cudnn加速运算

  torch.backends.cudnn.enabled = True
  torch.backends.cudnn.benchmark = True

  第一句话是说,使用的是非确定性算法,使用cudnn来寻找高效率的计算方式
  第二句话是说,自动寻找最优的算法
  一般情况下,当数据维度、类型变化不大的情况下这样使用有助于提高运算,
  但是如果变化比较大,那么每次计算搜索最优算法的时间就会比较多,反而计算效率慢

cudnn加速计算的更多相关文章

  1. 基于深度学习的人脸识别系统系列(Caffe+OpenCV+Dlib)——【四】使用CUBLAS加速计算人脸向量的余弦距离

    前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gp ...

  2. 基于双XCKU060+双C6678 的双FMC接口40G光纤传输加速计算卡

    基于双XCKU060+双C6678 的双FMC接口40G光纤传输加速计算卡 一.板卡概述 板卡采用基于双FPGA+双DSP的信号采集综合处理硬件平台,板卡大小360mmx217mm.板卡两片FPGA提 ...

  3. 基于双XCKU060+双C6678 的双FMC接口40G光纤传输加速计算卡381

    一.板卡概述 板卡采用基于双FPGA+双DSP的信号采集综合处理硬件平台,板卡大小360mmx217mm.板卡两片FPGA提供两个FMC接口,4路QSFP+接口:每片FPGA挂接2簇32-bit DD ...

  4. GPU加速计算

    GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI.数据分析和高性能计算 (HPC),在各种规模上实现出色的加速,应对极其严峻的计算挑战.作为 NVIDIA 数据中心 ...

  5. 使用 GPU 加速计算

    U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 来使得我们可以将大量的复杂重复的计算交给并行的 GPU 来处理,正是由于并行原因,这样就可以大大加快计算的速度,相比在 CP ...

  6. webgl 图像处理 加速计算

    webgl 图像处理 webgl 不仅仅可以用来进行图形可视化, 它还能进行图像处理 图像处理1---数据传输 webgl 进行图形处理的第一步: 传输数据到 GPU 下图为传输点数据到 GPU 并进 ...

  7. 基于单XCVU9P+双DSP C6678的双FMC接口 100G光纤传输加速计算卡

    一.板卡概述 板卡包括一片Xilinx FPGA  XCVU9P,两片 TI 多核DSP TMS320C6678及其控制管理芯片CFPGA.设计芯片满足工业级要求. FPGA VU9P 需要外接4路Q ...

  8. 使用Compute Shader加速Irradiance Environment Map的计算

    Irradiance Environment Map基本原理 Irradiance Environment Map(也叫Irradiance Map或Diffuse Environment Map), ...

  9. AI解决方案:边缘计算和GPU加速平台

    AI解决方案:边缘计算和GPU加速平台 一.适用于边缘 AI 的解决方案 AI 在边缘蓬勃发展.AI 和云原生应用程序.物联网及其数十亿的传感器以及 5G 网络现已使得在边缘大规模部署 AI 成为可能 ...

随机推荐

  1. 网络编程-HTTPS

    明文: 对称加密: 非对称:(公钥:pk 私钥:sk) 对称+非对称: 先用非对称方式发送num1给server,server用私钥得出key(由num1算出来),自此,约定C.S以此key(num1 ...

  2. js自定义获取浏览器宽高

    /** * @description js自定义获取浏览器宽高 * * IE8 和 IE8 以下的浏览器不兼容 * window.innerWidth * window.innerHeight * * ...

  3. Flink之对时间的处理

    window+trigger+watermark处理全局乱序数据,指定窗口上的allowedLateness可以处理特定窗口操作的局部事件时间乱序数据 1.流处理系统中的微批 Flink内部也使用了某 ...

  4. java 如何正确的输出集合或者对象的值

    java 如何正确的输出集合或者对象的值 一般out.println(Object) 和 System.out.println(Object),其中输出的都是Object.toString()方法.重 ...

  5. DJANGO-天天生鲜项目从0到1-002-用户模块-注册

    本项目基于B站UP主‘神奇的老黄’的教学视频‘天天生鲜Django项目’,视频讲的非常好,推荐新手观看学习 https://www.bilibili.com/video/BV1vt41147K8?p= ...

  6. WARNING: 'aclocal-1.14' is missing on your system.问题解决记录

    在编译LXC时,遇到一个问题,提示 'aclocal-1.14'缺失.如下:WARNING: 'aclocal-1.14' is missing on your system. You should ...

  7. MyBatis--动态插入多条数据

    MySQL支持的一种插入多行数据的INSERT语句写法是 INSERT INTO 表名 (字段名1,字段名2,字段名3) VALUES (值1,值2,值3,...),(值1,值2,值3,...)... ...

  8. .NET Core学习笔记(7)——Exception最佳实践

    1.为什么不要给每个方法都写try catch 为每个方法都编写try catch是错误的做法,理由如下: a.重复嵌套的try catch是无用的,多余的. 这一点非常容易理解,下面的示例代码中,O ...

  9. JavaScript高级程序设计(第三版) 7/25

    第七章 函数表达式 1.定义函数的方式有两种,一种是函数声明,一种是函数表达式. //函数声明 function fuc (a){ } //函数表达式 var fuc = function(a){ } ...

  10. 4.2 省选模拟赛 流浪者 容斥dp

    求出期望 所有情况很好搞 C(n+m-2,n-1). 也就是说求出所有情况的和乘以上面总方案的逆元即可. 可以发现所有情况和经过多少个障碍点有关 和所处位置无关. 简单的设f[i]表示从1,1到n,m ...