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视频编码的GPU加速

同时,在GPU领域,随着CUDA等通用计算平台的不断发展,GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1. 目前,基于CUDA的GPU加速已经在深度学习、图像处理、科学计算等领域有着广泛应用。 2. 编码加速 目前,最新的视频编码标准是HEVC,基于GPU的HEVC编码加速研究已经有很多。 这就要求加速算法必须提高吞吐量。 在HEVC中,整像素搜索部分是以PU块为单位进行。然而,HEVC的PU块可选大小分布广泛,最大可取64x64,最小时边长仅为4。 在进行GPU运算时,首先要把数据从主机内存中传输到GPU显存中,合理地进行I/O设计是GPU效率的关键。 总结 本文主要介绍了常见的HEVC的GPU加速方法和GPU程序设计时要注意的问题。主机和设备之间的I/O是GPU优化的重点问题,需要精心设计。

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GPU加速分子模拟

1.GHZ功耗:238W平台:centos7+fftw3+nvidia driver 365+cuda8 测试软件:gromacs 5.1.4,手工编译source code测试结果:相同的体系,不用GPU 加速, 1.5nsday ;启用了GPU加速计算,11nsday.~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~6,7年前的旧卡,四个合共1792个CUDA,可以有如此的加速效果,是超出预期。

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    Javascript如何实现GPU加速

    一、什么是Javascript实现GPU加速? CPU与GPU设计目标不同,导致它们之间内部结构差异很大。 CPU需要应对通用场景,内部结构非常复杂。 而GPU往往面向数据类型统一,且相互无依赖的计算。 所以,我们在Web上实现3D场景时,通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点)。 但是,如果只是通用的计算场景呢? 测试平台 测试结论 PC GPU较CPU优势较少 iOS GPU较CPU优势较少 Android vivoX20(运行10次平均)CPU:770ms,GPU:270GPU较CPU快2.85倍三星S7(运行 10次平均)CPU:982ms,GPU:174msGPU较CPU快5.64倍 2.4、使用GPGPU意义: GPU与CPU数据传输过程,与GPU实际运算耗时相当,所以使用GPU运算传输成本过高,实测在 本测试案例是从webAR项目中抽取,需要实时跟踪用户摄像头处理视频流(256*256),使用GPU计算意义非常大,否则无法实现实时跟踪。 三、如何实现GPU通用计算?

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    PyTorch-GPU加速实例

    补充知识:pytorch使用gpu对网络计算进行加速 1.基本要求 你的电脑里面有合适的GPU显卡(NVIDA),并且需要支持CUDA模块 你必须安装GPU版的Torch,(详细安装方法请移步pytorch 官网) 2.使用GPU训练CNN 利用pytorch使用GPU进行加速方法主要就是将数据的形式变成GPU能读的形式,然后将CNN也变成GPU能读的形式,具体办法就是在后面加上.cuda()。 代表不支持 ''' 注意在进行某种运算的时候使用.cuda() ''' test_data=test_data.test_labels[:2000].cuda() ''' 对于CNN与损失函数利用cuda加速 加速。 切换到CPU上进行操作 eg: loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 理解并不全,如有纰漏或者错误还望各位大佬指点迷津 以上这篇PyTorch-GPU加速实例就是小编分享给大家的全部内容了

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    tensorflow的GPU加速计算

    GPU上的运算被自动调整到了CPU上(比如a_gpu和a_gpu/read),而可以被GPU执行的命令(比如a_gpu/initial_value)依旧由GPU执行。 ''' 虽然GPU可以加速tensorflow的计算,但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上,一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上,而把其他操作放到CPU上。 GPU是机器中相对独立的资源,将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据从内存复制到GPU设备上,这也需要额外的时间。 # 只使用第二块GPU(GPU编号从0开始)。在demo_code.py中,机器上的第二块GPU的 # 名称变成/gpu:0,不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GOU上。 二、深度学习的多GPU并行训练模式 tensorflow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程,但是利用更多的GPU或者机器,需要了解如何并行化地训练深度学习模型。

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    GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略

    本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。 当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶颈时,我们通常的方法是应用GPU或者Google的TPU来进行加速,可以简单地把TPU看成打包在一起的多个GPU。 3,设置GPU加速选项 在 修改/笔记本设置/硬件加速器 下拉菜单选择GPU即可。 ? 通过运行 nvidia-smi命令,我们可以查看GPU的一些基本信息。 ? 经过试验,在我们这个例子中,不使用硬件加速器时,模型训练完成用时187.6s,使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s,约有3倍多的加速效果。 当模型参数更多,张量计算任务更加繁重时,GPU加速效果更加明显,有时候能够达到5倍到10倍的提升。 老铁,不走一个试试看吗?

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    tensorflow GPU版本配置加速环境

    import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 背景 环境:Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了 Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\ Download and install CUDA 8.0 from this URL: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 5.模型gpu加速训练: # 测试tensorflow\_gpu版本加速效果代码 from datetime import datetime import math import time import tensorflow 给你带来训练时的高速了,个人觉得还是得有一块好的显卡,这样加速效果会更好,速度更快。。。。

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    C#的GPU加速方法

    Stopwatch watch2 = new Stopwatch(); watch2.Start(); Sum(p, a, b, size); watch2.Stop(); Console.WriteLine("GPU 测试代码是计算4亿个数的和,可以看到GPU计算比CPU计算少了300毫秒,但是CPU在循环2亿次的情况下居然仅仅比GPU多了300毫秒,这是因为GPU无法从内存读取数据,需要把数据先复制到显存里才能计算 现实情况下,循环体里不可能只有一行代码,假设循环体里有10个语句,那么CPU的执行时间就会翻10倍,而GPU的执行时间也会翻10倍,但是由于主要耗时操作是数据的复制,所以实际增长不会特别明显。 } watch1.Stop(); Console.WriteLine("CPU耗时:" + watch1.Elapsed.TotalMilliseconds); 这次改用100万量级的数据 现在GPU

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    GPU加速——OpenCL学习与实践

    在今天,大多数大中小型超算中心中都有GPU的身影。 由于CUDA由NIVIDA一家设计,并未被Intel和AMD等接受,因此目前使用CUDA编写的程序只支持NVIDA GPU,而OpenCL的出现解决了这一问题。 OpenCL的设计借鉴了CUDA的成功经验,并尽可能地支持多核CPU、GPU或其他加速器。OpenCL不但支持数据并行,还支持任务并行。同时OpenCL内建了多GPU并行的支持。 malloc(numDevices * sizeof(cl_device_id)); status = clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU cl_int *errcode_ret) 示例demo:将GPU上的数据映射到CPU内存,再将CPU上的内存映射回GPU

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    pytorch基础知识-GPU加速

    本节比较简单,介绍一个显卡加速功能。 一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时,默认使用cpu计算,但cpu运算速度十分有限,一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。 GPU加速功能可以将运算切入到显卡中进行,从而提高运算速度。 该方法在pytorch 0.3版本以前较麻烦,当时是在代码后面加入.cpu()进行。 首先定义device(设备),再调用.to函数 在使用该项功能前 首先确认自己电脑有GPU英伟达显卡,且支持CUDA模块, 随后确认自己电脑里安装了CUDA, 可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA = optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU 上去 同样的,数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device) 这里要注意同一个数据在CPU和在GPU上建立后是完全不一样的

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    GPU进行TensorFlow计算加速

    为了加速训练过程,本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一些常用参数。 而一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0,第二个GPU名称为/gpu:1,以此类推。 CPU上(比如a_gpu和a_gpu/read),而可以被GPU执行的命令(比如a_gpu/initial_value)依旧由GPU执行。 ''' 虽然GPU可以加速TensorFlow的计算,但一般来说不会把所有的操作全部放在GPU上。一个比较好的实践是将计算密集型的运算放在GPU上,而把其他操作放到CPU上。 # 只使用第二块GPUGPU编号从0开始)。在demo_code.py中,机器上的第二块GPU的 # 名称变成/gpu:0,不过在运行时所有/gpu:0的运算将被放在第二块GPU上。

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    Web 性能优化-CSS3 硬件加速(GPU 加速)

    CSS3 硬件加速又叫做 GPU 加速,是利用 GPU 进行渲染,减少 CPU 操作的一种优化方案。 开启 GPU 加速 CSS 中的以下几个属性能触发硬件加速: transform opacity filter will-change 如果有一些元素不需要用到上述属性,但是需要触发硬件加速效果,可以使用一些小技巧来诱导浏览器开启硬件加速 要注意的问题 (1)过多地开启硬件加速可能会耗费较多的内存,因此什么时候开启硬件加速,给多少元素开启硬件加速,需要用测试结果说话。 (2)GPU 渲染会影响字体的抗锯齿效果。 这是因为 GPU 和 CPU 具有不同的渲染机制,即使最终硬件加速停止了,文本还是会在动画期间显示得很模糊。 GPU加速是什么 使用CSS3 will-change提高页面滚动、动画等渲染性能

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    Chrome 如何开启 GPU 硬件加速

    本文作者:ivweb 王少飞 启用硬件加速 1 在chrome的地址栏中输入chrome://settings/回车 2 滚动页面到地步,点击 ==显示高级设置== 3 再次滚动到页面地步,找到 = =使用硬件加速模式== 开启gup硬件加速 1 在chrome的地址栏中输入chrome://flags/#disable-accelerated-video-decode找到==硬件加速的视频解码=

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    如何在 GPU加速数据科学

    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。 这些操作也不太复杂,无法在 GPU 上实现。 最后,还有一个解决方案。 用 Rapids 加速 GPU Rapids 是一套软件库,旨在利用 GPU 加速数据科学。 %%time y_db_gpu = db_gpu.fit_predict(X_gpu) GPU 版本的运行时间为 4.22 秒,几乎加速了 2 倍。 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。 一个好的经验法则是,较大的数据集将更加受益于 GPU 加速。在 CPU 和 GPU 之间传输数据有一些开销时间——对于较大的数据集,开销时间变得更「值得」。

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    python调用英伟达GPU加速方法

    调用GPU的本质其实是调用CUDA的dll 如果你对CUDA编程不熟悉,可以参考CUDA并行编程概述 生成CUDA dll 调用显卡的方法是调用CUDA的dll,因此首先要使用CUDA生成dll 下面是示例

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    使用GPU和Theano加速深度学习

    【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识,Theano是主流的深度学习Python库之一,亦支持GPU,然而Theano入门较难,Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU 和Theano加速深度学习,使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。 将硬件切换到GPU后,我们可以来做一下测试,使用Theano文档中提供的测试代码来看看Theano是否能够检测到GPU。 ' 如果Theano检测到GPU,上面的函数运行时间应该需要0.7秒,并且输出“Used the gpu”。 最后,正如你所看到的,使用GPU训练的深度神经网络会加快运行加速,在这个项目中它提升的速度在3倍到15倍之间。

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    Python实现GPU加速的基本操作

    加速的来源。 GPU加速效果 前面我们经常提到一个词叫GPU加速GPU之所以能够实现加速的效果,正源自于GPU本身的高度并行性。 但是从第二次运行调用开始,就不需要重新编译,这时候GPU加速的效果就体现出来了,运行结果如下: $ python3 gpu_add.py The error between numba and numpy 加速的程序也能够达到5倍的加速效果(在前面一篇博客中,针对于特殊计算场景,加速效果可达1000倍以上),而且可定制化程度非常之高。 总结概要 本文针对于Python中使用Numba的GPU加速程序的一些基本概念和实现的方法,比如GPU中的线程和模块的概念,以及给出了一个矢量加法的代码案例,进一步说明了GPU加速的效果。

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    如何在 GPU加速数据科学

    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。 这些操作也不太复杂,无法在 GPU 上实现。 最后,还有一个解决方案。 用 Rapids 加速 GPU Rapids 是一套软件库,旨在利用 GPU 加速数据科学。 %%timey_db_gpu = db_gpu.fit_predict(X_gpu) GPU 版本的运行时间为 4.22 秒,几乎加速了 2 倍。 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。 一个好的经验法则是,较大的数据集将更加受益于 GPU 加速。在 CPU 和 GPU 之间传输数据有一些开销时间——对于较大的数据集,开销时间变得更「值得」。

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    速读-NFA的GPU加速

    Overall, this study achieves better performance compared with the previous state-of-art GPU implementations In general, this paper focuses on solving a challenge domain-specific problem in the area of GPU. the reason that the methodology and experiments of the article utilize the characteristics of NFA and GPUGPU-based NFA implementation for memory efficient high speed regular expression matching.” 网站所有代码采用Apache 2.0授权 网站文章采用知识共享许可协议BY-NC-SA4.0授权 © 2021 • OmegaXYZ-版权所有 转载请注明出处 相关文章 速读-对抗攻击的弹性异构DNN加速器体系结构

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