我想计算两个数组的相对误差。纯numpy代码是： # a1, a2 are the two array r = abs(1-a2[id]/a1[id])
ca2 = cuda.to_device(a2) 但是，如何比较不同线程之间的
浏览 14提问于2021-11-06得票数 0
在python中是否安装了numba或tensorflow的代码？例如，如果我想知道GPU内存信息，我可以简单地使用：gpus = cuda.gpus.lst with gpu:meminfo = cuda.current_context().get_memory_info()
print("%s, free: %s bytes, total, %s bytes"
浏览 0提问于2018-02-07得票数 4
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我有两个相当大的阵列长度分别是N和M元素。对于每个N个元素，我需要对每个M元素进行计算，然后减少这些结果，以得到另一个长度N的数组。这听起来像是完全适合GPU加速的问题类型，因此我想用Numba CUDA实现它，但我很难找到如何处理这个问题的减少部分。关于约简的Numba文档只显示了如何将所有内容简化为一个数字，但我实际上需要将其简化为一个数组。下面是我想要实现<
浏览 1提问于2020-09-27得票数 1
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在MATLAB中，我有一个返回多个变量的函数文件它利用一个无限的while循环，该循环一直运行，直到达到最大迭代次数或达到可接受的相对误差值因此，a、b和c是最终函数的值、计算出的相对误差和迭代次数。我想知道如何创建一个返回函数所有计算值的数组，以及一个返回所有相对误差计算值<em
浏览 0提问于2013-11-05得票数 0
我有M~200 k点与城市的X，Y坐标包装在一个Mx2 numpy阵列。每个城市的意图是计算出最接近的N个城市，并以MxN numpy矩阵的形式将它们的指数和距离返回到该城市。然后，我决定把我新买的RTX 2070应用到一些很好的地方，并尝试将这些非常并行的自然计算卸载到GPU，再次使用Numba，并可能使用CuPy。经过一些思考后，我想出了一个相对愚蠢的
浏览 0提问于2018-12-22得票数 1
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我使用python，当一个数字超过64位时，它将使用cpu而不是gpu，所以我猜它只支持64位数字。如何计算numba中的256位数(例如增加两个256位数)？
浏览 8提问于2022-12-02得票数 0
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我有一个大的向量，我想每次用一个小扰动计算元素的明智逆。. / y我想计算一下z = y + p对于不同的p和固定的y，多次使用。由于N非常大，是否有一种有效的方法或近似方法来使用已经计算过的y_inv来计算z_i
浏览 8提问于2022-01-26得票数 1
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我想集成apache spark和GPU，但是spark在java上工作，而gpu使用CUDA/OpenCL，那么我们如何合并它们呢？
浏览 2提问于2017-02-19得票数 7
我感兴趣的是在python中使用NVIDIA RTX GPU的张量核，以便在一些科学计算中受益于它的速度。Numba是一个伟大的库，它允许为cuda编程内核，但是我还没有找到如何使用张量核。能用Numba做吗？如果没有，我应该使用什么？
浏览 2提问于2020-06-20得票数 0
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我的程序似乎几乎是武断的。,i])OverflowError: math range error
我在任何具体的问题上都不明白这一点。问题是，它在不同的时间崩溃。起初，它在weights[30816, 42]坠毁。然后在weights[55399, 43]。然后在z[33715,45]。但所有3种情
浏览 0提问于2014-09-13得票数 0
我在玩Numba，看看我能多快地做一个Python+NumPy代码。我的测试函数计算三维空间中n个点的两两欧几里德距离。我得到了两个数量级加速Numba。如果我注释掉存储在数组中的距离的行(即distance[i, j] = d和distance[j, i] = d)，我将得到Numba的6个数量级加速。因此，基本上，计算是闪电般的，但是访问保存结果的数组是缓慢<
浏览 0提问于2015-07-09得票数 1
我可以使用我的GPU的核心来加速这个问题并加快速度吗？如果是的话，我该如何做？在我的CPU中，大约有10万亿个线程做不到，这就是为什么我想用GPU加速它。我也有兴趣看到任何多线程CPU的答案，但我真的很想看到它在GPU上完成。理想情况下，我希望答案尽可能简单。我的代码： y += 1/x
print(y)
浏览 5提问于2022-06-23得票数 1
假设我有这样的代码： #@cuda.jit (Attempted fix #1)#@cuda.jit(int32#3)
def product(rho, theta): return(x)print(a) 我如何让它使用我尝试过的东西： 当我将装饰器从@njit切换到@cuda.jit时，我得到: TypingError:对于'$0.5&#
浏览 21提问于2019-05-04得票数 0
我在GTX 1080Ti上使用CUDA 5.5 compute 3.5，并想计算以下公式： Y=a*a*b/ 64 +c*c 假设我有以下参数： a = 5876h_ref[0] = 6.822760000000e+当我将它们插入到我的计算器中时，GPU<em
浏览 90提问于2020-11-09得票数 0
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什么时候能有效？
、、、
我知道numba会创建一些间接费用，在某些情况下(非密集计算)，纯python会变得更慢。但我不知道的是在哪里划界线。是否可以用算法复杂度的顺序来确定在哪里？例如，为了添加两个数组(~O(n))，在这段代码中，纯python比5更短： result = 0.0 return result
@numba.jit('float64[:](float64[
浏览 0提问于2019-03-29得票数 4
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我写了这个简单的测试来评估Numba的性能，并将其与常规的Python和Numpy进行比较：import numbaimport time+= op1[pos] * op2[pos]
def func_numba_numpy(result, op1, op2):Call 8 | 12.30 ms (81
浏览 0提问于2021-06-04得票数 2
我习惯于把更大的工作分解成更小的功能，只要这个函数做一个或多或少独特的操作。of codedata = func1(data)data = func3(data)
但是，如果我将这些函数转换为通过numba(使用@njit装饰符)在cuda上运行，那么faster...but可能会更快(也就是说，在调用每个函数时，通过将数据传输到gpu或从gpu传输数据会造成巨大的开销)。但是，如果我将我
浏览 3提问于2020-08-28得票数 1
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数据集中异常检测方法
、、、、
我正在开发一个Chrome扩展，并希望检测cpu和gpu的使用异常。我有两个阵列: cpu和gpu使用的最后60秒我的计算机。我想检测cpu和gpu使用中的异常，以找出：
你能给我一些方法来做这样的检测吗？
浏览 0提问于2018-06-22得票数 1
我正在为一个物体检测系统开发tensorflow-gpu和pyqt5。 我已经开发了一个基于神经网络模型的项目，它是由tensorflow训练的，它很好，但我需要加快检测率。我的图形处理器是GTX1060，中央处理器是Corei7。 如何使用CUDA核心来划分我的计算？ 我已经搜索了很多文章，我在*stack** overflow*中问了几次，但没有得到任何回应。如何使用tensorflow-gpu通过像PYCUDA或numb
浏览 28提问于2020-04-06得票数 0
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