技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。...CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲，可以认为是一个高并行度的计算阵列，我们可以想象成一个二维的像围棋棋盘一样的网格，每一个格子都可以执行一个单独的任务，并且所有的格子可以同时执行计算任务，这就是GPU...: 2 gridDim: 2 总结 我们可以用如下的一张图来总结刚才提到的GPU网格的概念，在上面的测试案例中，我们在GPU上划分一块2*4大小的阵列用于我们自己的计算，每一行都是一个块，每一列都是一个线程...本机的最大并行应该是在 2^40 ，因此假设我们给GPU分配 2^50 大小的网格，程序就会报错： # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit...需要注意的是，两个维度上的可分配大小是不一致的，比如本机的上限是分配230*210大小的空间用于计算： # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit
查看下面的代码，看看在带有Numpy的Python中如何工作。 ? 注意，每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时，代码都会自动由Numpy在内部向量化。...这一次，我们在函数的上方添加了vectorize装饰器，向numba发出信号，它应该对我们的函数执行机器码转换。 ? vectorize装饰器接受两个输入。...第一个指定要操作的numpy数组的输入类型。这必须指定，因为Numba使用它将代码转换为最优版本。通过事先了解输入类型，Numba将能够准确地计算出如何最有效地存储和操作数组。...它指定要如何运行你的功能: cpu:用于在单个cpu线程上运行 并行:用于在多核多线程CPU上运行 cuda:在GPU上运行 几乎在所有情况下，并行选项都比cpu选项快得多。...cuda选项主要用于具有许多并行操作的非常大的阵列，因为在这种情况下，我们可以充分利用GPU上有这么多核心的优势。
计算两个日期之间的天数很实用,我一般用sq SELECT DATEDIFF("2089-10-01","2008-08-08") AS "北京奥运会开幕式天数" 如果用Go计算两个日期之间的天数，可以使用...计算时间差：使用两个 time.Time 对象，可以通过调用它们之间的 Sub 方法来计算它们的时间差。这将返回一个 time.Duration 类型的值。...相应的 Go 代码示例： package main import ( "fmt" "time" ) // 计算两个日期之间的天数差 func daysBetweenDates(date1, date2...()-u.nsec()) 计算出来两个日期之间的差值 // sec returns the time's seconds since Jan 1 year 1. func (t *Time) sec()...调整到Unix时间戳 (unix)： 计算出的秒数需要经过两个步骤的调整才能转换为Unix时间戳： 首先，通过absoluteToInternal + internalToUnix调整。
本文为英伟达GPU计算加速系列的第三篇，前两篇文章为： AI时代人人都应该了解的GPU知识：主要介绍了CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。...因此，要从下面两个方面来优化GPU程序： 充分利用GPU的多核心，最大化并行执行度 优化内存使用，最大化数据吞吐量，减少不必要的数据拷贝 哪个方向有更大收益，最终还是要看具体的计算场景。...，我曾提到，CUDA的执行配置：[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024，但是并没提到gridDim的最大限制。...英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值，也就是2,147,483,648，大约二十亿。这个数字已经非常大了，足以应付绝大多数的计算，但是如果对并行计算的维度有更高需求呢？...将之前的向量加法的例子改为多流处理，完整的代码为： from numba import cuda 是否使用多流的计算时间差距非常大： gpu vector add time 9.33862018585205
GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶：主要介绍一些优化方法。...gpu_print[1, 2]()表示同时开启2个线程并行地执行gpu_print函数，函数将被并行地执行2次。下文会深入探讨如何设置执行配置。...2000万的数字太大，远远多于GPU的核心数，如何将2000万次计算合理分配到所有GPU核心上。解决这些问题就需要弄明白CUDA的Thread层次结构。 ?...一个grid中的blockIdx最大不超过gridDim。...CUDA的统一内存系统是当GPU运行到某块数据发现不在设备端时，再去主机端中将数据拷贝过来，当执行完核函数后，又将所有的内存拷贝回主存。在上面的代码中，输入的两个向量是只读的，没必要再拷贝回主存。
Python NumPy 高级教程：GPU 加速 在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。...在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 Numba 加速 GPU 计算 Numba 是一个 JIT（即时编译）编译器，可以加速 Python 代码的执行。...通过使用 Numba 的 cuda.jit 装饰器，可以将普通的 Python 函数编译为在 GPU 上运行的代码。...这两个框架提供了张量对象，支持 GPU 加速。
PU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。...GPU 的并行编程简介 GPU 相对于 CPU 的最大优势是它们能够并行执行相同的指令。单个 CPU 内核将一个接一个地串行运行指令。在 CPU 上进行并行化需要同时使用其多个内核（物理或虚拟）。...GPU 编程有四个主要方面问题： 1、理解如何思考和设计并行的算法。因为一些算法是串行设计的，把这些算法并行化可能是很困难的。...2、学习如何将CPU上的结构（例如向量和图像）映射到 GPU 上例如线程和块。循环模式和辅助函数可以帮助我们解决这个问题。 3、理解驱动 GPU 编程的异步执行模型。...计算发生在ALU(算术逻辑单元)中，DRAM保存数据，缓存保存的数据可以更快地访问，但通常容量更小。 开始编写代码 这里的环境要求是:Numba版本> 0.55和一个GPU。
GPU服务器在执行AI计算时，发挥着至关重要的作用。这类服务器通常配备高性能的图形处理器（GPU），这些GPU专为处理大规模并行计算任务而设计，如深度学习、机器学习等。...在AI计算中，GPU服务器以其高效的并行处理能力和内存带宽，为复杂的神经网络模型提供了强大的计算支持。 ...GPU服务器的基本构成 一个典型的GPU服务器包括高性能的CPU、一个或多个GPU加速器、高速内存和存储设备等。CPU负责处理服务器的日常管理和调度任务，而GPU则负责执行大规模并行计算。...在模型训练过程中，GPU服务器通过并行计算的方式，对神经网络的每一层进行前向传播和反向传播。前向传播用于计算模型的输出，而反向传播则用于计算损失函数对模型参数的梯度。...为了确保GPU服务器的稳定运行和高效计算，通常还需要对其进行一系列的优化和调整。例如，可以通过调整GPU的显存分配、优化计算核函数、选择合适的数据类型和精度等方式，来提高计算效率和关键性能的作用。
技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。...在可并行化的算法中，比如计算两个矢量的加和，或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等，都是可以直接并行的算法，而且实现起来难度不大。...而有一种情况是，如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖，比方说最常见的，计算一个矩阵所有元素的和。 CUDA的atomic运算 正如前面所提到的问题，如何去计算一个矩阵所有元素之和呢？...is: 0.01042938232421875s 在GPU的计算中，会有一定的精度损失，比如这里的误差率就在1e-06级别，但是运行的速度要比numpy的实现快上2倍！...CUDA官方针对此类问题，提供了atomic的内置函数解决方案，包含有求和、求最大值等常用函数。而这些函数的特点就在于，线程与线程之间需要有一个时序的依赖关系。
参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...1000* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异...计算差多少小时 longhour = diff % nd / nh; // 计算差多少分钟 longmin = diff % nd % nh / nm; // 计算差多少秒
一、使用Java 8的日期和时间API Java 8引入了新的日期和时间API，其中的ChronoUnit.DAYS.between()方法可以方便地计算两个日期之间的天数。...首先，需要创建两个LocalDate对象表示两个日期。然后，可以使用ChronoUnit.DAYS.between()方法计算这两个日期之间的天数。...，我们可以使用Calendar类来计算两个日期之间的天数。...，也可以使用Date类计算两个日期之间的天数。...首先，创建两个Date对象，并获取它们的时间戳（毫秒数），然后计算两个时间戳之间的差值，最后将差值转换为天数。
golang如何计算两个日期之间的日期差？ 日期格式：“2017-09-01” ，“2018-03-11” 这就需要使用 time 包了。...time 包有个函数 Parse 可以将时间字符串解析成 Time 对象，而 Time 对象有个 Sub 方法可以计算与某个时间的差，返回值是 Duration 对象，而 Duration 有一个 Hours..._ := time.Parse("2006-01-02", "2018-03-11") d := a.Sub(b) fmt.Println(d.Hours() / 24) } 解析两个日期...，然后把两个日期的时间都设为0点0分0秒，然后两个日期相减，得出的duration差额除以86400 * time.Second
解释性语言 C/C++ 这类编译性语言最大的好处就是其编译过程是发生在运行之前的，源代码在调用前被编译器转换为可执行机器码，这样就节约了大量的时间。...我们可以看一些简单的例子： numba 加速 python 的小例子 用 numba 加速 python 代码多简单方便呢，我们先来看看如何使用 numba 加速 python 代码。...在这里我们使用了 % itemit 测试运行时间（原因我们留到后面说），通过对比两个时间，我们可以发现通过 numba 获得了非常明显的加速效果！...我们来具体看一下如何用 numba 加速 python 代码：在实际使用过程中，numba 其实是以装饰器的形式加在 python 函数上的，用户可以不用关心到底 numba 是通过什么方法来优化代码，...x_device = cuda.to_device(x) y_device = cuda.to_device(y) # 在 gpu 上初始化一块用于存放 gpu 计算结果的空间 gpu_result
英文：Puneet Grover，译：zxdefying 整理：Python开发者（id：PythonCoder） 目录 介绍 为什么选择 Numba？ Numba 是如何工作的？...它由 Anaconda 公司赞助，并得到了许多其他组织的支持。 在 Numba 的帮助下，您可以加速所有计算负载比较大的 python 函数（例如循环）。它还支持 numpy 库！...如何使用 Numba？ ?...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?...为此您必须从 numba 库中导入 cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。
技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。...加速场景 我们需要先了解的是，GPU在什么样的计算场景下能够实现加速的效果，很显然的是，并不是所有的计算过程都能在GPU上表现出加速的效果。...近邻表计算的问题是这样描述的：给定一堆数量为n的原子系统，每一个原子的三维坐标都是已知的，给定一个截断常数 d_0 ，当两个原子之间的距离 d_{i,j}<=d_0 时，则认为这两个原子是相邻近的原子。...这个计算场景是一个非常适合用GPU来加速的计算，以下我们先看一下不用GPU加速时的常规实现方案： # cuda_neighbor_list.py from numba import jit from...这个输出的结果就是一个0-1近邻表。 基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景，我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。
很多领域尤其是机器学习场景对GPU计算力高度依赖，所幸一些成熟的软件或框架已经对GPU调用做了封装，使用者无需使用CUDA重写一遍，但仍需要对GPU计算的基本原理有所了解。...让Cuda程序如虎添翼的优化技巧：主要从并行度和内存控制两个方向介绍了多流和共享内存两个优化技术。...阅读完以上文章后，相信读者已经对英伟达GPU编程有了初步的认识，这篇文章将谈谈如何将GPU编程应用到实际问题上，并使用Python Numba给出具体的B-S模型实现。 ?...本文以金融领域著名的Black-Scholes模型为案例来展示如何使用Python Numba进行CUDA并行加速。...小结 很多领域尤其是机器学习场景对GPU计算力高度依赖，所幸一些成熟的软件或框架已经对GPU调用做了封装，使用者无需使用CUDA重写一遍，但仍需要对GPU计算的基本原理有所了解。
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。...之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行.../reference/pysupported.html 那如何决定是否使用Numba呢？...Numba的@jit装饰器就像自动驾驶，用户不需要关注到底是如何优化的，Numba去尝试进行优化，如果发现不支持，那么Numba会继续用Python原来的方法去执行该函数，即图 Python解释器工作原理中左侧部分...Numba还可以使用GPU进行加速，目前支持英伟达的CUDA和AMD的ROC。GPU的工作原理和编程方法与CPU略有不同，本专栏会在后续文章中介绍GPU编程。 Numba原理 ?
更相减损术是《九章算术》中给出的一种用于约分的方法，也可以用来计算最大公约数，其步骤为： 1）如果两个整数都是偶数，就使用2约简，直到两个整数不再都是偶数，然后执行第2步。...如果两个整数不都是偶数，则直接执行第2步。 2）用较大的数减去较小的数，如果得到的差恰好等于较小的数，则停止。否则，对较小的数和差值重复这个过程。...3）第1步中约掉的若干个2和第2步中得到的差的乘积为原来两个整数的最大公约数。 39和27这两个整数的最大公约数计算过程如图所示： ? 参考代码： ?...运行结果：无输出，说明该方法与Python标准库math中gcd()函数计算结果一样。
2020-09-22：已知两个数的最大公约数和最小公倍数，并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在？...，并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。...如何判断这两个数是否存在？...def is_exist_two_nums_by_gcd_lcm_not(gcd, lcm): """ 已知两个数的最大公约数和最小公倍数，并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身...如何判断这两个数是否存在？ Args: gcd: 大于等于1并且是整数。最大公约数。 lcm: 大于等于1并且是整数。
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。...所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。...partial_reduction[cuda.blockIdx.x] = s_block[0] 这里需要注意的是必须共享数组，并且让每个数组块变得“小” 这里的“小”：确切大小取决于 GPU 的计算能力...请参阅此表中的“每个线程块的最大共享内存量”项。...虽然我们总是可以使用一个展开的数组(array2 .ravel())调用，但了解如何手动约简多维数组是很重要的。 在下面这个例子中，将结合刚才所学的知识来计算二维数组。
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