在使用TensorFlow时,我编写了以下代码来评估Python多处理的效果:
import tensorflow as tf
from multiprocessing import Process
mydevice = "/gpu:0"
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.01)
mrange = 1000
def myfun():
with tf.device(mydevice):
mm1 = tf.constant([[float(i) for i in rang
我在实验如何使用numba内部的cuda。然而,我遇到了一些与我期望不同的事情。这是我的密码
from numba import cuda
@cuda.jit
def matmul(A, B, C):
"""Perform square matrix multiplication of C = A * B
"""
d=cuda.local.array((3,3),dtype=numba.float64)
i, j = cuda.grid(2)
if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]:
tmp
当我阅读tensorflow官方指南时,有一个例子显示了操作的显式设备布局。在这个例子中,为什么CPU执行的时间少于GPU?更常见的是,哪种操作在GPU上执行得更快?
import time
def time_matmul(x):
start = time.time()
for loop in range(10):
tf.matmul(x, x)
result = time.time()-start
print("10 loops: {:0.2f}ms".format(1000*result))
# Force execution on CPU
在CPU和GPU (黄色块)中内核启动的开始和结束定义是什么?他们之间的界限在哪里?
请注意,CPU和GPU中那些黄色块的开始、结束和持续时间是different.Why CPU调用vecAdd<<<gridSize, blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, n);需要那么长时间吗?
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// CUDA kernel. Each thread takes care of one element o
我正在将一个C++程序移植到CUDA,所有的计算都是关于矩阵/向量的。第一个移植函数是矩阵的FFT。在将矩阵的FFT移植到CUDA后,发现CPU和GPU之间的数据传输几乎一直在进行。
// interface: do shift and inverse FFT on a matrix
extern "C" int cu_inv_fft_shift(std::complex<double>* ptrDest, int nRows, int nCols) {
#ifdef ENABLE_DEBUG_TIME_MEASURE
float ms1, ms2
我有一个函数,它使用存储在一个数组中的值对另一个数组进行操作。这与numpy.hist函数的行为类似。例如:
import numpy as np
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def array_func(x, y, output_counts, output_weights):
for row in range(x.size):
col = int(x[row] * 10)
output_counts[col] += 1
output_weights[col] += y[row]
我正在尝试让TensorFlow的random_poisson函数在我的GPU上运行;考虑到 TensorFlow源代码页有一个函数testCPUGPUMatch来比较在CPU上运行和在GPU上运行时random_poisson的输出,这似乎是可能的。但是,在使用代码进行测试时:
import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
with tf.device("/gpu:0"):
test = sess.run(tf.random_poisson(1.0, [], dtype=tf.float64))
由于未知的原因,下面的代码在GPU上比在CPU上慢两倍。有人能解释一下原因吗:
import time
import tensorflow as tf
with tf.device('/device:GPU:0'): # gpu takes: 5.132448434829712 seconds
# with tf.device('/cpu:0'): # cpu takes: 3.440524101257324 seconds
i = tf.constant(0)
while_condition = lambda i: tf.less(