Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器,可以快速定位手游性能问题,甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建,确实让不少同行止步,无法体会产品的优势。所以,云测为大家整理了如何快速搭建Streamline,方便各位使用体验。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉,不过,你知道JAX吗?
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时,量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段,由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等,对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器,量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
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。
这是一个关于mindspore-gl的官方介绍,其定位非常接近于dgl,而且从文章(参考链接3)中的数据来看,mindspore-gl的运算效率还要高于dgl。
数据中心的工作负载量不断改变,不久前这些系统的主要任务是处理储存进来的资料和网页,而如今数据中心却要面对日渐增加的人工智能作业,象是理解语音、文字、图片和影片内容,或是分析大数据以取得更深入的资料。
本文介绍在Anaconda环境中,配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief,在Google大规模内部使用。TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。
NNabla是一款用于研究、开发和生产的深度学习框架。NNabla的目标是要能在台式电脑、HPC集群、嵌入式设备和生产服务器上都能运行。 安装 安装NNabla很简单: 这条命令将安装NNabla的C
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。
在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。
腾讯云正式加入CNCF和Linux基金会,推动CNCF和Linux全球发展;科大讯飞战略合作NVIDIA,携手共推智能语音平台;百度即将发布语音声纹识别系统 Deep Speaker。 Facebo
在使用CUDA加速库时,特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时,有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中,我们将深入探讨这个错误的原因,并给出解决方法。
目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容,传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了,而云计算成了各大巨头的兵家必争之地,这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤,国芯路在何方》已经有过详细论述了。
我们知道CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构,使用该架构能够在GPU上进行复杂的并行计算。在有些场景下既需要使用虚拟机进行资源的隔离,又需要使用物理GPU进行大规模的并行计算。本文就进行相关的实践:把NVIDIA显卡透传到虚拟机内部,然后使用CUDA平台进行GPU运算的实践。
最近在玩树莓派,觉得这个树莓派的启动过程有点意思。所以在收集很多信息之后,个人也进行了一些实验和总结。先看一段原始资料:
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库,以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始,OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
前几天,我们刚下发了毕业设计的题目,我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究,这将会是一个系列文章,截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上,我们一块学习,让我们嗨起来~。
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
选自Medium 作者:Slav 机器之心编译 参与:Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后,我现在要搭建一个(笔记本)桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端(thin client),并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习(DL)领域后,我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本,能同时训练很多个模型,并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
如果是深度学习的重度用户,首选的操作系统是Linux,虽然操作门槛高一些(如命令行操作),但Linux的开发环境很友好,可以减少很多依赖包不兼容的问题,可以大大提高效率。Linux的发行版很多,比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练,释放混合现实计算的新潜力。
近来这篇文章很火:How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow (作者是Lukas,CrowdFlower创始人) ,中文译本为《
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
偶尔会听到有嵌入式 Linux 玩家抱怨自己的开发板:图形界面不够流畅,拖动窗口有卡顿感。
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化.
目前常见的深度学习框架有很多,最出名的是:PyTorch(facebook出版), Tensorflow(谷歌出版),PaddlePaddle(百度出版)。PyTorch是目前最主流的深度学习框架,我们就选择PyTorch肯定没错。
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支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算,对mac和手机终端也有相应支持。
深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算。然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行。GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间。随着NVIDIA、AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行架构,面向通用计算的GPU已成为加速可并行应用程序的重要手段。得益于GPU众核(many-core)体系结构,程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。
特斯拉于去年3月份发布了基于Intel Atom(Apollo Lake)芯片的新版本多媒体控制器MCU2(MCU, Media Controller Unit),今年4月份 发布了其自研SOC(System On Chip)的Autopilot硬件HW3(FSD,Full Self Driving)以支持将来实现全自动驾驶所需要的算力。多媒体控制器MCU与Autopilot ECU共同构成了特斯拉的大脑,最新版本的两个硬件开始在今年4月份下旬生产的Model 3和5月下旬生产的Model S/X中使用。
今天在netbeans中关闭webrick时,发现没有关闭掉,打入localhost:3000 依然显示页面,发现无法从nb中再次关闭
在旧金山时间3月20日上午,Zilliz 与英伟达携手在 GTC 2024 大会上发布了 Milvus 2.4 版本。
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
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。
其中,ARM7、ARM9、ARM9E和ARM10为4个通用处理器系列,每一个系列提供一套相对独特的性能来满足不同应用领域的需求。SecurCore系列专门为安全要求较高的应用而设计。
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
7 月 3 日消息 新浪财经消息,此前英特尔针对浪潮信息进行临时性暂停供货,今日有消息称英特尔已恢复对浪潮供货,目前浪潮公司经营正常。
本系列的文章,可以让你明白,一个View最终是如何显示到屏幕上的,从应用层到硬件抽象层。对分析app的卡顿,掉帧等 有很大帮助。
看到我们生信技能树的教学群有学员提问这样的图如何绘制: 其实我们讲解过,绘图代码本身搜索即可拿到,关键词 ggpubr paired boxplot ,输入到 https://cn.bing.com
尽管依赖问题非常棘手,但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理,避免成为一个调包侠。
新买回来的不带水冷公版GPU,在满负载运行的时候,温度从室温马上飙升到85度,而且模型训练不是几分钟完事,很有可能要长期保持在高温状态下运行,让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼! 首先得到知乎上
图来自网络 作者 | 人工智豪(ID:Aihows) 新买回来的不带水冷公版GPU,在满负载运行的时候,温度从室温马上飙升到85度,而且模型训练不是几分钟完事,很有可能要长期保持在高温状态下运行,让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼! 首先得到知乎上一位朋友的文章启发,文章点击这里:从零开始组装深度学习平台(GPU散热)。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27682206 这篇文章写的是在ubuntu X server环境下,通过修改nvidia-settings来修改
人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求,但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决,FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。
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