在 for detectCores()中,它说:
--这不适合直接用于mclapply的mc.cores参数,也不适合指定makeCluster中的核数。第一是因为它可能返回NA,第二是因为它没有给出允许的核数。
但是,我已经看到了一些示例代码,如下所示:
library(parallel)
k <- 1000
m <- lapply(1:7, function(X) matrix(rnorm(k^2), nrow=k))
cl <- makeCluster(detectCores() - 1, type = "FORK")
test <- p
我期待着加快对大型医学图像(512 x 512 x 1000倍)上高斯核的导数(2/3阶)的卷积,在我们的开源工具包中。我们目前通过FFT进行这种卷积运算。
在一位朋友建议我使用ArrayFire之后,在阅读了这个之后,我想看看是否可以采用这个工具包。似乎是一个伟大的努力,使我们能够处理多个后端,虽然我目前只对CUDA感兴趣,因为这是我手头的东西。
我在论坛上读到这个,它说ArrayFire中的卷积在特定内核大小之后切换到频域。我查看了cuda文件,但没有在ArrayFire或任何cuFFT文件中找到对fft的调用。我是不是遗漏了什么?
接下来,我想直接在频域构造高斯核的导数,用图像FFT进行
在默认情况下,Numpy的大多数函数将启用多线程。
例如,如果我运行一个脚本,我就在一个8核英特尔cpu工作站上工作。
import numpy as np
x=np.random.random(1000000)
for i in range(100000):
np.sqrt(x)
linux top将在运行期间显示800%的cpu使用率,如下所示
这意味着numpy自动检测到我的工作站有8个核,np.sqrt自动使用所有8个核来加速计算。
不过,我发现了一个奇怪的虫子。如果我运行一个脚本
import numpy as np
import pandas as pd
df=p
我发现torch.cuda.Stream()是在一些开源代码中手动定义的。
self.input_stream = torch.cuda.Stream()
self.model_stream = torch.cuda.Stream()
self.output_stream = torch.cuda.Stream()
在上,它说
You normally do not need to create one explicitly: by default, each device uses its own “default” stream.
试图理解他们为什么要手动定义这个。
我在尝试合并两个对接者的图像。
这是我的Dockerfile
FROM nvidia/cuda:10.0-devel-ubuntu18.04 AS cuda10
FROM osrf/ros:foxy-desktop
COPY --from=cuda10 /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda-10.0
RUN cd /usr/local && ln -s cuda-10.0 cuda
COPY --from=cuda10 \
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ptxjitcompiler.so.4
我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。
驱动程序(340.96)的安装工作正常:
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appr