公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看： 高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！ 尽管如此，即使加速，Pandas仍然只能在CPU上运行。...幸运的是，随着GPU加速在机器学习领域的成功普及，将数据分析库应用到GPU上有了强大的推动力。cuDF库就是朝这个方向迈出的一步。...向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 cuDF的API是Pandas的一面镜子，在大多数情况下可以直接替代Pandas。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...而cuDF在GPU上只花了2.76秒。14倍的加速！ 快去试试吧！ —End—
英特尔提供了一套基于VA-API/Media SDK的硬件加速方案，通过在FFmpeg中集成Intel GPU的媒体硬件加速能力，为用户提供更多的收益。...文 / 赵军 整理 / LiveVideoStack 大家好，今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。...6、Intel GPU Intel GPU从Gen 3的Pinetrail发展到Gen 9.5的Kabylake，每一代GPU的功能都在增强，在Media上的能力也在增强。...提及编码，硬件加速的编码带来的最大好处是速度优势：我曾经基于Skylake-U这样双核四线程的低电压CPU上测试1080P的转码，基本可实现240FPS的实时转码；同时，在大规模部署时不能不考虑功耗比与性价比...9、其他问题 9.1 CPU与GPU的数据交换 当我们在处理一些异构计算时，始终需要面对此问题：CPU与GPU、DSP之间的数据交换。
作者：Parth Chokhra 编译：ronghuaiyang 导读 使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。 ?...“将这些建议的方法应用到SuperGLUE基准测试中，与开箱即用的CPU模型相比，作者能够实现9.8倍到233.9倍的加速。在GPU上，我们也实现了12.4倍的加速。"...最后，模型量化，通过优化利用硬件加速能力使模型可以更快的执行。CPU上采用8bit量化方法，GPU上将所有模型参数转换为16位浮点数据类型，最大限度地利用高效Tensor Cores。...在CPU上的8bit量化矩阵乘法：由于减少了CPU指令数量，8bit量化矩阵乘法与32位浮点运算相比带来了显著的速度提升。...batch size为1的BoolQ验证数据集上的CPU推理加速 总结 本文介绍了FastFormers，它能对基于Transformer的模型在各种NLU任务上实现高效的推理时间性能。
flash-linear-attention库的目的是使用Triton来加速rwkv6_linear_attention_cpu这个naive的实现。...Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。...kernel分布情况： 在GPU kernel的具体执行分布中，fused_recurrent_rwkv6_fwd_kernel已经是比例的最大的kernel了，而这个kernel的整体耗时非常低只花了...还有就是这个还原的公式没有返回state，而是在B，H的内循环中申请了一个局部的state，为了保持和上面的公式一致，需要把state的形状改成[B, H, N, N]，就像在profile代码编写那一节看到的这样
CPU 在时钟频率更重要的任务中会更好——或者根本没有 GPU 实现。如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 多核系统如何更快地处理数据。...许多在深度学习中完成的卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 次。...今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...上的 DBSCAN 使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 很容易。...使用 cuML 在 GPU 上运行 DBSCAN 的结果 使用 Rapids GPU 获得超高速 我们从 Rapids 获得的加速量取决于我们正在处理的数据量。
CPU 在时钟频率更重要的任务中会更好——或者根本没有 GPU 实现。如果你尝试执行的流程有一个 GPU 实现，且该任务可以从并行处理中受益，那么 GPU 将更加有效。 ?...许多在深度学习中完成的卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 次。...今天的数据科学没有什么不同，因为许多重复的操作都是在大数据集上执行的，库中有 pandas、Numpy 和 scikit-learn。这些操作也不太复杂，无法在 GPU 上实现。...CPU 上的 DBSCAN 使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 很容易。我们将导入我们的算法并设置一些参数。...使用 Scikit-Learn 在 CPU 上运行 DBSCAN 的结果 GPU 上带 Rapids 的 DBSCAN 现在，让我们用 Rapids 进行加速！
[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...，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以参照笔者这篇博文：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）结论：通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU，一个入门级显卡...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。...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)
问题描述 有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。...拓展 cpu — cpu 或 gpu — gpu checkpoint = torch.load(‘modelparameters.pth’) model.load_state_dict(checkpoint...) gpu — cpu torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location=lambda storage, loc: storage) gpu 1...()花费时间很长 如果pytorch在进行model.cuda(）操作需要花费的时间很长，长到你怀疑GPU的速度了，那就是不正常的。...以上这篇pytorch模型载入之gpu和cpu互转操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。 在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖 GPU 支持，因为它具有提升深度学习算法的潜力。 Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。...开启GPU 在菜单栏Colab 的“Runtime”选项中选择“Change runtime type”。然后选择GPU作为硬件加速器。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...训练一个基于skearn的模型： 训练一个基于gpu的模型和训练一个基于cpu的模型没有太大的区别。 这里训练sklearn模型需要16.2秒，但是训练基于gpu的cuML模型只需要342毫秒!
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云上运行”。...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云服务提供商在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上运行。...在我们测试中，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。”
以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。...同时，Sentieon针对第三代和第四代Intel Xeon Scalable处理器（以前代号为Sapphire Rapids）进行了改进及优化，更适用于在多核系统上扩展，可以在Xeon平台上实现更快速地处理急诊科及...图片本次评测将比较面向CPU平台的Sentieon软件及面向GPU平台的NVIDIA Clara Parabricks的运算性能和分析准确性，以评估两者在基因组二级分析中的性价比及成本效益。...*通过下表中各计算实例上Sentieon vs. Parabricks的性能对比，可以看出，3rd Intel Xeon平台可在40分钟左右完成30x WGS的数据分析，与GPU平台速度相当。...图片评测结论Sentieon软件是通过改进算法模型实现性能加速(纯CPU环境，支持X86/ARM)，不依赖于昂贵高功耗的专用硬件配置（GPU/FPGA），不依赖专有编程语言；同时Sentieon软件针对几乎所有的短读长和长读测序平台进行了优化
作者：Edison_G Transformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。...在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 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
https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 前言 Caffe是目前比较常用的深度学习框架，这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单...在Ubuntu上安装Caffe 如果Ubuntu版本是>= 17.04的，就可以使用以下的方式安装Caffe，注意安装的是Python 3的版本。...如果之前安装过了，重复执行命令也没有问题的。...make -j4 pycaffe make -j4 all make -j4 test make -j4 runtest 添加环境变量 使用命令vim /etc/profile，在该文件的最后加上下面的这行代码...data'].reshape(1, 3, nh, nw) 以下代码片段是加载图片得到预测结果的，out['prob']输出的是每个label的概率，使用到的synset.txt也是刚才那个GitHub上的文件
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10...大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。...如果开发者必须在 Win10 上运行深度学习设置，那么这些信息会对你有用。...5.2.0) [no Tensorflow support] with MKL 2018.0.3 一个 Python 发行版，它为我们提供了 NumPy，SciPy 和其他科学库 MKL 用于线性代数运算的 CPU...Keras 2.1.6 有三个不同的后端：Tensorflow-gpu 1.8.0，CNTK-gpu 2.5.1 和 MXNet-cuda90 1.2.0 Keras用于Tensorflow或CNTK
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在 GPU 上的大规模部署。...在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 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 模型在 GPU 上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。...根据不同异构器件的特点，研发包括 FPGA、ASIC、CPU、GPU 等的混合计算平台和解决方案，为快手各业务部门提供强大、高效的计算系统。
最近测试了华为的虚拟化软件在GPU上面的情况，将遇到的一些问题总结在这里。 硬件平台及软件版本介绍： 虚拟化服务器：DP2000，相当于华为的RH 2288HV5。 GPU：NVIDIA A40。...A40比较新，在华为的服务器兼容部件里面没有查到，在超聚变的兼容部件里面可以查到。 图片 2、虚拟化软件与GPU之间的兼容性，以及推荐的GPU虚拟化软件版本。...现在华为的虚拟化安装，可以先安装一台CNA，在通过CNA上安装一个安装软件，通过web界面，给其他服务器安装CNA，以及VRM，比之前在本地电脑上运行安装工具方便很多。...2、Java版本和nvidia-is-windows软件之间存在兼容问题，目前java版本是jre-8u191-windows-i586，没有问题，nvidia-is-windows的版本是应该是2018...（最好使用第三方VNC，否则填写License服务器时，显示有问题） 2、在安装好以及填好License服务器地址，激活成功后，在关机解绑时，没有发现解绑选项，在GPU资源组，右上方的“设置中”，勾选掉
鉴于AI是当下最火的技术方向，GPU加速运算在这方面又有天然的优势，所以官方在介绍其性能差异时主要针对AI各个计算框架来展示其加速比。...图像压缩流程 首先来看我们的应用的计算过程，部分代码在CPU上运行，部分代码在GPU上运行。在CPU和GPU上的数据需要通过PCIE在主存和显存之间进行交换。...适当控制每卡上运行的处理流，单机配置少量的GPU卡， 尽可能的将动态分配的内存静态化，这样有利于在GPU利用率和处理时延上取得平衡。...其次GPU的物理设备不需要最好的，普通的Tesla 系列GPU的计算性能已经能满足该场景下的计算加速,在物理拓扑上最好采用GPU直连CPU的模式与物理CPU均匀分配连接。...利用当前的M40架构，在GPU加速所取得的现网时延ms(编解码部分没放到GPU上进行) 分辨率 GPU CPU docker >2000x2000 143 366 393 2000x2000~1500x1500
在处理器内核数量和RAM带宽上，GPU有得天独厚的优势。GPU通常有成百上千的处理器内核，RAM带宽也比CPU大几倍，可以并行处理大量数值计算，因此其运算十分高效。...PG-Storm基本基于两点思想： 运行中本地GPU代码生成 异步流水线执行模式 在查询优化阶段，PG-Storm检测给定查询是否完全或部分可以在GPU上执行，而后确定该查询是否可转移。...通过GPU加速，这些异步相关切分也隐藏了一般延迟。 装载PG-Strom后，在GPU上运行SQL并不需要专门的指示。...它允许允许用户自定义PostgreSQL的扫描方式，而且提供了可以在GPU上运行的扫描/联接逻辑的其他可行方案。如果预计费用合理可行，任务管理器则放入自定义扫描节点，而非内置查询执行逻辑。...在此次测试中，所有相关的内部关系都可以一次性地加载到GPU RAM上，预聚集大大减小了CPU需要处理行数。测试代码详情可以查看这里。
引言 当前，提到深度学习，我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。...在我们深入之前，先来理解一些基本的CUDA编程概念和术语： host：指CPU及其内存； device：指GPU及其内存； kernel：指在设备（GPU）上执行的函数； 在用CUDA编写的简单代码中，...程序在host（CPU）上运行，将数据发送至device（GPU），并启动kernel（函数）在device（GPU）上执行。...需要牢记的是，核心函数是在设备（GPU）上执行的。这意味着它使用的所有数据都应当存储在GPU的内存中。...下面是CPU和GPU在NxN矩阵乘法上的性能比较： 正如您所观察到的，随着矩阵大小的增加，矩阵乘法运算的 GPU 处理性能提升甚至更高。
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。...包括描述它是如何工作的，以及如何使用它在GPU上微调具有200亿个参数的GPT模型。 为了进行演示，本文使用nVidia RTX 3060 12 GB来运行本文中的所有命令。...统一内存分页:它依赖于NVIDIA统一内存管理，自动处理CPU和GPU之间的页到页传输。它可以保证GPU处理无错，特别是在GPU可能耗尽内存的情况下。...使用QLoRa对GPT模型进行微调 硬件要求： 下面的演示工作在具有12gb VRAM的GPU上，用于参数少于200亿个模型，例如GPT-J。...没有它可能会出现内存不足错误。 在Google Colab上运行这个微调只需要5分钟。VRAM消耗的峰值是15gb。 它有用吗?让我们试试推理。
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