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  • CuPy | 教你一招将Numpy加速700倍?

    这就催生了新的加速工具——CuPy 库。何为 CuPy??CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 加速。在开始使用 CuPy 之前,用户可以通过 pip 安装 CuPy 库:pip install cupy使用 CuPy 在 GPU 上运行为符合相应基准测试,PC 配置如下:i7–8700k CPU1080Ti GPU32 GB of DDR4 3000MHz RAMCUDA 9.0CuPy 安装之后,用户可以像导入 Numpy 一样导入 CuPy:import numpy as npimport cupyas cpimport time在接下来的编码中,Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。
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  • 如何将Numpy加速700倍?用 CuPy 呀

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  • 如何将 Numpy 加速 700 倍?用 CuPy 呀

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  • CuPy和Dirichlet给了我TypeError:+=不支持的操作数类型:int‘和tuple’

    该函数与 numpy import numpy as npA = np.random.dirichlet(np.ones(n), n) 当我用同样的方法做同样的事情时 cupy import cupydirichlet(self, alpha, size, dtype) 144 size = alpha.shape 145 else:--> 146 size += alpha.shape 147 y = cupy.empty_rk_seed, y) TypeError: unsupported operand type(s) for +=: int and tuple 当输入是一个数值数组时,如下所示 import cupy我使用CUDA 10.1的cupy-cuda101版本8.5.0。其他所有与cupy和tensorflow相关的功能都可以在我的GPU (2080ti)上完美运行。
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  • 资源 | 神经网络框架Chainer发布2.0正式版:CuPy独立

    重要更新说明CuPy 已从 Chainer 中分离,现在是一个单独的包:https:github.comcupycupy这意味着如果你想让 Chainer 使用 GPU 的话,你需要安装 CuPy。请在使用 GPU 前遵循安装指南:http:docs.chainer.orgenstableinstall.html与 CuPy 分离相关,我们删除了部分旧版本的 CUDA 和 cuDNN 支持。在 Chainer v2.0.0 和 CuPy 1.0.0 中支持的版本为:CUDA 7.0 或更高cuDNN 4.0 或更高Chainer 的 repository 已从 pfnetchainer 移动到了扩展了 Evaluator 可接受的数据类型过去,我们只能将 NumPy 和 CuPy 对象提供给 chainer.training.extensions.Evaluator 的评估函数,现在没有这个限制了
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  • Python王牌加速库2:深度学习下的障碍期权定价

    作者:Yi Dong 编译:1+1=61前言上一期推文中,我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。 ?mathimport timeimport torchcupy.cuda.set_allocator(None)from torch.utils.dlpack import from_dlpack批量障碍期权定价模拟的CuPy版本如下:cupy_batched_barrier_option = cupy.RawKernel(rextern C __global__ void batched_barrier_option( float
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  • 超原版速度110倍,针对PyTorch的CPU到GPU张量迁移工具开源

    SpeedTorch背后的技术SpeedTorch 如此之快的技术是因为它是基于 Cupy 开发的。CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 加速。CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算,包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。有了这样强大的底层支持,再加上一些优化方法,SpeedTorch 就能达到 110 倍的速度了。你需要在导入 SpeedTorch 之前事先安装和导入 Cupy。安装步骤如下:!
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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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  • FPGA 云服务器

    腾讯FPGA云服务器是基于FPGA硬件可编程加速的弹性计算服务,您只需几分钟就可以获取并部署您的FPGA实例。结合IP市场提供的图片,视频,基因等相关领域的计算解决方案,提供无与伦比的计算加速能力……
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  • 专用宿主机

    专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。
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  • 黑石物理服务器2.0

    腾讯黑石物理服务器2.0(CPM)是一种包年包月的裸金属云服务,为您提供云端独享的高性能、无虚拟化的、安全隔离的物理服务器集群。使用该服务,您只需根据业务特性弹性伸缩物理服务器数量,获取物理服务器的时间将被缩短至分钟级。
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  • 容器服务

    腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine ,TKE)基于原生kubernetes提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。腾讯云容器服务完全兼容原生 kubernetes API ,扩展了腾讯云的云硬盘、负载均衡等 kubernetes 插件,为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,解决用户开发、测试及运维过程的环境一致性问题,提高了大规模容器集群管理的便捷性,帮助用户降低成本,提高效率。容器服务提供免费使用,涉及的其他云产品另外单独计费。
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  • 弹性伸缩

    腾讯弹性伸缩(AS)为您提供高效管理计算资源的策略。您可设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略,来管理 CVM 实例数量,并完成对实例的环境部署,保证业务平稳顺利运行。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理,同时告别业务突增或CC攻击等带来的烦恼,对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。
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  • 云函数

    云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。您只需使用平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。SCF 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。
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  • 批量计算

    批量计算(Batch)是为有大数据计算业务的企业、科研单位等提供高性价比且易用的计算服务。批量计算可以根据用户提供的批处理规模,智能地管理作业和调动所其需的最佳资源……
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  • 消息队列 CMQ

    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。CMQ 支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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  • 消息队列 CKafka

    CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。Ckafka 基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,无需彼此等待。Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点,适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
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