作者 | 陈大鑫就在昨天刚结束的KDD Cup 2021 和OGB 官方联合举办的第一届图神经网络竞赛OGB Large-Scale Challenge中，来自微软亚洲研究院(MSRA)和大连理工的团队力压DeepMind、百度等队伍，夺得图预测任务赛道第一名。各位看官，您猜怎么着？AI 科技评论发现在这场号称“地表最强图神经网络”之争的国际权威竞赛中，获得第一名的模型不是图神经网络模型，反而是
之前面试时有问到旋转，然后自己做的小项目也会用到这个。于是学习完来总结下。transform常用的属性有：旋转：rotate，支持3D扭曲：skew，不支持3D位移：translate，支持3D缩放：scale，支持3D语法：transform: <transform-function> [<transform-function>]* | none[<transfo
PyTorch 多 GPU 训练总结前言一、单机单GPU数据集数据加载器创建模型定义优化器单 GPU 训练保存模型二、单机多GPU（Data Parallel (DP)）修改1. 获取机器上的所有 GPU 设备。修改2. 将模型放入多个 GPU 中修改3. 模型保存三、多服务器多GPU官方定义DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别基础DDP用例处理速
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2023-08-31 10:08:08
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以下是我的配置过程：1.下载cmake并安装: https://cmake.org/download/ 注:记得配置PATH环境变量 2.下载GLFW源代码: http://www.glfw.org/download.html(选择Source package) 3.使用Cmake配置GLFW: CMake需要一个源代码目录和一个存放编译结果的目标文件目录。源代码目录我们选择GLFW的源代码的根目
前言最近在研究如何让YOLOv5推理得更快，总体看来，主要有以下这些思路：使用更快的 GPU，即：P100 -> V100 -> A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x -> YOLOv5l -> YOLOv5m -> YOLOv5s -> YOLOv5n进行半精度FP16推理与python detect.py --half
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本文继续围绕ConveRT这篇论文来介绍如下内容。四、试验部分 3. 关于response selection任务 基于Reddit数据集分别对single-context ConveRT和multi-co
这个页面收集的数据来自过去14天访问Google Play Store的所有设备。数据包括android版本的分布率、屏幕尺寸和密度的相关数据。
[url]http://developer.android.com/about/dashboards/index.html#[/url]
Android运行在不同的设备上（不同的屏幕尺寸、像素密度）。Andr
GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案，它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。\ GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预处理，它会向GP
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
GPU和CPU交互的那部分可以看成一个全局表GPU_table, 这个表里的一级下表为ARRAY_BUFFER，ELEMENT_ARRAY_BUFFER等各种buffer 单看这个一级表可以把他们理解为各种缓冲区 这个表里的二级下表为各种glID缓冲对象 这个表里的三级下表为实实在在的data特别注意：GPU操作渲染数据都是依靠指定缓冲区和缓冲对象绑定的,所以缓冲对象和缓冲区必须事先绑定##顶点缓
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
目录1、数据并行1.1、单GPU或者无GPU训练的代码1.2、数据并行的多GPU 训练2、设备并行参考链接 本文讲简单的探讨Keras中使用多GPU训练的方法以及需要注意的地方。有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行（Keras官方建议使用 TensorFlow 后端）。第一部分讲如何使用数据并行的方式使用多GPU加速；第二部分给出一个设备并行的例子。 1、数据并行1.
1.多GPU并行1.1 多GPU并行方式模型并行：在多个GPU之间拆分网络。 也就是说，每个GPU将流入特定层的数据作为输入，跨多个后续层对数据进行处理，然后将数据发送到下一个GPU。 与单个GPU所能处理的数据相比，我们可以用更大的网络处理数据。 此外，每个GPU占用的显存（memory footprint）可以得到很好的控制，虽然它只是整个网络显存的一小部分。比如前五个层用第一个GPU计算，后
文章目录前言1.mmdetection版本要求2.Swin-Transformer-Object-Detection环境要求3.详细流程3.1 anaconda3环境搭建3.2 安装mmcv3.3 安装mmdetection3.4 安装Apex3.5 简单Demo测试总结 前言本文包含mmdetection、mmcv等windows版本的安装，没接触过Swin-Transformer的读者也可根
将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned
设备初始化Instance --> GPU --> DeviceInstance表示具体的Vulkan应用。在一个应用程序中可以创建多个实例，这些实例之间相互独立，互不干扰。当调用API创建Vulkan实例的时候，Vulkan SDK内部会经由驱动装载器（loader）查找可用的GPU设备。创建Vulkan实例需要两个输入信息： 应用程序的信息 
在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
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2023-12-27 22:19:06
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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注意：禁用核心显卡是可行的，但不适用于便携式计算机。我在上一篇《如何为Linux配置双显卡》的文章中提到，为Linux提供Optimus技术支持的Bumblebee项目并不支持Vulkan图形接口。但是在最近的众多测试里，Vulkan接口表现出来的性能确实高得令人咋舌。很多游戏在同等硬件条件下，使用Linux下的Vulkan接口运行甚至能吊打Windows下D3D的性能。这令很多Linux双显卡(
