PyCUDA - Ubuntu14.04安装及测试 安装 依赖 Numpy 直接安装 sudo apt install python-pycuda 源码安装: Step 1 下载并解压 PyCUDA $ wget http://pypi.python.org/pypi/pycuda $ tar xfz pycuda-VERSION.tar.gz Step 2 编译PyCUDA $ cd pycuda-VERSION # if you're not there already $ python c
将nvcc的完整路径硬编码到Pycuda的compiler.py文件中的compile_plain() 中,大约在第 73 行的位置中加入下面段代码!
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。
GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大。因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参考pycuda官方文档。
借助于扩展库pycuda,可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API,使用非常方便。安装pycuda时要求已正确安装合适版本的CUDA和Visual Studio(注意,并不是版本越新越合适,目前2015暂时还不行,最好使用VS2013),然后再使用pip安装pycuda。 下面的代码用来统计100000000之内的所有素数个数。 import time import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy
导语:TensorRT立项之初的名字叫做GPU Inference Engine(简称GIE),是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎,TensorRT现已支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。
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Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理, 预测分析, 和科学计算, 致力于简化包的管理和部署。 Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。[1]
接着需要修改一下Makefile,在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法,Jetson Nano也是比照办理,前面的参数设定完了,往下搜寻到ARCH的部分,需要将其修改成compute_53:
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如squeezenet,mobilenet,shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如 caffe,TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet 等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如 squeezenet,mobilenet,shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
在GPU上开发大规模并行应用程序时,需要一个调试器,GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验,可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。
使用Python写CUDA程序有两种方式: * Numba * PyCUDA
CPU是被设计用来处理复杂任务的,而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务(原来是被用来生成3D图形中的三角形),而且GPU有上千个ALU(算术逻辑单元),而CPU通常只有8个。而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了,所以GPU加速程序很有必要。 CUDA编程有越来越复杂的趋势,但pyCUDA则大大简化了这个过程,并且拥有GPU加速的享受,所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图:
继续解决我们的各种奇怪的问题 pip install opencv-python 现在都好智能哎,版本都识别出来了 WARNING: The scripts f2py, f2py3 and f2py
本博客参照学习文档https://documen.tician.de/pycuda/array.html 通过GPUArray 矩阵类可以将numpy中的数组和矩阵直接转换成cuda可处理类型,该步骤即将CPU中的数据复制到GPU中。 导入gpuArray和numpy
通过深度学习,一秒钟让你的照片高大上,这是康奈尔大学和 Adobe 的工程师合作的一个新项目,通过卷积神经网络把图片进行风格迁移。项目已开源,名字叫「Deep Photo Style Transfer」。 本文这个项目将介绍Deep Photo Styletransfer的一种纯Tensorflow实现,如果你想找到torch实现的话,地址:https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer。 这个实现支持L-BFGS-B(这是原作者所使用的)和Ada
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
今天是程序员节,当然是以程序员的方式来度过节日。 很早就听说TensorRT可以加速模型推理,但一直没时间去进行实践,今天就来把这个陈年旧坑填补一下。
原题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Prisma这个应用,你可能很熟悉。这是一个能将不同的绘画风格,迁移到照片中,形成不同艺术风格的图片。 今年4月,美国康奈尔大学和Adobe的
在使用CUDA进行GPU加速的过程中,有时候会遇到类似于"CUDA error: an illegal memory access was encountered"这样的错误信息。这个错误常常涉及到对GPU内存访问的问题,通常是由于访问了未分配或已释放的内存导致的。
其实前面讲算法的文章,也有提到过。比如适用于双向队列的 deque,以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
tensorRT 7+ 安装教程
mmdetection 是商汤科技(2018 COCO 目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学开源的基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱,性能强大,运算效率高,配置化编程,比较容易训练、测试。但pytorch模型不易于部署,运算速度还有进一步提升的空间,当前比较有效的方法是将模型转换为行为相同的tensorrt模型,本文记录转换流程。 任务思路 转换mmdetection 的 pytorch模型到tensorrt模型有多种方法,本文使用 mmdetection-to-tensorrt 库作为核
本文作者:yanwan https://zhuanlan.zhihu.com/p/106774468 本文系原作者投稿,欢迎大家分享优质工作
在使用python处理和扫描系统文件的过程中,经常要使用到目录或者文件遍历的功能,这里通过引入os.walk()的功能直接来实现这个需求。
随着深度学习的发展,各行各业都在考虑将相关新技术引入业务场景中,网络安全领域也不例外。近一段时间以来,很多网络安全公司都尝试用神经网络去检测病毒、发现程序后门等,而一些数据公司也使用了神经网络发现和检测恶意爬虫程序。但是,神经网络真的在软件层面上是安全吗?
今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
随着深度学习的发展,各行各业都在考虑将相关新技术引入业务场景中,网络安全领域也不例外。近一段时间以来,很多网络安全公司都尝试用神经网络去检测病毒、发现程序后门等,而一些数据公司也使用了神经网络发现和检测恶意爬虫程序。但是,神经网络真的在软件层面上是安全吗?今日的 GitHub 趋势榜上有一个「骇入神经网络指南」项目。作者提供了一系列教学资料和代码,告诉了我们黑客会怎样对神经网络发起攻击。和对抗样本攻击不同,这些攻击都是从软件层面进行的,和使用对抗样本混淆模型能力的攻击不同。
之后,按照提示安装,成功后重启即可。 如果提示安装失败,不要着急重启;可重复上述步骤,多试几次。
导语:模型优化有很多方法,比如模型压缩、模型剪纸、转tensorrt等。本文讨论mxnet模型tesorrt优化,主要解决动态batch、Op不支持问题。
问题描述:如果缓冲区满则生产者等待,若空则生产者往缓冲区放置物品至缓冲区满;如果缓冲区空则消费者等待,若满则消费者从缓冲区获取物品进行消费直至缓冲区空。
本质上就是一个有向无环图,用 trace 的方法以一个 dummy tensor 来前向推理一遍网络,来记录下经过的结点,形成一个 graph。
今天开始,Lady向各位介绍一个朋友阿星(Ashing)以及他的机器学习读书笔记! 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友!接下来,Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
你可能已经听说过很多种流行编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言,那么……
机器之心报道 编辑:张倩 在强化学习研究中,一个实验就要跑数天或数周,有没有更快的方法?近日,来自 SalesForce 的研究者提出了一种名为 WarpDrive(曲率引擎)的开源框架,它可以在一个 V100 GPU 上并行运行、训练数千个强化学习环境和上千个智能体。实验结果表明,与 CPU+GPU 的 RL 实现相比,WarpDrive 靠一个 GPU 实现的 RL 要快几个数量级。 深度强化学习是一种训练 AI 智能体的强大方法。然而,如何将强化学习应用于多个智能体或高维状态、观察结果、行动空间等复杂
【导语】本文为大家介绍了一个TensorRT int8 量化部署 NanoDet 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建tensorrt环境,对pytorch模型做onnx格式转换,onnx模型做tensorrt int8量化,及对量化后的模型做推理,实测在1070显卡做到了2ms一帧!
在机器视觉,图像处理领域,卷积神经网络取得了巨大的成功。本文将参考UFLDL和DEEPLEARNING.NET的教程,结合自己的理解,梳理一下卷积神经网络的构成以及其BP算法的求解。虽然利用thean
本文整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2600] (另:本公众号没有测试PPT中代码,代码只代表原作者本人观点,欢迎大家留言讨论) 我们知道Jetson是一个被称为集成 gpu 的产品,这意味着我们的 cpu 和一个 gpu 共享一个物理统一的内存结果,这与你可能熟悉的典型独立 gpu 完全不同,独立gpu 显卡有自己的内存与cpu、内存的系统分开,所以cpu、内存和gpu内存之间有很多迁移。它也恰好是典型独立GPU 计算的最大瓶颈之一。因此,当我们在编写项目时,我们真的应该考虑到一些阴暗面,因
补充知识:Pytorch/Caffe可以先转换为ONNX,再转换为TensorRT
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。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺;而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案,只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器,就可以在Python中用最Python的编程语法,实现GPU的加速效果。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
前言 主要有以下原因: 1. Python是解释语言,程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。 举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。 当然现在
然后在yolov5_tensorrt_int8_tools的convert_trt_quant.py 修改如下参数
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
NVIDIA GTC2022要开始啦! 如往年一样,NVIDIA会有一个Jetson开发者日。这是一个向所有级别的开发者开放的特殊活动,集中展示自主机器和边缘 AI 的创新。 让我给大家撸一撸到底有哪些讲座吧! 1深入了解 Jetson 和 DeepStream [SE2599] 了解 NVIDIA DeepStream 和 Graph Composer 如何比以往更轻松地为 NVIDIA Jetson 创建视觉 AI 应用程序。Graph Composer 使用低代码方法和可视化编程,允许用户使用 De
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