在一台48c的服务器上,就import xgboost,还没进行训练,通过命令发现,线程数就达到48个 代码:
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深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
在python调用matplotlib时有时会报错 OMP Error 15 Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized,本文记录解决方案。 错误复现 报错信息:OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized OMP: Error #15: Initializing l
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
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一种名为 GraphDTA 的新模型,它将药物表示为图,并使用图神经网络来预测药物-靶点亲和力。我们的研究表明,图神经网络不仅能比非深度学习模型更好地预测药物与靶点的亲和力,而且还优于其他深度学习方法。我们的研究结果证实,深度学习模型适用于药物-靶点结合亲和力预测,而将药物表示为图可以带来进一步的改进。
在当今多核处理器的时代,利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型,可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库,特别适宜在多核CPU上的并行程序设计
OpenMP是一种用于并行编程的开放标准,它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程,可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术
这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作,经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来,希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端,或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。
ncnn刚发布不久,博主在ios下尝试编译。 遇上了openmp的编译问题。 寻找各种解决方案无果,亲自操刀。 采用std::thread 替换 openmp。 ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法。 至此,当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp。 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的,当前方便两者之间进行切换验证。 抽空写了一个示例项目。 项目地址: https://github.co
Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM)(推荐!)
XGBoost是一种基于决策树(CART)的分布式的高效的梯度提升算法,它可被应用到分类、回归、排序等任务中,与一般的GBDT算法相比,XGBoost主要有以下几个优点:
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长,超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序,由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发,虽然早在5年前就不更新了,但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用,可以进行DMRG-CASCI,DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
在这学期的并行计算课程中,老师讲了OpenMP,MPI,CUDA这3种并行计算编程模型,我打算把相关的知识点记录下来,便于以后用到的时候查阅。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前,多核编程已经在业内存在了,只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程,人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友,可以参照维基百科的相关解释。
OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个开放源代码的计算机视觉库,它提供了一系列函数和算法,用于处理图像和视频。通过使用OpenCV,您可以进行各种计算机视觉任务,例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能,以及高级功能和模块,如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
在技术进步日新月异的当代,各类 Al 芯片、硬件加速器不断涌现,异构计算已经成为整个行业最重要的趋势。对于普通的软件工程师或算法工程师而言,了解和掌握这些硬件开发知识几乎是不可能的。 为了解决这一难题,oneAPI提供了一个通用、开放的编程体验,让开发者只需要开发一次代码,就可以让其在跨平台的异构系统上执行,底层的硬件架构可以是CPU、GPU、FPGA,神经网络处理器或其他针对不同应用的硬件加速器等。同时,开放的行业标准为未来提供了一条安全、清晰的道路。与现有的语言和编程模型兼容,包括 C++、Python
由于之前整理的服务器框架已经完成了,就需要用各种静态分析工具跑一遍。原来的llvm+clang的编译脚本是从GCC那个脚本copy过来然后改的,使用的时候各种问题。所以干醋重新折腾一遍,重写了。
在我们开始使用Python的时候,就注定了,我们解决问题的道路会伴随着Python的应用而变得十分便捷。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。
AMD 曾在多年前提出 "AMD Fusion" 概念,提倡将 CPU 和 GPU 集成在一起,提高两个核心间的沟通效率,APU 就是这个概念下的产物。 随后 "Fusion" 进化成名为 HSA (Heterogeneous System Architecture,异构计算系统架构)的技术标准,同时吸纳 ARM、Imagination、MTK、Qualcomm、Samsung、TI 等非 x86 阵营的芯片合作伙伴。 今天,HSA 基金会正式发布了 HSA 1.0 技术标准,标准中包含: HSA 1.0
1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形,如果是无符号整形就无法使用,OpenMP3.0中取消了这个约束
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
在理想情况下,编译器使用自动并行化能够管理一切事务,使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离,阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料,满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
这个项目是一次课程作业,要求是写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,
“ 生活不止眼前的苟且, 还有套路与反套路的情人节! ” 今天是2017年的情人节, 在这样一场年度虐狗大会中, 如果还用鲜花巧克力的套路, 那就实在太无趣了! 就在Lady我在网络上发起用并行编
1、前言 这个项目是一次课程作业,老师要求写一个并行计算框架,本人本身对openmp比较熟,加上又是scala 的爱好者,所以想了许久,终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址:ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发,以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架, 该框架的设计目标是,让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
NetworKit是一款针对高性能网络安全分析的开源工具,该工具旨在帮助广大安全研究人员分析具备数千到数十亿条边界的大型网络。为了实现这个目标,该工具实现了非常高效的图形算法,其中许多算法是并行的,以利用多核架构来计算网络分析的标准度量。NetworKit专注于功能方面的可扩展性和全面性,而NetworKit也是一种算法工程的试验平台,其中包含了很多最新发表的处于研究中的新算法。
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本,这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本,需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载,然后选择cuDNN v×.× Library for Linux
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用,如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中,Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法,用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
每个线程有自己的私有本地内存(local memory) , 每个线快有包含共享内存, 可以被线程块中所有线程共享,其声明周期与线程块一致。
作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
文章内容可能会相对比较多,读者可以点击上方目录,直接阅读自己感兴趣的章节。
setup这一年也是遇到了很多次,随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加,这里做一次简单的小节。
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
OpenMP是一套基于共享内存方式的多线程并发编程库。第一次接触它大概在半年前,也就是研究cuda编程的那段时间。OpenMP产生的线程运行于CPU上,这和cuda不同。由于GPU的cuda核心非常多,可以进行大量的并行计算,所以我们更多的谈论的是GPU并行计算(参见拙文《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》和《浅析GPU计算——cuda编程》)。本文我们将尝试使用OpenMP将CPU资源榨干,以加速计算。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
筛法是一种简单检定素数的算法。据说是古希腊的埃拉托斯特尼(Eratosthenes,约公元前274~194年)发明的,又称埃拉托斯特尼筛法(sieve of Eratosthenes)。
选自OpenAI 机器之心编译 参与:黄小天 OpenAI 宣布开源一个高性能的 Python 库,它可用于使用 MuJoCo 引擎(在上年的机器人研究中开发出来)的机器人模拟。 代码:https:/
NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.
使用 pip freeze > ./requirements.txt 导出 requirements.txt 发现很多包没有版本号,而是 @ file:///
OpenPOWER:X86的另一种选择 2013年8月6日,谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织,这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来,以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式,重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知,OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统,从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同,IBM Power是基于高端RIS
在OpenAI的许多项目中都使用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支持支持自动的(headless)GPU 渲染,与基于CPU的渲染相比,它的速度有40倍的提升,可以每秒产生数百帧的合成图像
在计算机科学中,程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。C++作为一种高性能的编程语言,提供了多种并行计算的工具和技术,可以帮助开发人员充分利用计算资源,提高程序的性能。
In this paper we propose a novel approach to binocular stereo for fast matching of high-resolution images. Our approach builds a prior on the disparities by forming a triangulation on a set of support points which can be robustly matched, reducing the matching ambiguities of the remaining points. This allows for efficient exploitation of the disparity search space, yielding accurate dense reconstruction without the need for global optimization.
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
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