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我的问题:我应该如何在mxnet中执行快速矩阵乘法？我创建随机数组，将它们复制到上下文中，然后相乘。import mxnet as mxprint(profiler.dumps(reset=True))
在这
浏览 24提问于2019-07-30得票数 2
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例如，我在pytorch中有一个cuda张量，如何在gpu中直接将其转换为mxnet/tensorflow，而无需将其复制到cpu？频繁地在cpu和gpu之间复制数据非常耗时。
浏览 25提问于2019-09-06得票数 0
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在安装指南中...4.从Releases选项卡下载最新的支持GPU的MXNet包。注意:您需要将其中一些解压缩文件复制到MXNet的R-package文件夹中。我们现在使用两个文
浏览 6提问于2017-02-17得票数 0
我正在为我的64位Armv8-A在Yocto (Rocko)上安装mxnet。我做了pip3 install mxnet并成功地安装了它。它安装在-我把mxnet和mxnet-1.6.0.dist-info复制到-
/usr/lib64/python3.5/site-packages然后，我尝试了import mxnet，它给了我以下的错误-
浏览 1提问于2020-04-07得票数 2
因此，这两行代码将文件复制到我的本地目录。)echo "USE_CUDA=1" >>config.mkrequire(<em
浏览 5提问于2017-04-10得票数 0
self.ctx)]在运行fit方法之前，也会调用self.model.initialize(ctx=mx.gpu问题是nvidia-smi报告说进程被正确地分配到GPU中。然而，在图形处理器中运行fit的速度并不比在中央处理器中运行的速度快。此外，将batch_size从50000增加到500000会将每批处理的时间增加10倍(考虑到GPU并行化，这是我没有预料到的)。具体来说，对于50k的批处理：* output = self.model(bat
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
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network.Labels: labels,}File "/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/numeric.py", line 538, in asarray return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: object __array__ metho
浏览 1提问于2019-11-13得票数 1
根据上面的计算，我的程序中需要的块数量大约是(1 1GB/ m)，因为GPU中的块总数是有限的，我如何有效地做到这一点？我应该以迭代的方式从主机调用内核，而内核内部没有任何循环吗？？
浏览 0提问于2012-11-26得票数 0
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CUDA分配字符串数组
、、、
每当我运行包含这些行的脚本时： HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void **)&gpu_reads, inputDim * sizeof(char *))); HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void **)&(gpu_reads[i]), (READS_LENGTH+ 1) * sizeof(char))); for(i=0; i<in
浏览 0提问于2016-06-10得票数 0
3回答
Cuda内存传输开销
、、、
众所周知，将数据复制到GPU的速度很慢，我想知道将数据传递到GPU时，什么才是真正的“算数”。= 1000; //Or any arbitrarily large number
extern float* c; &
浏览 5提问于2018-01-11得票数 0
我认为这完全破坏了GPU的状态，因为在第一次发生之后，我不能调用任何CUDA内核而再次得到这个错误。// code
...
浏览 1提问于2012-04-16得票数 1
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在一个用OpenACC加速的Fortran程序中，我需要在GPU上复制一个数组。复制的阵列将仅在GPU上使用，永远不会复制到主机上。此解决方案的问题在于，即使不在此处使用，我也必须对主机上的重复阵列执行allocate操作。一些主机内存将被浪费，特别是对于大型阵列(即使我知道在耗尽主机内存之前我会耗尽设备内存)。
浏览 15提问于2021-09-17得票数 1
我有一个anaconda安装，我用它在Windows10上配置了Python3.6，tensorflow 1.13。安装工作正常，除非我尝试调用CuDNN代码，即conv2d和类似的函数，当我遇到以下错误时：“E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:324] Loaded cudnn library: 7.3.1但源代码是用: 7.4.1编译的。如果是CuDNN 7.0或更高版本，CuDNN库的主要和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级您的CuDNN库”。 Which TensorFlow and CUDA ve
浏览 14提问于2019-04-21得票数 1
2回答
数组同步和多线程
、、、
调用阵列上的主机函数。 我遇到的问题是，当我通过网络发送结果的最后一部分时，我需要使用主机功能将数据从GPU复制到CPU。这会导致抖动(可变延迟)。这会导致Thread3等待Thread2完成其ArrayFire计算(如果当时发生了任何计算)，并在Thread3中导致随机抖动，我需要调用主机才能将阵列复制到CPU内存。 我的假设是正确的吗?
浏览 38提问于2020-01-24得票数 1
我使用的是AMD Fusion处理器(A10-5800k)，因此两个设备(CPU和GPU)都应该能够在彼此的内存上工作。我知道普通的GPU会将数据复制到设备内存中，并对其进行操作。正常的GPU会在之后复制回数据吗？有人知道如何在CPU和GPU的同一阵列上真正工作吗？我真的很想避开clEnqueueReadBuffer。
浏览 3提问于2013-02-25得票数 2
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我知道canvas2DContext.getImageData可能很有帮助，但这可能不是最好的方法，因为我会以每秒60次画布作画，这会减慢速度。
谢谢!
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
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DJL建议在本教程中使用它的MXNet引擎作为默认引擎。它是通过maven依赖项ai.djl.mxnet:mxnet-engine:0.5.0包含的。以下是我考虑过/尝试过的步骤：
默认情况下，DJL在MXNet引擎上运行。我们在CPU机器上使用mxnet，在GPU机器上使用mxnet-cu102mkl。mkl表示启用了Intel-MKLDNN。cu102意味着
浏览 1提问于2020-05-31得票数 0
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我正试图在本地GPU上运行Amazon的。我将木星笔记本中的代码复制到以下Python脚本中：import subprocessfrom sagemaker.mxnet importMXNetfrom sagemaker import get_execution_roleinstance_type
浏览 0提问于2018-10-07得票数 1
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如果我假设框架缓冲区在GPU上的内存中，然后在glDrawX完成后复制回CPU端，然后安装到屏幕的某个窗口，然后通过我的HDMI电缆发送(再次通过GPU！)，我的理解是正确的吗？去我的班长那里？
浏览 0提问于2017-11-13得票数 3
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目前，我将整个数组复制到GPU并执行cuFFT。现在，我正在尝试优化程序，NVIDIA视觉分析器告诉我通过并行计算来隐藏memcopy。我的想法是，例如，复制三分之一的信号长度到GPU，然后下三分之一，计算FFT与前三分之一已经复制的输入值并行。然后复制最后三分之一并更新输出值，直到所有时间值都被处理为止。因此，最终应该有一个输出阵列，在窦房结的频率处有一个峰值。
浏览 2提问于2014-08-02得票数 3
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