑并行，仅考虑如何将传统的基于cpu的机器学习任务迁移到gpu上。...函数接收一个gpu的编号gpu作为参数，并且在第4行用其指定torch默认使用的gpu。...在第5行，将模型迁移到gpu上。cuda()函数会返回将调用该函数的对象拷贝一份到cuda memory中并返回该拷贝。如果该对象已经存在cuda memory或是正确的gpu中，则直接返回原对象。...参数进入桶的顺序和其在数组Model.parameters中的顺序相反，后向传播中最后一层的梯度是最先被计算完毕的，因此应该最先参加求和。
另外这本书的代码这里：csdn资源 前两章 科普 就各种讲CUDA的变迁，然后第二章讲如何安装CUDA。不会安装的请移步这里:安装CUDA....编程和CPU编程的最大区别也就在这里体现出来了，就是数组求和竟然不要循环！...由于这种限制的存在，我们就需要一些更复杂的组合来操作更大长度的数组，而不仅仅是使用threadIdx这种naive的东西了。...首先，为啥是x，那有没有y,z呢，答案是肯定的，但是这里（对，就这本书里），用不上。其实线程块和网格都并不是只有一维，线程块其实有三个维度，而网格也有两个维度。因此存在.x的现象。...具体来说，device前缀定义的函数只能在GPU上执行，所以device修饰的函数里面不能调用一般常见的函数；global前缀，CUDA允许能够在CPU，GPU两个设备上运行，但是也不能运行CPU里常见的函数
如下我们会介绍一些优化秘籍：里面包含了 代码层面的优化，以及可以无脑使用的性能优化扩展包。 1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...经验上看，数据有上万条+ 使用NumExpr才比较优效果，对于简单运算使用NumExpr可能会更慢。如下较复杂计算，速度差不多快了5倍。...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。
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