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gpu运行Pandas和sklearn

Nvidia的开源库Rapids,可以让我们完全 GPU 执行数据科学计算。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colab实例安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其运行,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。...我们看看创建时的时间对比: 现在让我们看看GPU是否通过对这些数据帧执行一些操作来提高性能!...可以看到,速度差距更大了 线性回归模型测试 一个模特的训练可能要花很长时间。模型GPU内存中的训练可能因其类型而异。

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ParallelXGPU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运行”。...然而,当被问起ParallelX是否将会支持亚马逊之外的其他不同云服务提供商时,Tony的答复是“暂时还没有,不过我们将拥有一套SDK,供使用内部Hadoop集群的客户使用。...大部分GPU云服务提供商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。”...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运行。...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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Keras学习笔记(六)——如何GPU 运行 Keras?以及如何在多 GPU 运行 Keras 模型?,Keras会不会自动使用GPU

如何GPU 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 GPU 运行。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 运行 Keras 模型?...有两种方法可在多个 GPU 运行单个模型:数据并行和设备并行。 大多数情况下,你最需要的是数据并行。 数据并行 数据并行包括每个设备复制一次目标模型,并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 设备并行 设备并行性包括不同设备运行同一模型的不同部分。...GPU 处理第一个序列 with tf.device_scope('/gpu:0'): encoded_a = shared_lstm(tweet_a) # 另一个 GPU 处理下一个序列

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Mac M1 的 GPU 运行Stable-Diffusion

Stable Diffusion 是开源的,所以任何人都可以运行和修改它。这就是其开源之后引发了大量创作热潮的原因。...您可以 Replicate 云中运行 Stable Diffusion,但也可以本地运行它。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 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 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。...该页面上下载sd-v1-4.ckpt(~4 GB)并将其保存models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt您在上面创建的目录中。运行

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如何让TransformerGPU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 GPU 的大规模部署。...本文中,来自快手异构计算团队的研究者分享了如何GPU 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 GPU 的大规模部署受到限制。...如何针对 Transformer 模型结构特点,结合 GPU 硬件特性充分释放 GPU 并行计算的能力,对于实现 Transformer 的极致加速至关重要。...图 11:Transformer GEMM 配置的优化 总结 快手的研究者从底层优化出发,充分分析 Transformer 的网络结构,算子特性以及 GPU 硬件特性的基础,通过软硬件联合设计的思想对

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【DB笔试面试856】Oracle中,如何判定实例是否运行

♣ 问题 Oracle中,如何判定实例是否运行? ♣ 答案 启动Oracle实例之前,必须定义ORACLE_SID,Oracle根据SID的HASH值来唯一确定一个实例的地址。...当打开SQL*Plus工具,输入“sqlplus / as sysdba”以后,系统根据SID进行HASH,查找共享内存中是否有相应的共享内存段(SHMID)存在,如果有,那么返回connected,...通过ORADEBUG IPC可以得到variable所存放的SHM的SHMID号,OS下使用ipcrm -m SHMID可以删掉这一段共享内存。...另外,OS级别也可以使用sysresv命令来获取SHMID号。...5242883 0xffffffff 1048583 0xd92489e0 Oracle Instance alive for sid "raclhr2" & 说明: 有关数据库是否启动的问题的更多内容可以参考我的

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GPU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2010年公布的测试报告中指出:CPU执行程序时,Theano程序性能是NumPy的1.8倍,...而在GPU是NumPy的11倍。...这还是2010年的测试结果,近些年无论是Theano还是GPU,性能都有显著提高。...: bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh 安装过程中按enter或y即可,安装完成后,程序提示是否把anaconda的binary加入到.bashrc配置文件中,加入后运行

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.NET Core 如何判断程序是否远程桌面(RDP)下运行

最近在家办公的程序员可能避免不了要用远程桌面,那么问题来了,你的 .NET Core 程序有没有办法知道自己是否 Windows 远程桌面环境下运行呢?...SystemInformation.TerminalServerSession 即可返回当前会话是否远程桌面下。...那么其他类型的 .NET Core 程序如何判断自己是否 RDP 下运行呢?我们需要 P/Invoke 骚操作。...使用 P/Invoke 判断一个 Console 程序是否运行在 RDP 下的代码如下: static void Main(string[] args) { bool isRDP = GetSystemMetrics...运行效果 不过这种技巧大家平时正常写代码的时候一定要尽量避免, .NET 的托管环境下调用非托管代码不仅会导致程序和平台及系统版本耦合,还易爆,爆完还难以抓异常信息。

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测试训练,还能中CVPR?这篇IEEE批判论文是否合理?

那篇论文作出了三个声明: 我们提出了一种能对图像激活脑电波的 EEG 数据进行分类的深度学习方法,这种方法处理目标类别的数量与分类准确率都超越了顶尖方法。...特别是他们的论文近一步声明: 相比于先前的研究,我们的方法能够分类大量(40)目标类别,特别是 EEG 信号。 相比于先前分类 EEG 信号的研究,我们方法的分类准确率高的多(82.9%)。...由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」,这相当于测试时获取了相同静态心理状态,从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率,它隐性地测试做训练! 当我们使用快速事件重新设计实验时,发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的,分类准确率下降到了随机选择。...让我们从标题开始,其表明 [31] 的作者测试训练,这是不对的。另一方面,[31] 的作者使用的 DL 技术是有意义的,如果他们证明使用不同数据集的那些方法的有效性,他们的研究应该没问题。

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测试训练,还能中CVPR?这篇IEEE批判论文是否合理?

那篇论文作出了三个声明: 我们提出了一种能对图像激活脑电波的 EEG 数据进行分类的深度学习方法,这种方法处理目标类别的数量与分类准确率都超越了顶尖方法。...特别是他们的论文近一步声明: 相比于先前的研究,我们的方法能够分类大量(40)目标类别,特别是 EEG 信号。 相比于先前分类 EEG 信号的研究,我们方法的分类准确率高的多(82.9%)。...由于测试集中的试验与训练集样本试验都来自相同的「块」,这相当于测试时获取了相同静态心理状态,从而「窃取」了训练信息。...因此那篇 CVPR 2017 论文能获得极高的分类准确率,它隐性地测试做训练! 当我们使用快速事件重新设计实验时,发现用不同图像刺激获得的信号完全是随机的,分类准确率下降到了随机选择。...让我们从标题开始,其表明 [31] 的作者测试训练,这是不对的。另一方面,[31] 的作者使用的 DL 技术是有意义的,如果他们证明使用不同数据集的那些方法的有效性,他们的研究应该没问题。

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如何使用DDexecLinux隐蔽运行二进制文件

关于DDexec DDexec是一种能够Linux使用无文件技术和隐秘技术运行二进制文件的方法,它可以使用dd工具来将Shell替换为其他进程。...众所周知,Linux运行一个程序,则这个程序必须以一个文件的形式存在,而且必须能够通过文件系统层次结构并以某种方式访问到它,这也是execve()的工作机制。...此时子进程将使用这个fd并修改Shell的内存; 2、ASLR不会成为“拦路虎”,因为我们可以检查Shell的maps文件或其他信息来获取关于进程地址空间的相关信息; 3、使用lseek()来对文件进行查询,Shell...脚本的参数也就是程序的运行参数,以“argv[0]”开始。...该工具目前已经Debian、Alpine和Arch平台上进行过测试,支持的Shell包括Bash、zsh和ash,且支持x86_64和aarch64(arm64)架构。

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技术干货|如何借助FinClip实现小程序硬件设备运行

,让任何企业的手机APP、桌面应用软件均可以嵌入组件获得小程序运行架能力。...一、脱离微信、百度、支付宝,小程序如何在硬件设备运行日常的小程序使用场景中,90%的小程序都在微信、支付宝、百度、高德等巨头App应用中打开,脱离了超级App,小程序能在智能终端自有应用中运行吗?...同时,为了尽可能为开发者与用户提供良好的体验,FinClip 不仅提供完善的开发、测试、上下架等全生命流程,引入 FinClip SDK 的应用安装包体积仅会增加 2M 左右。...二、如何确保小程序的运行安全?小程序以及用户数据是否运行在第三方不可控的环境里?小程序硬件设备中运行是否能保障数据安全?如何保障应用运行安全,规避用户隐私数据泄露成为开发者们必须解决的问题。...通信不被拦截和干扰;SDK 内部使用独立的浏览器内核,运行环境与系统浏览器 完全隔离 ( Android )。

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