目录cuDNN 深度神经网络的gpu加速库背景介绍使用torch.distributed 分布式通讯包timm 预训练库用法示例基于Apex的混合精度加速什么是混合精度计算from apex import amp两种用于管理配置的模板库1、argparse 解析命令行参数和选项使用步骤创建解析对象为对象添加参数parse_args()和parse_known_args()的区别：2、ya
文章目录前言一、基本介绍二、用波模拟表面2.1 正弦波2.2 Geometric Waves几何波2.3 Gerstner波2.4 Texture Waves纹理波三、创作四、运行过程1、映射参数2、eye vector 摄像机向量总结 前言休息了一天开始啃GPU这块硬骨头了。 开学后马上大三了，感觉时间好紧。 因为大一大二的时候有些基础必备知识没有学，没有信心去面对这一块的内容。 大三也只有一
作者 | 钰莹，核子可乐近日，英伟达（NVIDIA）宣布，将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前，NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码，目前该项目已经收获 7.7k star，众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。英伟达开源 GPU 内核模块代码本次开源无疑可以帮助改善英伟达 GPU 在 Linux 环境下的体验，与操作系统的紧密集成是帮助开发人员开展调试、
上篇引言：取与舍索引术缓存术压缩术预取术削峰填谷术批量处理术中篇引言时间都去哪儿了？空间都去哪儿了？小结下篇引言八门遁甲 —— 榨干计算资源影分身术 —— 水平扩容奥义 —— 分片术秘术 —— 无锁术总结最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花
1.1 OpenGL Library核心库包括115个函数，前缀为 ：gl，主要在gl.h、openGL32.lib，openGL32.dll中；1.2 OpenGL utility library 实用程序库包含43个函数，前缀：glu；主要为核心库的再封装，使函数更方便使用，一般参数更易懂；主要在glu.h、glu.lib、glu.dll中；1.3 OpenGL跨平台性，OpenGL的核心库和
# 项目方案：使用HanLP模型在GPU上运行
## 摘要
本项目将介绍如何使用HanLP模型在GPU上运行，以提高自然语言处理任务的效率和速度。我们将使用Python代码示例来展示如何配置环境和运行模型。
## 项目背景
随着深度学习技术的发展，GPU已经成为加速模型训练和推理的重要工具。HanLP是一个流行的自然语言处理工具包，通过将HanLP模型运行在GPU上，可以显著提高处理大规模文本
My Neural Network isn't working! What should I do?因此，你正在开发深度学习的下一个重大突破，但你遇到了一个不幸的挫折:你的神经网络失灵了，你不知道该怎么办。你去找你的老板/主管，但他们也不知道——他们和你一样对这一切都是新手——那现在怎么办?幸运的是，我在这里列出了你可能做错的所有事情，这些事情都是根据我自己实施神经网络和监督其他学生完成项目的经验
与静态合批动态合批一样，GPU实例化的目的是对于多个网格同一个材质不同属性，尽可能减少Draw Call的次数，减少合批数量进而达到提高性能的目的简单的GPU实例化的案例实现首先创建一个基本的c#脚本主要的代码是在Start中，设定游戏一开始计算一个for循环，当 i 小于我们设定的固定数量后，结束循环，在循环体中加入下面的计算固定写法Instantiate &n
博客简介本篇博客是实验设计:《模型机CPU设计》整套实验报告内容之一，包括构架，分部件和性能分析三个大的模块，每个模块又细分为小的部分，历时1.5周完成。最后实验验收的分为满分。现在将其分享出来，希望能给后续的实验同学一个参考，少走不必要的弯路，设计出性能更优的CPU。资源下载设计CPU时，一路做了有三个版本，链接如下：CPU1.0版本是第一代版本，由于刚开始设计，没有做性能的优化，此版本的优点是
模型问题排查问题关键2个环节：环节1：因子分布异常缺失率异常均值异常极值异常方差异常因子时间趋势性变化出现以上现象需要进行2个分析：成因分析和影响分析，完毕之后再形成解决方案。 环节2：模型输出 PSI异常：PSI公式参考：https://www.zhihu.com/question/24490261/answer/229524690（1） 均匀尺度评分表现为高分区堆积（2）
缩略图的处理有很多种，比如之前写的go自带的image库，imagick库，libjpeg-turbo等等，今天来总结一下如何用CUDA处理jpeg的缩略图。 首先简单介绍一下CUDA，CUDA是Nvidia公司的GPU编程平台，通俗来说就是将CPU作为主机端，显卡作为设备端，将大批量的运算任务放在GPU上完成，这样做的好处就是能充分利用GPU的多核心运算能力优化程序，使程序效率大大提升。具
原文MGPUSim: Enabling Multi-GPU Performance Modeling and Optimization(Sun Y, Baruah T, Mojumder S A, et al., ISCA '19)背景单个GPU能支持的计算吞吐量大约为12.4 TFlops~14.7 TFlops，不足以支持未来数据中心和科学应用的处理需求多GPU系统的性能受到CPU-to-GP
使用Pytorch在多GPU下保存和加载训练模型参数遇到的问题最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目，在模型保存和加载过程中遇到了问题，最终通过在网卡查找资料得已解决，故以此记之，以备忘却。首先，是在使用多GPU进行模型训练的过程中，在保存模型参数时，应该使用类似如下代码进行保存：torch.save({
'epoch': epoch,
1 网络结构1）结构 YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差异是最后输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。2）输入和输出的映射关系 3）输入 输入就是原始图像，唯一的要求是缩放到448*448的大小。主要是因为YOLO的网络中
判别方法：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。基本思想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本的产生模型，直接研究预测模型。典型的判别模型包括k近邻，感知级，决策树，支持向量机等。 生成方法：由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。基
转载时请注明来源：1判别模型与生成模型上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。换一种思路，我们可以根据山羊的特征首先学习出一个山羊模型，
这里写自定义目录标题模拟屏幕光栅图形GPU 帧时序 在本系列的前几部分中，已经布置了 GameBoy 模拟器的结构，并达到了可以加载游戏 ROM 的程度，并由模拟的 CPU 逐步完成。通过将仿真处理器连接到内存映射结构，现在可以将外围设备连接到系统。GameBoy 和任何游戏控制台使用的主要外围设备之一是图形处理器 (GPU)：它是控制台的主要输出方法，处理器的大部分工作都在为 GPU 生成图形
1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
其它DIY硬件与配置点评：推荐显卡：丽台Quadro P1000 4GB显卡推荐理由：专业图形卡，避免贴图错误率对于专业的设计电脑来说，不建议使用游戏卡来应付，而是建议使用专业图形卡，术业有专攻嘛。配置中装机之家选用了丽台Quadro P1000 4GB专业显卡。丽台Quadro P1000专业显卡丽台Quadro P1000显卡采用NVIDIA新的Pascal GPU架构，CUDA核心640，拥
背景：云物理机没安装tf相关环境，需要使用docker直接跑模型 在docker hub下载一个tensorflow gpu镜像 运行docker，直接进入bash，使用nvidia-smi正常看到现存，然后正常跑代码即可 docker run -v /data/bert:/app --runtim
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2022-03-08 10:09:19
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