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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

对于解决大量数据的问题，使用Theano可能获得与手工用C实现差不多的性能。另外通过利用GPU，它能获得比CPU上快很多数量级的性能。...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。...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。...Theano支持CPU、GPU，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的，有关GPU的安装，大家可参考： http://www.deeplearning.net/software

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在别人写的代码上做修改我是这样保证正确性

原同事过来问我：“你是打算用这个老系统改造还是重写？”我笑了笑说：“我还是重写吧。” 原同事也意会的笑了笑说：“我就知道。”当时我们都多少带着些技术高人一筹的傲气。...详细方案设计在别人写的代码上做修改，做详细设计时，第一步要做的是充分评估改动影响；第二步是画流程图梳理改动前后的调用链和数据流，列出修改点；第三步是定好测试关键案例，确保结果的正确性。...第一境界表达的本意是高瞻远瞩，立志高远。在读代码这件事上，可以理解为了解基本框架结构和代码基本实现的功能。第二境界是刻苦钻研深入的过程。第三境界是顿悟，了解之前梳理中没有想明白或忽略的细节或问题。...开会的时候，其他同学也开玩笑的提了一嘴。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。关键是他提的7个问题，他提之前我都有认真思考过，代码是刻意为之。...逻辑是没有问题的。但是他觉得代码上层不加，语义上不连贯。我觉得逻辑应该内聚，自己做好的事情不应该让上层来做。这种问题，我统归为风格问题。每个人写文章的思路是不同的，写代码的思路也是不同的。

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服务器小白的我,是如何将 node+mongodb 项目部署在服务器上并进行性能优化的

BiaoChenXuYing 前言 本文讲解的是：做为前端开发人员，对服务器的了解还是小白的我，是如何一步步将 node+mongodb 项目部署在阿里云 centos 7.3 的服务器上，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 来拉取你的代码到服务器上 我是创建了码云的账号来管理项目代码的...，因为码云上可以创建免费的私有仓库，我在本地把码上传到 Gitee.com 上，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，我用了 pm2， 可以永久运行在服务器上，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 的 blog-node 项目文档说明 4. 服务器小白的我,是如何将node+mongodb项目部署在服务器上并进行性能优化的

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【NVIDIA GTC2022】揭秘 Jetson 上的统一内存

下一个明显的问题是，如果我们要重复从 cpu 到 gpu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，所以一个明显的问题是，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，但是当你在gpu上运行时，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...不管你在Jetson上运行，还是在独立显卡上运行。这种通用做法，上去就是改代码，改成单一次分配，改成使用单一的managed分配。这样我们就不需要两份分配在在CPU内存和GPU显存中的副本了。...但是我认为，对于你来说，知道Pinned Memory是什么，和Managed Memory有何不同，以及，怎么在代码里用它，还是非常重要的。...下一个示例的重点是在独立gpu卡上编写代码，您如何调整该代码在 Jetson 上运行得最好，我们将看到的用 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

关于环境配置的文章可以算得上是月经贴了，随便上网一搜，就有大把的文章。但我觉得还是有必要记录一下我最近一次的深度学习环境配置，主要原因在于各种软件在快速更新，对应的安装配置方法也会有一些变化。...不知道你是否有过这样的经历，在github上看到一个有趣的开源项目，把代码下载下来，按照项目上的说明编译运行，结果发现怎么也不能成功。...或者反过来，你开发了一个不错的项目，丢到github，并把编译步骤尽可能详细的写了出来，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 上面的命令是CPU版本的，运行完之后，将命令中的cpu参数修改为gpu，再运行一次。...在我的机器上，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的差距

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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是如何工作的？ 要了解 OpenGL 是如何工作的，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 运行在 GPU 上面，至于在 GPU 上运行的好坏我就不赘述了。 我们在平时的开发当中，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的讲讲 OpenGL 是如何运行的。 ? 图3：OpenGL是如何运行的 图3中有1、2、3、4、5 个步骤，这几个步骤组合起来的代码就表示绘制一个三角形到屏幕上。...4.图中代码片段1就是通过 CPU 将 GLSL 的代码编译成 GPU 指令 5.图中代码片段2是在内存中定义好数据，然后将数据拷贝到 GPU 显存中，在显存中数据是以对象的形式存在的。...6.图中代码片段3是告诉 GPU 我需要运行代码片段1中编译好的 GPU 指令了。

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CUDA优化的冷知识 3 |男人跟女人的区别

本实践手册上指出了, CPU, 例如一个8核心16线程的机器, 最多只能同时运行16个线程; 而一个80个SM的GPU, 则可能同时执行10万个线程， 这就是典型的线程组织上的差异....实际上, 在我们这些多年的提供GPU硬件设备和服务的岁月中, 的确看到不少写成CPU风格的GPU代码, 甚至一些客户的GPU代码还跑不过CPU, 这是值得深思的现象。...我们一个4通道的CPU机器, 上2133的内存, 峰值不过才2133 * 8 * 4 = 68256MB, 也就是68GB/s, 这还是大型台式设备, 但是我司目前在售的一个巴掌大小的嵌入式的GPU设备...然后知道了GPU在计算峰值, 线程组织, 显存上的重要差异后, 你还需要知道GPU和CPU的不同点在于, 它不能就地使用内存中的数据进行计算, 需要通过某种方式传输到自己的显存, 才能有效计算, 而这里..., 报告和文章的书写, 也是在团队内部交流本轮经验, 进行技能沉淀的一个好机会.“ 无论每个人的分工如何, 无论你主要是做CPU上的工作, 我主要是做GPU上, 还是她主要做测试分析, 大家都将自己的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，回答得我头秃。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，我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 的显卡，也就是我们俗称的 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，可以参考我写过的这篇《语义分割基础与环境搭建》文章的环境配置部分。...自己没有 GPU，但是我就想用！可以！引出文本的重点，教你如何「白嫖 GPU」。 二、白嫖GPU 想白嫖，就盯准国内外提供 GPU 服务的大厂就行，比如这些知名的平台。 ?...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 电脑的。 3000 元左右的显卡，跑个算法，训练个小任务，完全够用。 多香啊，最主要的是学累了，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的问题总结与分析

如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。...此时，即使CPU为2349%，但模型的训练速度还是非常慢，而且，GPU大部分是时间是空闲等待状态。...num_workers=1时，模型每个阶段运行时间统计 此时，查看GPU的性能状态（我的模型是放在1,2,3号卡上训练），发现，虽然GPU(1,2,3)的内存利用率很高，基本上为98%...这个插槽的位置，也非常影响代码在GPU上运行的效率。 大家除了看我上面的一些小的建议之外，评论里面也有很多有用的信息。...shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True; 现象1：该代码在另外一台电脑上，可以将GPU利用率稳定在96%左右 现象2：在个人电脑上，CPU利用率比较低，

4.9K30

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 在研究一个需要借助深度学习重建老鼠大脑图像的项目时，由于不知道如何在图形卡或GPU上编程，于是他选择了CPU。...我们都知道中央处理器CPU具有四到八个复杂的内核，是我们电脑中不可或缺的芯片，可以用来执行各种计算。...该公司重新设计了深度学习算法，通过利用芯片自身的大容量可用内存和复杂的内核，使得算法在 CPU 上能更高效地运行。...“但如果你是一个深度学习研究人员，我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上无法很好地运行。...这就是为什么现在稀疏图工作负载通常在高性能计算的CPU上运行的原因。” 网友jminuse也表示，GPU在稀疏矩阵上效率较低，因此它们在本质上不如CPU能提供那么多的加速。

1.6K20

一台优秀的GPU服务器是什么样子的？

到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上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 在配置一台GPU服务器之前，你首先要明确一下: 我买这台GPU服务器到底要干什么？ 你是做科学计算？还是做深度学习？ 你是做研究？还是做生产（比如你是要拿来运营GPU数据中心的）？...接下来我们开始具体分析一下配置 CPU该如何选择 目前我看到很多人的配置，尤其是科学计算的用户， 基本上都是配置双路CPU，而且CPU往往都是频率最高，核数最多， 然后还上最大的内存条，插满所有槽。...除非你想糊弄老板，自己减少在GPU上的工作量，此时则可以考虑顶配CPU上满，从而减少自己往GPU移植的工作量。 ?...此外，因为双路CPU实际上是2个内存域，往往双路的总内存带宽高，特别是对于渣代码来说（不管是纯CPU应用，还是CPU+GPU应用），可以有效的抵抗渣访存/传输，内存瓶颈所影响的性能。

6.7K30

最优秀的开源库之GPUImage

前言 近期想了解一下 IOS 下是如何进行音视频采集和渲染的。在学习一门新的知识时，很多人都有自己的学习方法，有的是买书学习，有的是看论坛等等不一而终。...我的学习习惯是直接找一个比较好的开源项目，去分析它的代码。这样即可以了解到新的知识，又可以知道该如何编写正确的代码。自己的一点小心得哈。...但如果我们要对里边的每个函数都仔细的过一遍的话还是要花不少时间的，而且还可能有很多坑在等着我们。是否有这方面比较好的开源库呢？这样我们不就轻松的跳过了这些坑了吗？于是我发现了GPUImage库。...GPUImage GPUImage是一个BSD许可的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。在大规模并行运算处理图像或实时视频时，GPU相对于CPU有显著的性能优势。...在iPhone4上，一个简单的图像过滤器在GPU上执行的速度比CPU的过滤器快100倍以上。然而，在GPU上运行自定义过滤器需要大量处理OpenGL ES相关的代码。

93020

【Pytorch 】笔记十：剩下的一些内容（完结）

本身在自己的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，所以自己写的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 的 to 函数： ? 如果模型在 GPU 上， 那么数据也必须在 GPU 上才能正常运行。也就是说数据和模型必须在相同的设备上。...那么假设我这个地方设置的物理 GPU 的可见顺序是 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 服务器上的一个运行结果： ?...接着学习《模型模块》，知道了如何去搭建一个模型，一个模型是怎么去进行初始化的，还学习了容器，《常用网络层的使用》。

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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 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。...深度学习已经在充分利用 GPU 性能的基础上取得了重要成功。深度学习中做的许多卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 倍。...例如，我有 CUDA 11.3，想要安装所有的库，所以我的 install 命令是： 这一行命令完成运行，就可以开始用 GPU 加速数据科学啦！...在 CPU 上运行 DBSCAN 很容易。...我们将比较常规 CPU DBSCAN 和 cuML 的 GPU 版本的速度，同时增加和减少数据点的数量，以了解它如何影响我们的运行时间。

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从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

NVIDIA RAPIDS 是一套软件库，可让您完全在 GPU 上运行端到端数据科学工作流。...速度与激情的结果 因此，经过一些小的修改后，由于 RAPIDS，我能够成功地在 GPU 上运行 pandas 和 scikit-learn 代码。 现在，事不宜迟，你们一直在等待的那一刻。...我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%！...迄今为止，我们 CPU 代码的 UDF 部分的性能最差，为 526 秒。下一个最接近的部分是“Read in the csv”，需要 63 秒。 现在将其与在 GPU 上运行的部分的性能进行比较。...您会注意到“应用半正弦 UDF”不再是表现最差的部分。事实上，它与表现最差的部分相差甚远。cuDF FTW！ 最后，这是一张图表，其中包含在 CPU 和 GPU 上运行的实验的完整端到端运行时间。

2.2K20

用 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 普遍是多核，但是处理大量的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的，而几个和几千个就不是一个数量级了，因此，我们在进行巨型矩阵的运算过程中，使用 GPU 是必须的。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。...用 GPU 运行代码 用 GPU 运行代码的方法非常的简单，我在这里以 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 GPU 和 CPU 之间的差距，这个测试比较简单，就是同样的运算让 CPU 先运行，GPU 后运行，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 的矩阵，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 的运行时间和 GPU

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深度学习的完整硬件指南

但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。...GPU是深度学习应用的心脏——训练过程速度的提升是非常的大的，不容忽视。 我在GPU推荐博客中对如何选择GPU讲的非常详细，如何选择GPU在深度学习系统中相当关键。...此外，重要的是要知道内存速度与快速CPU RAM-> GPU RAM传输几乎无关。...“在内存上匹配最大的GPU显存”策略在于，如果你在处理大数据集时，你可能够还是会内存不足。最好的方式是和你的GPU匹配，如果你觉得内存不够，再买更大的内存。...所需的 CPU 核数 为了能够在CPU上作出明确的选择，我们首先需要了解CPU以及它和深度学习间的关系。CPU为深度学习做了什么？当你在一个GPU上运行你的深度网络时，CPU仅进行很简单的运算。

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深度学习的完整硬件指南

我在GPU推荐博客中对如何选择GPU讲的非常详细，如何选择GPU在深度学习系统中相当关键。在选择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的视频很详细地解释了内存在Linux上的技术窍门：内存速度真的重要吗？ 此外，重要的是要知道内存速度与快速CPU RAM-> GPU RAM传输几乎无关。...“在内存上匹配最大的GPU显存”策略在于，如果你在处理大数据集时，你可能够还是会内存不足。最好的方式是和你的GPU匹配，如果你觉得内存不够，再买更大的内存。...所需的 CPU 核数 为了能够在CPU上作出明确的选择，我们首先需要了解CPU以及它和深度学习间的关系。CPU为深度学习做了什么？当你在一个GPU上运行你的深度网络时，CPU仅进行很简单的运算。...显示器 刚开始吧我觉得写一些关于显示器的心得很蠢，但是它们各不相同，所以我还是整点话吧。 花在我的3台27寸显示器上的钱是我最值当的投资了。当使用多显示器的时候，生产力提升很多。

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我在办公室远程办公？四个远程写代码的工具

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的东西有很多，其中一个是如何远程写代码、调试，另一个就是如何远程沟通，这里只讲一些远程写代码的经验。 远程写代码有什么好处呢？...ipad mini还是最高配的游戏本，其实并没有区别； 对于公司，另外还有一些附加好处，我认为未来的发展方向是以后公司都可以考虑给每个写代码的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的电脑...； CPU可以低，2核在大部分时候足够了； 可以考虑一些云厂商的共享资源类，或者CPU使用受限类服务器，因为大部分时候编程需要的是内存足够，而不是CPU足够强劲，所以共享抢占类的服务器只在部分需要调试/...大家要知道，VS Code本身也其实是基于JS/TS开发，运行在Webkit上的桌面程序，类似于使用过Electron之类的程序将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上。...当然默认Colab分配的GPU一般是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P100的GPU，这个GPU是一个什么水平呢，是在GTX 1080的水平的

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