一，训练过程的耗时分析 深度学习模型的训练过程常常会非常耗时，一个模型训练几天是非常常见的事情，甚至有时候就如同太上老君用八卦炉冶炼仙丹一样，要七七四十九天才能够让模型出炉，因此有时候机器学习工程师也被比喻成...二，GPU计算资源的获取方法 获取GPU计算资源的方法大概可以分成以下3种。 1，土豪之选 直接购买GPU硬件。 通常一块用于深度学习的GPU价格在几千到几万元人民币不等。...3，设置GPU加速选项 在 修改/笔记本设置/硬件加速器 下拉菜单选择GPU即可。 ? 通过运行 nvidia-smi命令，我们可以查看GPU的一些基本信息。 ?...当存在可用的GPU时，如果不特意指定device，keras的后端tensorflow（GPU版本）会自动优先选择使用GPU来创建张量和执行张量计算。...# coding=utf-8 from __future__ import print_function from __future__ import division __author__ = 'Python_Ai_Road
而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。...)) sess.run(tf.initialize_all_variables()) ''' 运行以上程序将会报出以下错误： tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError...CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py # 只使用第一块和第二块GPU。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py TensorFlow也支持在程序中设置环境变量，以下代码展示了如何在程序中设置这些环境变量。
nvidia-ml-py/#history 现阶段pip安装的命令为： sudo pip install nvidia-ml-py 具体实例 import pynvml pynvml.nvmlInit() # 这里的1是GPU
2，无GPU：你没有任何一块可以使用的GPU。没关系，我们直接在Kaggle环境上使用免费的P100GPU，并给没有kaggle使用经验的小伙伴提供kaggle免费GPU使用视频讲解指南。...为了实现这个功能，一般用几百上千T的文本数据对语言模型进行Pretrain。完成Pretrain之后，语言模型就可以做文字接龙游戏了。...用海量清洗过的无标注普通文本数据训练模型的文字接龙能力。 step1，SFT(指令微调)。Supervised FineTune. 人工标注数十至数百万对话数据进行初步的人类偏好对齐。...用公式表示如下: 在初始化的时候， B 矩阵初始化为0， A 矩阵随机初始化，这样开始的时候，增量 \Delta W 是零矩阵，不影响推理结果。...c，Paged Optimizers技术：这种技术使用了NVIDIA统一内存的特性，实现了CPU和GPU之间自动的页面转换，在GPU内存不足的情况下自动将优化器状态转移到CPU内存。
这个时候我们就不能使用 CPU 了，而应该使用 GPU，我们首先来看一下 GPU 究竟是个什么东西。...为了可以迅速做出变换，GPU 的构造就比 CPU 要复杂得多，CPU 当中只有几个大核，而 GPU 中确有几千个小核，只不过小核频率会比较低（现在普遍都是 1GHz），但是毕竟 GPU 是靠着数量取得胜利的...用 GPU 运行代码 用 GPU 运行代码的方法非常的简单，我在这里以 tensorflow 为例进行讲解。首先我们需要安装 tensorflow，直接使用 pip 安装即可。...GPU，查看自己 GPU 是不是 NVIDIA 的很简单，GPU-Z 就够了，查看 CUDA 算力是多少可以访问 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 如果硬件满足要求了就去看软件要求...GPU 测试 最后一步，我们需要测试 GPU 和 CPU 之间的差距，这个测试比较简单，就是同样的运算让 CPU 先运行，GPU 后运行，当然反过来也可以，代码如下： from time import
打开 Colab 页面后，我们可以自己创建一个 Python 记事本，当然也可以上传在本地写好的 ipynb 或 py 文件，具体如下图： ?...然后我们点击 “代码执行程序” 标签页，选择 “更改运行时类型”，就会弹出笔记本设置框，这里就可以选择是否使用 GPU 还是 TPU 或是不使用任何，看到这里，是不是瞬间感觉自己富有了很多，毕竟由 GPU...不得不说，使用 GPU，模型训练的就是快！ 训练好模型后，当然时部署成服务，供自己学（装）习（逼）了，开干。...centos-docker-install.html Docker 服务安装好之后，使用如下命令拉取镜像 1docker pull tensorflow/tensorflow:1.13.1-py3 至于为什么用...下面用如下命令启动 docker 1docker run --name my-tensorflow -it -p 8888:8888 -v ~/tensorflow:/test/data tensorflow
本文记录Python 平台 ONNX-GPU 相关内容。...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。...System CPU GPU EPs Windows Linux Mac Android iOS WebAssembly...官方文档：https://www.onnxruntime.ai/docs/#onnx-runtime-for-training 安装 在Python下安装，CPU版： pip install onnxruntime...在Python下安装，GPU版： pip install onnxruntime-gpu 版本要求 onnx与onnxruntime版本关系 官方链接：https://github.com/microsoft
RAPIDS现在基于CannyLab.开发的基于GPU的Barnes-Hut方法，提供了GPU加速的快速TSNE。...该博客首先介绍一些用例示例，然后是将cuML的GPU TSNE实现与scikit-learn进行比较的基准测试。...图2.在时尚用例中使用的TSNE。 在图2中，TSNE被应用于由60,000件衣物图像组成的时装数据集。这对于将“相似”服装聚集的自然分组很有用。...在CPU上，通常建议用PCA将维度减小到50，然后再将其输入TSNE以提高性能。但GPU并非如此。...TSNE优化 可以使用四种优化来提高TSNE在GPU上的性能： 用更少的GPU内存计算更高的维度概率 近似高维概率 减少算术运算 沿行广播 优化 1 — 用更少的GPU内存计算更高维度的概率
不过他自己成立的 IFM Technologies，让他登上 NVIDIA GPU 科技年会的舞台。 IFM 的研究主题是可在室内安心操作的无人驾驶飞行器。...这个组合的运作表现不如预期时，他改采用 GPU，特别是现已成为车辆实体设计一部分的 NVIDIA Jetson Tegra K1。 结果不言而喻。...GPU 处理资料的速度是 CPU 的四倍，而特征追踪的速度提升了两倍，从 5.5 Hz 提高到 9.8 Hz。...这样的表现还不够亮眼的话，GPU 还提高了精确度，也为 Gyongyosi 争取到足以安装第二具摄影机的空间，以与第一具摄影机呈45度角的方式进行安装，创造出更大视野的立体视觉范围。
GPU/python环境配置与验证。...（1）GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包 （2）华为云linux服务器部署TensorFlow-gpu全攻略：https://www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939...export CUDA_HOME=/usr/local/cuda （5）source ~/.bashrc （6）创建虚拟环境： conda create -n py37 python...：pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple （9）测试： import...>>>>>>', tf.test.is_gpu_available()) a = tf.constant(2.0) b = tf.constant(4.0)
还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA程序。...我们可以通过一些简单的程序来理解这其中的逻辑： 用GPU打印线程编号 # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit def gpu():...blockIdx: 1 blockIdx: 1 用GPU打印块的维度 # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit def 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...GPU所支持的最大并行度 我们可以用几个简单的程序来测试一下GPU的并行度，因为每一个GPU上的网格都可以独立的执行一个任务，因此我们认为可以分配多少个网格，就有多大的并行度。
调用GPU的本质其实是调用CUDA的dll 如果你对CUDA编程不熟悉，可以参考CUDA并行编程概述 生成CUDA dll 调用显卡的方法是调用CUDA的dll，因此首先要使用CUDA生成dll 下面是示例
GPU程序与CPU程序的区别 CPU程序 初始化。 CPU计算。 得到计算结果。 GPU程序 初始化，并将必要的数据拷贝到GPU设备的显存上。...CPU调用GPU函数，启动GPU多个核心同时进行计算。 CPU与GPU异步计算。...内存分配 前文提到，GPU计算时直接从显存中读取数据，因此每当计算时要将数据从主存拷贝到显存上，用CUDA的术语来说就是要把数据从主机端拷贝到设备端。...用小学生计算的例子来解释，大学教授需要将计算任务写在纸上，分发给各组小学生。CUDA强大之处在于它能自动将数据从主机和设备间相互拷贝，不需要程序员在代码中写明。...参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html
第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...比如XenClient就是用的Display Local Virtualization，属于本地虚拟化过程。此过程相当于把显示器硬件单元完全交由当前虚拟机控制。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片，每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中，这个VM享用GPU的硬件的全部资源。
按理说，矿机才是耗电大户，利用GPU的废热供暖，真能比常规手段更省钱吗？ 还别说，这位老哥一边用矿机供热，一边拿挖出的数字货币补贴电费，最后不但完全覆盖取暖费，甚至还略有结余！ 这套系统到底多神奇？...所以，Haschek的方案就是使用矿机中GPU散发的热量，预先加热空气，然后再送入热泵，以此减少耗电量 ?...△热泵进气口，位于热交换单元之前 他找出了家中闲置的4块GPU，型号是AMD的R9 390 ，性能与英伟达GTX 970相当。 ?
中文列表：CUDA - 支持CUDA的GPU - NVIDIA(英伟达) 英文列表：CUDA GPUs 2.Python版本：64位版本的Python 3.5。注意Python3.6和2.7都不可以。...1.安装Python 建议直接用Python的原生安装包，安装时建议勾选把Python加到系统路径当中去。 ?...安装完成后检查Python的版本和PiP3的版本，那就是系统路径中的默认Python是3.54，且Pip3的版本大于8.01。 ?...此处要注意三点： 要用pip3而不是pip 要安装tensorflow-gpu，而不是tensorflow 如果安装失败，很有可能你的Python版本不是3.5....恭喜你，我们离胜利已经一步之遥了:) 让我们来验证我们安装的TensorFlow可以使用GPU！ 打开cmd，输入以下指令打开python的interactive shell。
我们现在正在为我们的gpu加速管道提供低延迟的在线ASR支持，为您现有的Kaldi模型带来数量级的加速。该技术既可用于数据中心的高吞吐量ASR云服务，也可用于Jetson家族的低功耗嵌入式设备。
中文列表：CUDA - 支持CUDA的GPU - NVIDIA(英伟达)（http://t.cn/RjHSpCY） 英文列表：CUDA GPUs（http://t.cn/zjYolU1） Python版本...：64位版本的Python 3.5。...安装Python 建议直接用Python的原生安装包，安装时建议勾选把Python加到系统路径当中去。 ?...此处要注意三点： 要用pip3而不是pip 要安装tensorflow-gpu，而不是tensorflow 如果安装失败，很有可能你的Python版本不是3.5....恭喜你，我们离胜利已经一步之遥了:) 让我们来验证我们安装的TensorFlow可以使用GPU！ 打开cmd，输入以下指令打开python的interactive shell。
GPU ?...image.png 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： ?
a 3-layers neural network as a regression model to predict the house price in Boston district with Python...The example case came from the book "Deep Learning with Python"....Then I exported a Python Script file from my local Jupyter Notebook....Now we can run the Python script with following command: floyd run --gpu --env tensorflow-1.8 "python...Just input the Python code, and use Keras and Tensorflow freely. That's cool!
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