二战结束后，考虑到二战为人类带来的巨大灾难，爱因斯坦与特斯拉联手研发了一台时空穿梭机，并回到了1924年，除掉了由于啤酒馆政变入狱的希特勒，纳粹德国不复存在，但这却将欧洲拖入了新的血雨腥风，使得苏联统治了整个欧洲。不久，斯大林被Nod兄弟会派来的女刺客暗杀……
tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算，设置性质如下：
目前IT行业的首要热点，也就是所谓的“大模型”和“机器学习”等AI技术，背后的算法，本质上是列出一个参数方程，并根据现有样本(参数方程的输入和输出)，来迭代计算参数方程的参数，也就是所谓的调参。
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分和训练网络部分分开。我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。
· 向量化代码Vectorized Code: 加速器执行向量化代码性能会很好因为计算自然地映射到硬件的运算内核上。ArrayFire函数本质上是量化的，因此，如果您使用ArrayFire，你正在编写向量化代码。 · 内存传输:避免过多的内存传输。每个casting操作在CPU存储器和加速器存储器之间来回移动数据。 ArrayFire已经做了很多自动优化，以尽量减少这些存储器之间的传输，只有在万不得已才传输数据。 · 串行对比并行运算: CPU是串行计算设备，而加速器是并行计算设备。对于小的或者并行运算，
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思；)。
选自Medium 作者：Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与：Rick R、吴攀 在这篇文章中，作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计，希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ …而我想让它运行得飞快！ 其成果令人震惊，因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
分享一篇AAAI 2021录用论文：YOLObile: Real-Time Object Detection on Mobile Devices via Compression-Compilation Co-Design作者来自于美国东北大学、匹兹堡大学和William & Mary。
机器之心报道 机器之心编辑部 据日本媒体近日报道，英伟达最近修改了其在 GeForce 系列显卡软件上的用户许可协议（EULA）上的部分条款，使得其在服务器端除区块链软件以外，运行其他的所有程序均成为「未经许可的行为」。这意味着开发者们在未来将难以利用云服务器端的 Geforce 显卡进行诸如深度学习模型训练等工作。这一行动被认为是英伟达在机器学习上强推 Tesla 系列计算卡的举动。 根据新的协议，普通用户仍可以购买并使用 Geforce 系列显卡的硬件，自由进行使用。而在数据中心上，除区块链程序以外的所
如果你以为除了电脑和手机之外就安全的话，那你就还是低估硬件漏洞的危害了。此前，在英特尔CPU曝光出安全漏洞之后，很多人就将目光看向了英伟达这家世界上最大的GPU厂商。
上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能。本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adam Geitgey 编译 | 元元、Lisa、Saint、Aileen Python绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?
在全球规模最大的2018北美消费电子产品展上，参展的科技企业超过4000家，包括高通、英伟达、英特尔、LG、IBM、百度在内的业界科技巨头纷纷发布了各自最新的人工智能芯片产品和战略，作为本届展会的最
通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解。回顾我学习Slick的目的，产生了许多想法，觉着应该从实际的工作应用角度把我对Sl
AI 科技评论按：Buy more GPU，save more money！（买越多GPU，就越省钱！）这句话，英伟达 CEO 黄仁勋在整场 GTC 中足足重复了9次（可能还有数漏的）。 作为英伟达每年最重要的大会，一年一度在美国旧金山举办的 GTC 一直都是英伟达技术实力最集中的展示。而且英伟达的新产品也深深牵动着深度学习领域研究人员的心，更快的 GPU 、更大的显存、新的深度计算 API、更强大的计算集群等等都让更大规模、更高表现的模型变得更为平易近人。 看似槽点、其实亮点： 「世界最大的 GPU」、「
2018年1月9日，全球规模最大的2018北美消费电子产品展在美国拉斯维加斯拉开帷幕。本次参展的科技企业超过4000家，包括高通、英伟达、英特尔、LG、IBM、百度在内的业界科技巨头纷纷发布了各自最新的人工智能芯片产品和战略，作为本届展会的最大看点，人工智能芯片产品无疑受到了最为广泛的关注。
在上期《软硬件融合技术内幕 基础篇 (13) —— 温度墙是什么？》里面，我们了解到了，CPU及计算机中其他部件的频率，是由数字锁相环决定的，并且计算机系统可以基于温度来控制各产品的工作频率。在最坏的情况下，系统会强行切断所有部件的供电，直到系统温度恢复后，供电才能恢复正常。
上两节我们建了一个并行运算组件库，实现了一些基本的并行运算功能。到现在这个阶段，编写并行运算函数已经可以和数学代数解题相近了：我们了解了问题需求，然后从类型匹配入手逐步产生题解。下面我们再多做几个练习
在之前的文章里，小枣君说过，行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。
GPU支持大规模的并行加速运算，胜在量上，CPU处理大量的并行运算显得力不从心，它是胜在逻辑上。利用显卡加速的应用越来越多，但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实，二者最终将优势互补，各尽所能。
看一下Julia官网上的Benchmark，Julia综合速度，是R语言的42倍，是Python的15倍，是Java的3倍，是Fortran的1倍，和C语言速度不相上下。
symbol 可以说是 MXNet 最重要的一部分API了，主要定义了计算流程。在此之前，我觉得有必要说一下不同的编程方式：
从上节阐述了GPU的发展历史，那么为什么在CPU之外要发展GPU？GPU 的 vertex programmability 和 fragment programmability 究竟在何处有着怎样的优势？引用在文献【2】第 6 页的一段话为：
我们在进行生信分析时经常要处理大文件，如果用串行运算往往费时，所以需要并行运算以节省时间。目前，流行的生信工具通常都可以并行运算，比如bwa。通常来讲，我们进行并行运算可以选择多线程或者多进程。那么二者有什么差别呢，我们又该如何选择呢？
上节我们讨论了并行运算组件库的基础设计，实现了并行运算最基本的功能：创建新的线程并提交一个任务异步执行。并行运算类型的基本表达形式如下： 1 import java.util.concurr
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致，包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159788.html原文链接：https://javaforall.cn
可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件，做数据采集和预处理都非常方便，并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
本文原来只计划直接翻译OptaPlanner官网一篇关于SolverManager下实时规划的博文《Real-time planning meets SolverManager》，但在翻译过程中，发现该文仅从具体的技术细节上描述使用SolverManager及其相关接口实现在批量规划过程中的实时响应。因此，只能对具体使用OptaPlanner的开发人员有一定帮助，对于相关的业务分析和决策人员关注的适用场景，该文并未作深入描述；因而，未能从业务场景到工程实践的角度和过程，来描述批量规划与实时规划的实用意义。
Metal 系列教程 Metal_入门01_为什么要学习它 Metal_入门02_带你走流程
今天给大家整理下区块链的基础知识，源码分析我们计划一周一篇文章；目前整筹划区块链论坛的建立；初步定位：海伦链（域名：www.HeronChain.Com），等正式建立完成，公众号给大家公布。 目前，挖比特币的方式主要是通过矿机来挖矿，这也就使得比特币矿机的选择非常重要，尤其是比特币矿机的核心配置显卡，由于挖比特币就是利用显卡在做不断地通用计算，烧显卡的事情经常发生。那么，比特币矿机为什么烧显卡？接下来比特币小编就带大家来详细了解下。 现在挖矿主要靠的是显卡(GPU)，普通的家用电脑，可能挖几百年能挖到一个币
编者按：本文作者赵勇，格灵深瞳 CEO，AI 科技评论授权发布。 2016年人工智能最吸引眼球的事件莫过于谷歌旗下的DeepMind依靠人工智能算法的阿尔法狗在围棋比赛中大胜人类顶尖选手。但要算商业价值的落地，2016年人工智能的赢家则非Nvidia（英伟达）莫属。这家全球领先的显卡公司最新的季度财报（截至2016年10月30号）显示该公司的营收比去年同期增长54%，尤其是在数据中心业务方面有了两倍多的增长。该公司的股票在过去的一年中也增长了4倍多，稳坐了标普500的榜首。 Nvidia在人工智能芯
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂，我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络，但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑，并按小时支付租金。 我用的是Keras，一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单，它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow，一个数值计算的开源库，但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
1. 报告要求 并行化 提高运行速度 突显cache友好 对比实验 对关键步骤描述算法 2. 初步草案 选择实现语言。我选择了较为熟悉的python作为编程语言。因为python的库numpy在底层调用c与fortran，并且采用优化过的算法，因此在矩阵运算方面速度极高。 选择预测方法。由于要突显cache友好，且实现并行化，我认为logistic regression能符合要求。 选择训练方式。训练方式不外乎三种：BGD, mini BGD, SGD。其中SGD在运行中占用的内存最小(每次处理一组数据即可
Batch_size(批尺寸)首先决定的是下降的方向，是机器学习中一个重要参数，所以本文主要探索不同的batch_size对精度和损失的影响。
以前CPU要做所有的工作，但是后来发现有一类工作，它比较简单并且需要大量的重复性操作，各操作之间又没有关联性。
高性能计算机是用网络将多台计算机连接在一起，并构成一个统一的系统，从而拥有远超个人电脑的计算能力。这样利用网络，让计算机合作工作的并行系统又称为集群(cluster)。服务器、分布式计算机、超级计算机
一种项目对象模型，可以通过一小段描述信息来管理项目的各种依赖之间的关系，是一个项目管理工具软件。
首先，CPU可以用来挖矿，最开始都是用CPU挖，但是随着对挖矿算法的深入研究，大家发现原来挖矿都是在重复一样的工作，而CPU作为通用性计算单元，里面设计了很多诸如分支预测单元、寄存单元等等模块，这些对于提升算力是根本没有任何帮助的。
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》（课程主页：http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/），觉得老师讲得非常清晰，举了很多恰当的例子，将复杂的计算机中的情景和术语准确地描述成了简单的生活中的场景，使学生很容易就理解了。而我在今天的课程中也学到了很多东西，我想趁热打铁记下来，以后看起来更方便点。
当这个算法迭代12次以后，就可以得到Pi = 3.1415926，也就是祖冲之得到的“密率”。
除了高性能计算，GPU自身具备的高并行度、矩阵运算与强大的浮点计算能力非常符合深度学习的需求。它可以大幅加速深度学习模型的训练，在相同精度下能提供更快的处理速度、更少的服务器投入以及更低的功耗。小编结合工作中客户咨询的经验，总结出英伟达5大热门机器学习用ＧＰＵ卡。 第五名：Tesla K80 Tesla ——英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌，以性能高、稳定性强，适用于长时间高强度计算著称。 Tesla K80 双GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量，内置24G
以我们公司的实时带宽计算为例，就是一个长长的Pipeline,中间经过的组件其实是很多的，比如解析模块，指标拼接模块，累加器模块等，这些模块可能是独立部署，也可能是在一个系统中，它们根据业务需求会经常发生变更。
“……应该说，美国是一个美丽的国家。可是它不应该像现在这样，动不动就要欺负你……”
再有两天就进入2018了,想想还是要准备一下明年的工作方向。回想当初开始学习函数式编程时的主要目的是想设计一套标准API給那些习惯了OOP方式开发商业应用软件的程序员们，使他们能用一种接近传统数据库软件编程的方式来实现多线程，并行运算，分布式的数据处理应用程序，前提是这种编程方式不需要对函数式编程语言、多线程软件编程以及集群环境下的分布式软件编程方式有很高的经验要求。前面试着发布了一个基于scalaz-stream-fs2的数据处理工具开源项目。该项目基本实现了多线程的数据库数据并行处理，能充分利用域内服务器的多核CPU环境以streaming，non-blocking方式提高数据处理效率。最近刚完成了对整个akka套装（suite）的了解，感觉akka是一套理想的分布式编程工具：一是actor模式提供了多种多线程编程方式，再就是akka-cluster能轻松地实现集群式的分布式编程，而集群环境变化只需要调整配置文件，无需改变代码。akka-stream是一套功能更加完整和强大的streaming工具库，那么如果以akka-stream为基础，设计一套能在集群环境里进行分布式多线程并行数据处理的开源编程工具应该可以是2018的首要任务。同样，用户还是能够按照他们熟悉的数据库应用编程方式轻松实现分布式多线程并行数据处理程序的开发。
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