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GPU运行,性能NumPy11倍,这个Python库你值得拥有

对于解决大量数据问题,使用Theano可能获得与手工用C实现差不多性能。另外通过利用GPU,它能获得比CPU快很多数量级性能。...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年公布测试报告中指出:CPU执行程序时,Theano程序性能NumPy1.8倍,...而在GPUNumPy11倍。...这还是2010年测试结果,近些年无论Theano还是GPU,性能都有显著提高。...Theano支持CPUGPU,如果使用GPU还需要安装其驱动程序如CUDA等,限于篇幅,这里只介绍CPU,有关GPU安装,大家可参考: http://www.deeplearning.net/software

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别人写代码做修改这样保证正确性

原同事过来问我:“你打算用这个老系统改造还是重写?”笑了笑说:“还是重写吧。” 原同事也意会笑了笑说:“知道。”当时我们都多少带着些技术高人一筹傲气。...详细方案设计别人写代码做修改,做详细设计时,第一步要做充分评估改动影响;第二步画流程图梳理改动前后调用链和数据流,列出修改点;第三步定好测试关键案例,确保结果正确性。...第一境界表达本意高瞻远瞩,立志高远。在读代码这件事,可以理解为了解基本框架结构和代码基本实现功能。第二境界刻苦钻研深入过程。第三境界顿悟,了解之前梳理中没有想明白或忽略细节或问题。...开会时候,其他同学也开玩笑提了一嘴。就这么被年轻同事弄没了排面,虽说知道格局境界要高,心里也确有不爽。关键他提7个问题,他提之前都有认真思考过,代码刻意为之。...逻辑没有问题。但是他觉得代码上层不加,语义不连贯。觉得逻辑应该内聚,自己做好事情不应该让上层来做。这种问题,统归为风格问题。每个人写文章思路不同,写代码思路也是不同

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服务器小白,如何将 node+mongodb 项目部署服务器并进行性能优化

BiaoChenXuYing 前言 本文讲解:做为前端开发人员,对服务器了解还是小白如何一步步将 node+mongodb 项目部署阿里云 centos 7.3 服务器,并进行性能优化...刷新出现 404 问题,可以看下这篇文章 react,vue等部署单页面项目时,访问刷新出现404问题 3.5 上传项目代码,或者用码云、 gihub 来拉取你代码到服务器 创建了码云账号来管理项目代码...,因为码云可以创建免费私有仓库,本地把码上传到 Gitee.com ,再进入服务器用 git 把代码拉取下来就可以了,非常方便。...3.6 启动 express 服务 启动 express 服务,用了 pm2, 可以永久运行在服务器,且不会一报错 express 服务就挂了,而且运行中还可以进行其他操作。...基于 node + express + mongodb blog-node 项目文档说明 4. 服务器小白,如何将node+mongodb项目部署服务器并进行性能优化

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【NVIDIA GTC2022】揭秘 Jetson 统一内存

下一个明显问题,如果我们要重复从 cpugpu之间来回进行这种内存复制,它看起来确实有点像样板代码 ,因为我们知道无论如何我们都必须这样做,所以一个明显问题,如果我们不必编写那些代码行不是很好吗...我们之前没有提到过这一点,但是当你gpu运行时,cpu不会自动等待gpu完成,所以它会继续运行程序,即使gpu仍然很忙,所以我们需要告诉cpu等待gpu完成,因为否则我们不能在cpu代码中使用gpu...不管你Jetson运行还是独立显卡运行。这种通用做法,上去就是改代码,改成单一次分配,改成使用单一managed分配。这样我们就不需要两份分配在在CPU内存和GPU显存中副本了。...但是认为,对于你来说,知道Pinned Memory是什么,和Managed Memory有何不同,以及,怎么代码里用它,还是非常重要。...下一个示例重点独立gpu编写代码,您如何调整该代码 Jetson 运行得最好,我们将看到用 TensorRT 优化神经网络进行推理。

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启用Docker虚拟机GPU,加速深度学习

关于环境配置文章可以算得上月经贴了,随便上网一搜,就有大把文章。但我觉得还是有必要记录一下最近一次深度学习环境配置,主要原因在于各种软件快速更新,对应安装配置方法也会有一些变化。...不知道你是否有过这样经历,github看到一个有趣开源项目,把代码下载下来,按照项目说明编译运行,结果发现怎么也不能成功。...或者反过来,你开发了一个不错项目,丢到github,并把编译步骤尽可能详细写了出来,然而还是有一堆开发者发布issue,说代码编译运行存在问题。...cpu 10000 上面的命令CPU版本运行完之后,将命令中cpu参数修改为gpu,再运行一次。...机器,结果分别为: CPU: ('Time taken:', '0:00:15.342611') GPU: ('Time taken:', '0:00:02.957479') 也许你会觉得就十几秒差距

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从零开始仿写一个抖音App——视频编辑SDK开发(二)

2.OpenGL如何工作? 要了解 OpenGL 如何工作,首先我们得知道:OpenGL 运行在哪里?...没错有些读者已经知道了:OpenGL 运行GPU 上面,至于 GPU 运行好坏就不赘述了。 我们平时开发当中,绝大部分时间都在与内存和 CPU 打交道。...那么下面我会通过一张图来粗略讲讲 OpenGL 如何运行。 ? 图3:OpenGL如何运行 图3中有1、2、3、4、5 个步骤,这几个步骤组合起来代码就表示绘制一个三角形到屏幕。...4.图中代码片段1就是通过 CPU 将 GLSL 代码编译成 GPU 指令 5.图中代码片段2在内存中定义好数据,然后将数据拷贝到 GPU 显存中,显存中数据是以对象形式存在。...6.图中代码片段3告诉 GPU 需要运行代码片段1中编译好 GPU 指令了。

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CUDA优化冷知识 3 |男人跟女人区别

本实践手册指出了, CPU, 例如一个8核心16线程机器, 最多只能同时运行16个线程; 而一个80个SMGPU, 则可能同时执行10万个线程, 这就是典型线程组织差异....实际, 我们这些多年提供GPU硬件设备和服务岁月中, 的确看到不少写成CPU风格GPU代码, 甚至一些客户GPU代码还跑不过CPU, 这是值得深思现象。...我们一个4通道CPU机器, 2133内存, 峰值不过才2133 * 8 * 4 = 68256MB, 也就是68GB/s, 这还是大型台式设备, 但是司目前一个巴掌大小嵌入式GPU设备...然后知道GPU计算峰值, 线程组织, 显存重要差异后, 你还需要知道GPUCPU不同点在于, 它不能就地使用内存中数据进行计算, 需要通过某种方式传输到自己显存, 才能有效计算, 而这里..., 报告和文章书写, 也是团队内部交流本轮经验, 进行技能沉淀一个好机会.“ 无论每个人分工如何, 无论你主要是做CPU工作, 主要是做GPU, 还是她主要做测试分析, 大家都将自己一方面交流了出来了

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保姆级GPU白嫖攻略

天天回答重复性问题,回答得头秃。索性写篇科普文,教大家如何解决,并且「白嫖 GPU」。 以后再被问到类似问题,就直接将这篇文章转发给他。 ?...一、显卡 首先,你需要知道一点,学习深度学习算法,需要有 GPU,也就是显卡。 而显卡,需要是 NVIDIA 显卡,也就是我们俗称 N 卡。...如果你没有 GPU,那么你就只能修改代码,使用 cpu 跑算法。 配置开发环境,可以参考写过这篇《语义分割基础与环境搭建》文章环境配置部分。...自己没有 GPU,但是就想用!可以!引出文本重点,教你如何「白嫖 GPU」。 二、白嫖GPU 想白嫖,就盯准国内外提供 GPU 服务大厂就行,比如这些知名平台。 ?...但白嫖也有一些限制,真想长期学习,还是有必要配置一台 GPU 电脑。 3000 元左右显卡,跑个算法,训练个小任务,完全够用。 多香啊,最主要学累了,还能打一打游戏。 ? ?

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深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU利用率较低,CPU利用率很低,且模型训练速度很慢问题总结与分析

如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型CPUGPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性调整。...此时,即使CPU为2349%,但模型训练速度还是非常慢,而且,GPU大部分时间空闲等待状态。...num_workers=1时,模型每个阶段运行时间统计 此时,查看GPU性能状态(模型放在1,2,3号卡训练),发现,虽然GPU(1,2,3)内存利用率很高,基本为98%...这个插槽位置,也非常影响代码GPU运行效率。 大家除了看我上面的一些小建议之外,评论里面也有很多有用信息。...shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True; 现象1:该代码另外一台电脑,可以将GPU利用率稳定在96%左右 现象2:个人电脑CPU利用率比较低,

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听说用CPU就能做深度学习!再也不用攒钱买GPU了?

2017年,MIT教授 Nir Shavit 研究一个需要借助深度学习重建老鼠大脑图像项目时,由于不知道如何在图形卡或GPU编程,于是他选择了CPU。...我们都知道中央处理器CPU具有四到八个复杂内核,我们电脑中不可或缺芯片,可以用来执行各种计算。...该公司重新设计了深度学习算法,通过利用芯片自身大容量可用内存和复杂内核,使得算法 CPU 能更高效地运行。...“但如果你一个深度学习研究人员,觉得它可能不会对你非常有用。” 他还补充道,“由于架构和软件方面的原因,这些东西通常在GPU无法很好地运行。...这就是为什么现在稀疏图工作负载通常在高性能计算CPU运行原因。” 网友jminuse也表示,GPU稀疏矩阵效率较低,因此它们本质不如CPU能提供那么多加速。

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一台优秀GPU服务器是什么样子

到年底了,又到了各大高校开始动手采购GPU服务器时候到了,最近不少学生在QQ请我们帮忙看看配置 ? 对此,我们觉得还是有必要写个文章来说一下如何配置一台GPU服务器。...用途要清晰 配置一台GPU服务器之前,你首先要明确一下: 买这台GPU服务器到底要干什么? 你做科学计算?还是做深度学习? 你做研究?还是做生产(比如你要拿来运营GPU数据中心)?...接下来我们开始具体分析一下配置 CPU如何选择 目前看到很多人配置,尤其科学计算用户, 基本都是配置双路CPU,而且CPU往往都是频率最高,核数最多, 然后还上最大内存条,插满所有槽。...除非你想糊弄老板,自己减少GPU工作量,此时则可以考虑顶配CPU满,从而减少自己往GPU移植工作量。 ?...此外,因为双路CPU实际2个内存域,往往双路总内存带宽高,特别是对于渣代码来说(不管CPU应用,还是CPU+GPU应用),可以有效抵抗渣访存/传输,内存瓶颈所影响性能。

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最优秀开源库之GPUImage

前言 近期想了解一下 IOS 下如何进行音视频采集和渲染。在学习一门新知识时,很多人都有自己学习方法,有的买书学习,有的看论坛等等不一而终。...学习习惯直接找一个比较好开源项目,去分析它代码。这样即可以了解到新知识,又可以知道如何编写正确代码。自己一点小心得哈。...但如果我们要对里边每个函数都仔细过一遍的话还是要花不少时间,而且还可能有很多坑等着我们。是否有这方面比较好开源库呢?这样我们不就轻松跳过了这些坑了吗?于是发现了GPUImage库。...GPUImage GPUImage一个BSD许可IOS库,它使用GPU加速对图像,实时视频和电影做美颜,灰度等各种特效。大规模并行运算处理图像或实时视频时,GPU相对于CPU有显著性能优势。...iPhone4,一个简单图像过滤器GPU执行速度比CPU过滤器快100倍以上。然而,GPU运行自定义过滤器需要大量处理OpenGL ES相关代码

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【Pytorch 】笔记十:剩下一些内容(完结)

本身在自己脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。...下面从代码中学习上面的两个方法: ? 下面看一下 Module to 函数: ? 如果模型 GPU , 那么数据也必须在 GPU 才能正常运行。也就是说数据和模型必须在相同设备。...那么假设这个地方设置物理 GPU 可见顺序 0,3,2 呢?物理 GPU 与逻辑 GPU 如何对应? ? 这个到底干啥用呢?...output_device: 结果输出设备, 通常是输出到主 GPU 下面从代码中看看多 GPU 并行怎么使用: ? 由于这里没有多 GPU,所以可以看看在多 GPU 服务器一个运行结果: ?...接着学习《模型模块》,知道如何去搭建一个模型,一个模型怎么去进行初始化,还学习了容器,《常用网络层使用》。

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Python 实用技能 RAPIDS | 利用 GPU 加速数据科学工作流程

无论您是用 Pandas 处理一个大数据集,还是用 Numpy 一个大矩阵运行一些计算,您都需要一台强大机器,以便在合理时间内完成这项工作。...深度学习已经充分利用 GPU 性能基础取得了重要成功。深度学习中做许多卷积操作重复,因此 GPU 可以大大加速,甚至可以达到 100 倍。...例如,有 CUDA 11.3,想要安装所有的库,所以我 install 命令: 这一行命令完成运行,就可以开始用 GPU 加速数据科学啦!... CPU 运行 DBSCAN 很容易。...我们将比较常规 CPU DBSCAN 和 cuML GPU 版本速度,同时增加和减少数据点数量,以了解它如何影响我们运行时间。

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CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

NVIDIA RAPIDS 一套软件库,可让您完全 GPU 运行端到端数据科学工作流。...速度与激情结果 因此,经过一些小修改后,由于 RAPIDS,能够成功地 GPU 运行 pandas 和 scikit-learn 代码。 现在,事不宜迟,你们一直等待那一刻。...我们谈论,你猜对了,我们知道用户定义函数传统对 Pandas 数据帧性能很差。请注意 CPUGPU 之间性能差异。运行时间减少了 99.9%!...迄今为止,我们 CPU 代码 UDF 部分性能最差,为 526 秒。下一个最接近部分“Read in the csv”,需要 63 秒。 现在将其与 GPU 运行部分性能进行比较。...您会注意到“应用半正弦 UDF”不再表现最差部分。事实,它与表现最差部分相差甚远。cuDF FTW! 最后,这是一张图表,其中包含在 CPUGPU 运行实验完整端到端运行时间。

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GPU 运行代码,还有这种操作?!

我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长,因为运算量非常大,同时 CPU 只能一次运算一条数据,虽然现在 CPU 普遍多核,但是处理大量数据还是显得力不从心。...稍微想一下都应该知道,1 和 3 还是处在一个数量级,而几个和几千个就不是一个数量级了,因此,我们进行巨型矩阵运算过程中,使用 GPU 必须。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。...用 GPU 运行代码GPU 运行代码方法非常简单,在这里以 tensorflow 为例进行讲解。首先我们需要安装 tensorflow,直接使用 pip 安装即可。...GPU 测试 最后一步,我们需要测试 GPUCPU 之间差距,这个测试比较简单,就是同样运算让 CPU运行GPU运行,当然反过来也可以,代码如下: from time import...:0', N) f('/device:GPU:0', N) 代码很简单,生成两个 N*N 矩阵,然后相乘,我们主要看 CPU 需要运行多久,GPU 需要运行多久,其中 CPU 运行时间和 GPU

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深度学习完整硬件指南

但买一个更快CPU有没有必要?构建深度学习系统时,最糟糕事情之一就是把钱浪费不必要硬件。本文中将一步一步教你如何使用低价硬件构建一个高性能系统。...GPU深度学习应用心脏——训练过程速度提升是非常,不容忽视。 GPU推荐博客中对如何选择GPU非常详细,如何选择GPU深度学习系统中相当关键。...此外,重要知道内存速度与快速CPU RAM-> GPU RAM传输几乎无关。...“在内存匹配最大GPU显存”策略在于,如果你处理大数据集时,你可能够还是会内存不足。最好方式和你GPU匹配,如果你觉得内存不够,再买更大内存。...所需 CPU 核数 为了能够CPU作出明确选择,我们首先需要了解CPU以及它和深度学习间关系。CPU为深度学习做了什么?当你一个GPU运行深度网络时,CPU仅进行很简单运算。

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深度学习完整硬件指南

GPU推荐博客中对如何选择GPU非常详细,如何选择GPU深度学习系统中相当关键。选择GPU时,你可能会犯这三个错误:(1)性价比不高,(2)内存不够大,(3)散热差。...这个关于RAM视频很详细地解释了内存在Linux技术窍门:内存速度真的重要吗? 此外,重要知道内存速度与快速CPU RAM-> GPU RAM传输几乎无关。...“在内存匹配最大GPU显存”策略在于,如果你处理大数据集时,你可能够还是会内存不足。最好方式和你GPU匹配,如果你觉得内存不够,再买更大内存。...所需 CPU 核数 为了能够CPU作出明确选择,我们首先需要了解CPU以及它和深度学习间关系。CPU为深度学习做了什么?当你一个GPU运行深度网络时,CPU仅进行很简单运算。...显示器 刚开始吧觉得写一些关于显示器心得很蠢,但是它们各不相同,所以我还是整点话吧。 花在3台27寸显示器最值当投资了。当使用多显示器时候,生产力提升很多。

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在办公室远程办公?四个远程写代码工具

今年因为特殊情况,很多公司都开始远程办公,阻碍程序员远程办公东西有很多,其中一个如何远程写代码、调试,另一个就是如何远程沟通,这里只讲一些远程写代码经验。 远程写代码有什么好处呢?...ipad mini还是最高配游戏本,其实并没有区别; 对于公司,另外还有一些附加好处,认为未来发展方向是以后公司都可以考虑给每个写代码员工配置云编程环境,这样一来可以给每个员工都选购性能不需要太好电脑...; CPU可以低,2核大部分时候足够了; 可以考虑一些云厂商共享资源类,或者CPU使用受限类服务器,因为大部分时候编程需要内存足够,而不是CPU足够强劲,所以共享抢占类服务器只部分需要调试/...大家要知道,VS Code本身也其实是基于JS/TS开发,运行在Webkit桌面程序,类似于使用过Electron之类程序将web程序封装到本地,所以它当然也可以移植到直接运行在浏览器。...当然默认Colab分配GPU一般K40,不过如果你购买了Colab Pro服务,也就是每月9.99美元,几乎可以保证每次分配到P100GPU,这个GPU一个什么水平呢,GTX 1080水平

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