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    图形遍历效率低？试试 R 树

    我们构建了一棵图形树，图形树的图形有位置、宽高等属性，并渲染在画布上。 需要实现选择功能，绘制一个矩形选区，使和该选区矩形相交的图形高亮。...为实现这个能力，我们计算图形树上的每个图形的包围盒：一个用 minX，minY、maxX、maxY 表达的一个矩形，它刚好包围住图形。...结构大概类似这样： { minX: 20, minY: 40, maxX: 30, maxY: 50, // 保存图形数据，比如图形对象 id，或图形对象本身 data: {}...，我们要计算图形树所有图形的包围盒，然后插入到 R 树上。...四叉树将视口界面分割成多个区域，每个区域记住自己包含了哪些图形。 然后移动目标图形时，判断它落在哪个区域，取出所在区域的图形，这些图形集合就是和目标图形发生碰撞图形的超集。

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    实践教程｜GPU 利用率低常见原因分析及优化

    二、GPU 利用率低的本质 常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU 等待的问题，GPU 空跑那利用率就低了...GPU 利用率低 说明：例如数据存储在“深圳 ceph”，但是 GPU 计算集群在“重庆”，那就涉及跨城使用了，影响很大。...loss 或者使用多进程或多线程进行加速 2）指标上报太频繁 说明：指标上报操作太频繁，CPU 和 GPU 频繁切换导致 GPU 利用率低 优化：改成抽样上报，例如每 100 个 step 上报一次...5、日志相关 1）日志打印太频繁 说明：日志打印操作太频繁，CPU 和 GPU 频繁切换导致 GPU 利用率低 优化：改成抽样打印，例如每 100 个 step 打印一次 四、常见数据加载方法说明 1、...如果在单机上面运行的好好的，扩展到多机后出现 GPU 利用率低，运行速度慢等问题，大概率是机器间通信时间太长导致的。请排查以下几点： 1、机器节点是否处在同一 modules？

    3.5K10

    nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型

    RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。...8787:8787 -p 8786:8786 \ rapidsai/rapidsai:cuda10.1-runtime-ubuntu16.04-py3.7 1.2 背景 cuGraph已在将领先的图形框架集成到一个简单易用的接口方面迈出了新的一步...cuGraph是RAPIDS的图形分析库，针对cuGraph我们推出了一个由两个新原语支持的多GPU PageRank算法：这是一个COO到CSR的多GPU数据转换器，和一个计算顶点度的函数。...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...图2：5千万边缘端到端PageRank运行时刻，cuGraph PageRank vs Spark Graph（越低越好） ---- 2 简单的demo 参考：https://github.com/rapidsai

    2.2K10

    如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

    GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。 但是在2007年，NVIDIA创建了CUDA。CUDA是一个并行计算平台，为开发人员提供API，使能够构建可以利用GPU进行通用处理的工具。...在并行处理大数据块的情况下，此设计比通用中央处理器（CPU）更有效的算法-Wikipedia上的CUDA文章 [2] 基本上，机器学习会执行处理大量数据的操作，因此GPU在执行ML任务时非常方便。...cuDF和cuML。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。..., 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf df = cudf.DataFrame

    2.4K40

    Sirius：GPU加速DuckDB，刷新ClickBench纪录

    Sirius格式可以直接映射到 cudf::table，实现零拷贝互操作性，使得所有剩余的SQL运算符（聚合、投影和连接）能够通过cuDF原语以GPU速度执行。...报告了热运行执行时间和相对运行时间，数值越低表示性能越好，1.0代表最佳可能得分。图3显示了所有基准查询的相对运行时间的几何平均值。...为了解决这个问题，Sirius利用cuDF的即时编译字符串转换框架来处理用户定义函数。图5比较了JIT方法与cuDF预编译API的性能，结果显示速度提升了13倍。...JIT转换后的核函数达到了85%的线程束占用率，而预编译版本仅为32%，展示了更好的GPU利用率。...通过将正则表达式分解为标准的字符串操作，cuDF JIT框架可以将这些操作融合到单个核函数中，从而改善数据局部性并降低寄存器压力。图5.

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    服务器资源利用率低怎么办？5步优化实战

    服务器资源利用率低怎么办？5步优化实战服务器资源利用率低？别慌！5步实战排坑指南服务器资源利用率低，就像买了一辆跑车只用来买菜一样，浪费！但别急着加配置，很多时候是姿势不对。...值越低，系统越倾向于使用物理内存。通常设置为0或10。vm.vfs_cache_pressure：控制系统回收缓存的积极程度。值越高，系统越倾向于回收缓存。通常设置为50或100。...第四步：容器化——资源隔离，提高利用率使用Docker等容器技术，可以将不同的应用隔离到不同的容器中，避免资源争抢。容器可以限制CPU、内存等资源的使用量，确保每个应用都有足够的资源，但又不会浪费。...没有一劳永逸的解决方案，只有不断优化才能提高服务器的利用率和性能。

    16910

    NVIDIA的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10

    图4：XGBoost CPU和FIL推理时间随批处理大小的增加而扩展（越低越好） 将来，cuML还将支持GPU上其他算法的推理。...cuGraph cuGraph已在将领先的图形框架集成到一个简单易用的接口方面迈出了新的一步。几个月前，RAPIDS收到了来自佐治亚理工学院的Hornet副本，并将其重构和重命名为cuHornet。...cuGraph是RAPIDS的图形分析库，针对cuGraph我们推出了一个由两个新原语支持的多GPU PageRank算法：这是一个COO到CSR的多GPU数据转换器，和一个计算顶点度的函数。...这些原语会被用于将源和目标边缘列从Dask Dataframe转换为图形格式，并使PageRank能够跨越多个GPU进行缩放。 下图显示了新的多GPU PageRank算法的性能。...图2：5千万边缘端到端PageRank运行时刻，cuGraph PageRank vs Spark Graph（越低越好） cuGraph 0.9还包括了一个新的单GPU强连接组件功能。

    3.6K31

    让python快到飞起 | 什么是 DASK ？

    一个任务调度程序，用于构建任务图形，协调、调度和监控针对跨 CPU 核心和计算机的交互式工作负载优化的任务。...Dask 可提供低用度、低延迟和极简的序列化，从而加快速度。 在分布式场景中，一个调度程序负责协调许多工作人员，将计算移动到正确的工作人员，以保持连续、无阻塞的对话。多个用户可能共享同一系统。...该单机调度程序针对大于内存的使用量进行了优化，并跨多个线程和处理器划分任务。它采用低用度方法，每个任务大约占用 50 微秒。 为何选择 DASK？...它基于 Dask-cuDF 库构建，可提供高级抽象层，从而简化大规模高性能 ETL 运算的创建。...| BlazingSQL BlazingSQL 是一个在 GPU 上运行的速度超快的分布式 SQL 引擎，也是基于 Dask-cuDF 构建的。

    5.3K123

    教你一个在NVIDIA Jetson开发板上显示GPU利用率的图形化工具

    然而唯独缺少GPU的利用率。 ? 当然，大多数开发人员可以使用tegrastats工具来获得GPU利用率， ? 但这种打印方式每秒钟都有大量的其他系统参数。...对于很多开发者来说，希望只看到GPU如何随着时间而被利用的一个可视化图形。 ? 今天，大名鼎鼎的JetsonHacks大叔又带来了他新的教程。 ?...他编写了一个简单的Python脚本，类似系统监控器的工作方式，图形化显示了60秒间隔内的GPU利用率。...安装 图形化的实现其实是利用了一个动画的Python Matplotlib图。所以第一步是安装适当的Matplotlib库。...过一会就会弹出一个图形框: ? ? 我们再随便打开一个网页，可以看到这个显示GPU利用率的小工具在不断变化图形显示： ?

    4.3K30

    一种面向确定性低延迟网络数据应用的处理器-nanoPU

    那么我们能否从CPU本身考虑，建立新的CPU与网络数据的接口，从而实现上述具有低的且确定性的时延呢？ 答案是肯定的。...现代CSP试图通过引入具有快速RDMA和运行低延迟微服务的NIC驻留CPU内核的专用NIC硬件[6，38]来解决此问题。...另外，nanoPU可以被认为是一类新型的特定域的nanoService处理器，设计用于安装在smartNIC上，或者是一个独立的集群，可以服务于亚微秒RPC。...可靠，低延迟的NDP [20]传输层和拥塞控制的硬件实现。据我们所知，这是对学术机构实施的硬件传输协议的首次端到端评估。...为了测试这个想法，斯坦福大学和普渡大学的研究人员创建了一个定制的多核 RISC-V 处理器和一个支持 RPC 的 NIC，并运行了一些测试来证明这个概念有一定的有效性。

    1.9K40

    从“图形可视化”到“图生代码”，低代码平台的新挑战

    前言： 低代码平台最大的一个特点就是可视化，将代码采用可视化的方式展示管理。一时间拥有图形化界面的各类系统都挂上了低代码的标签。...但更多的代码从业者在使用中却发现，在众多的低代码平台中都是“别人家的代码”其可视化主要是别人家的代码图形化做的好。而自身如果想实现图形化还是得从图形化入手再重新学习别人家的代码。...这其实对于当前的低代码提出了一个新的挑战，图形化究竟是灌输给大家一种适合图形化展示的代码组合和撰写方法，让大家去学习以便于做出更好的支持图形化展示的代码软件，还是从根本上构建一种图形化的工具体系成为事实代码标准...Onion 图生代码系列博文，将从这个问题入手，从图形表现以及代码设计方面去探讨，图形（可视化）与代码涉及的一些基础关系，并视图从“图生代码”这个角度去考虑怎么去规范“图形可视化设计”以及如何逻辑成为严谨的设计代码...而对于低代码平台及工具而言，其最主要的一个功能也是配置管理低代码组件的元数据信息。在业务组件发生需求变更时尽量通过修改元数配置的方式来改变组件的业务特性。

    57500

    ChatGPT+低代码：5秒实现AI自动建模与图形化编程

    二、低代码+AI低代码的初衷就是能够大幅提高系统研发效率，来帮助用户更好的实现数字化。其实在本质上来说，和AI是相通的。现在的ChatGPT都能写代码，那么它能不能联动低代码工具呢？答案当然是可以！...· 搭建模型在织信低代码的应用设计过程中，模型搭建往往是一个系统的初期最重要的阶段，需要低代码开发人员基于过往的业务场景经验，提供合理、可拓展的业务模型设计。...· 图形化编程AI能做到的事情当然还不止这一些。数据模型毕竟还仅仅是单一维度的东西，要配合业务逻辑的才能称得上是系统。...四、“低代码+AI”未来可期国内企业目前数字化转型的普遍遇到的难题是“缺钱”、“缺人”。...而这两件事情，在“低代码 + AI”的结合下，我们给出了一个全新的解法。首先低代码凭借特有的系统构建成本优势，能够大幅度的帮助企业削减信息化投入成本，用1个系统的钱做建设10个系统的事。

    2.3K40

    【AI系统】GPU 工作原理

    前面的文章对 AI 计算体系和 AI 芯片基础进行讲解，在 AI 芯片基础中关于通用图形处理器 GPU 只是简单地讲解了主要概念，将从 GPU 硬件基础和英伟达 GPU 架构两个方面讲解 GPU 的工作原理...CPU 优化的目标是尽可能快地在尽可能低的延迟下执行完成任务，同时保持在任务之间具体快速切换的能力。它的本质是以序列化的方式处理任务。...不同处理器计算 AX+Y 时的内存利用率，不管是 AMD Rome 7742、Intel Xeon 8280 还是英伟达 A100，对于 AX+Y 这段程序的内存利用率都非常低，基本 ≤0.14%...它采用双倍数据速率传输，即在每个时钟周期传输两次数据，提高了数据传输效率 主要用于高性能图形处理器（GPU）和游戏主机等需要高带宽内存的设备中 HBM（High Bandwidth Memory...与其他存储芯片通信，实现高效的数据传输 具有非常高的带宽和较低的延迟，适用于高性能计算和 AI 等需要大量数据传输的领域 主要用于高端图形处理器

    86110

    Linux 5.3正式发布：加入AMD GPU和中国兆芯 CPU支持！

    其完全开放、高度可定制化的属性，使得用户可以用非常低的成本搭建所需的工作环境，同时安装依赖的时候也非常方便，直接一条命令就安装好了。...推荐的LWN文章：新的系统调用：pidfd_open（）和close_range（） 任务调度程序中的利用率限制支持 此版本为任务计划程序添加了利用率限制支持。...利用率钳位是一种允许强制执行最小和/或最大频率范围的机制，具体取决于CPU上当前处于活动状态的任务。...支持Zhaoxin x86 CPU 此版本增加了对Zhaoxin x86处理器的支持，ZX系列处理器的架构是威盛Centaur Technology x86-64 Isaiah设计的延续。...威盛是中国台湾的集成电路设计公司，主要生产主板的芯片组、中央处理器以及图形处理器。主要在研发晶圆，然后外包给晶圆厂（例如台积电）代工。

    2K30

    说真的，你可能误会Pandas了

    对于精度要求不高的数据，你可以在加载数据的时候，去调整下数据类型，把高精度调整为合适的低精度，比如年龄字段int8精度就够了，没必要int32或者int64。...大数据集有大数据集的处理手段，有不少类pandas的替代加速库可以使用，比如polars、dash、modin、cudf等，它们采用并行计算、分布式或者硬件加速的方式来加快数据处理速度。...而且它们大多是用pandas的接口，函数、方法和pandas类似，切换的学习成本很低，比如Polars、Modin、cuDF。 那什么场景下使用对应的数据处理库呢？...就像之前说的，小数据集或者快速验证的数据可以用pandas，单机处理中大数据集用Polars或Modin，分布式处理超大数据集用Dask，有GPU加速用cuDF，复杂查询则用DuckDB。

    28010
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