循环展开（#pragma unroll）1）什么是循环展开？循环展开顾名思义就是将循环体展开，全部展开或者展开一部分都可以有效提高性能。循环展开无论是在CPU还是GPU上，都可以有效的提高应用程序运行速度。以下是一个循环体float sum=0;
for(int i=0;i<n;++i)
{
sum+=a[i];
}循环部分展开for(int i=0;i<n;i+=2)
{
sum
转载
2023-12-21 15:34:40
169阅读
在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
Python学习工具第八期 - GPU加速工具CUDA 的使用 和 Pytorch-GPU 安装的三种方式上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。Anaconda中使用在CUDA安装完之后，如果想要学习深度学习中的神经网
转载
2023-10-21 08:10:59
149阅读
让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的改动都有，可以使你的网络得到最大的好处。我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning
# 使用CUDA加速PyTorch操作
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用CUDA加速PyTorch操作。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的并行计算平台和应用编程接口，可以利用GPU的并行计算能力加速深度学习任务。PyTorch是一个开源的深度学习框架，其自带了对CUDA的支持，可以利用GPU的并行计算能力提高模型的训练
原创
2023-09-25 09:42:28
270阅读
P31 GPU加速_2想要在GPU上运行，只需要定义几处，跟 第一种方法 需要修改的位置是一样的：不同之处在于：在最前面，需要加第20行：如果使用gpu，就用“cuda”，如果使用cpu，就直接用“cpu”：使用GPU加速的第二种方法： .to(device)：先定义：device = torch.device(“cpu”)在损失函数、网络模型两个位置，可以简略地写：如62和66行，不必再返回给原
转载
2023-07-23 21:41:19
106阅读
为什么pytorch是动态的简单来说，说因为pytorch传入的参数可以动态修改，我们甚至可以在循环里修改，其次呢就是框架可以自动求导具体是什么原理就不过多介绍了gpu加速mac用户不支持gpu这个东西，拜拜hiahiahia简述只有Nvidia厂家且支持cuda模块的gpu才可以加速（amd yes不了了）我们可以在官网查看https://developer.nvidia.com/cuda-gp
转载
2023-10-22 08:56:20
104阅读
# 使用CUDA加速PyTorch和OpenCV
## 介绍
在深度学习中，PyTorch是一个非常受欢迎的开源深度学习框架，而OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。使用CUDA加速可以显著提高深度学习和图像处理任务的速度。本文将向你介绍如何在PyTorch和OpenCV中使用CUDA加速。
## CUDA加速的流程
下面是使用CUDA加速PyTorch和OpenCV的整个流程：
原创
2023-12-05 10:00:29
414阅读
1. warpaffine 介绍放射变换(warpaffine)，主要解决图像的缩放和平移来处理目标检测中常见的预处理行为。比如有一张猫的图片，对图片进行letterbox变换，将图片进行缩放，并且长边对齐，左右填充，这个时候用warpaffine就合适进行变换实现。warpaffine说明warpaffine是对图像做平移缩放旋转变换进行综合统一描述的方法warpaffine也是一个很容易实现c
在 PyTorch 中以下数据结构分为 CPU 和 GPU 两个版本：Tensor
nn.Module （包括常用的 layer 、loss function ，以及容器 Sequential 等）它们都带有一个 .cuda 方法，调用此方法即可将其转为对应的 GPU 对象。注意，tensor.cuda 会返回一个新对象，这个新对象的数据已转移至GPU，而之前的 tensor 还在原来的设备上（C
转载
2023-10-27 00:01:35
54阅读
1.介绍CUDA什么是CUDACUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它能够让开发者使用GPU来加速计算。使用CUDA，您可以在GPU上运行大量的并行计算任务，从而显著提高计算性能。CUDA的优势相比于传统的CPU计算，CUDA有以下几个优势：并行处理能力更强：GPU有数千个处理核心，能同时处理大量并行任务，而CPU只有几十个核心。List item计算速度更快：GPU的时钟频率比
转载
2023-07-23 21:44:56
106阅读
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
转载
2023-07-23 21:44:21
232阅读
在西雅图超级计算大会（SC11）上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准，既OpenACC。这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算，同时计算结果可以跨加速器使用，甚至能用在多核CPU上。出于显而易见的原因，NVIDIA在大力推广和支持OpenACC。但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司。PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令，目前也成为了OpenACC标准的基
笔者CUDA学习系列汇总传送门（持续更新）：编程语言|CUDA入门笔者在CUDA学习(十)：向量内积的多种方法实现CUDA(六):多种方法实现向量加 两篇文章中,已经用了多种方法来实现向量内积和向量加,但一直没有详细记录各种方法的区别以及这些方法之间的速度差距等等. 这里笔者再做一份笔记,浅谈cuda加速的基本技巧. 并记录下各种方法快慢的原理。 文章目录一、前言二、opencv对图像求和 41m
转载
2023-07-23 21:44:38
259阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、为什么要用到CUDA加速二、使用步骤1.CUDA安装2.QT安装3.编写好CUDA文件4.在QT的.pro文件中配置 前言最近在项目中需要用到GPU加速，于是在网上搜索各种资料结合自己实际采坑过程，总结了在 win10系统上，在QT中使用CUDA加速的使用方法提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要
转载
2023-10-03 14:16:37
229阅读
CNN在应用中，一般采用GPU加速，请解释为什么GPU可以有加速效果，主要加速算法的哪一个部分？这里默认gpu加速是指NVIDIA的cuda加速。CPU是中央处理单元，gpu是图形处理单元，gpu由上千个流处理器(core)作为运算器。执行采用单指令多线程(SIMT)模式。相比于单核CPU（向量机）流水线式的串行操作，虽然gpu单个core计算能力很弱，但是通过大量线程进行同时计算，在数据量很大是
转载
2023-07-14 19:05:29
71阅读
英伟达(NVIDIA)显卡驱动我们平时用的电脑都配有显卡，要么是集成显卡，要么是独立显卡； 集成显卡是不支持gpu加速的，独立显卡分为A卡和N卡，即AMD和NVIDIA； A卡是不支持gpu加速的，只有部分N卡才支持gpu加速， 可以查询是自己的显卡是否在支持的列表中 如果不知道自己的显示是什么型号可以在本机下图进行查看 上图中我有2个显卡，一个是intel的集成显卡，一个是英伟达的独立显卡。我的
转载
2023-11-29 10:27:36
909阅读
CUDA和OpenCL异同点比较 一、概述 对CUDA和opencl有一定的编程经验，但是细心的人可以发现，OPENCL就是仿照CUDA来做的。既然两个GPU的编程框架如此相像，那么他们究竟有什么不同呢？下面就一一道来。 二、数据并行的模型OpenCL采用的数据并行模型就是采用CUDA的数据并行模型。下面的表格反应了CUDA和opencl并行
这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。 这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导
转载
2023-09-07 22:20:04
3阅读
GPU架构针对软硬件的架构组件是不同的概念，软件的架构是为了方便cuda编程而设计，GPU显卡会根据代码自动调用相应的硬件组件，先介绍软件层面的架构，即CUDA架构。CUDA架构众所周知，cuda可以做并行加速计算，具体怎么并行运算还要从其架构说起。首先，CUDA的程序分为两个部分，host端和device端，host端代码实在cpu上执行，device端代码则是在显卡芯片上执行。host端主要负
