PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API. 具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI. 本文涵盖的内容有: 通过 PyCUDA 查询 GPU 信息. NumPy array 和 gpuarray 之间的相互转换. 使用 gpuarray 进行基本的运算. 使用 ElementwiseKernel 进行按元素的运算. 使用 InclusiveScanKernel 和 ReductionKernel 的 reduce 操…

前两章介绍了关于Linq创建.解析SOAP格式的XML,在实际运用中,可能会对xml进行一些其它的操作,比如基础的增删该查,而操作对象首先需要获取对象,针对于DOM操作来说,Linq确实方便了不少,如下,当遇到这样 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <x0:Envelop xmlns:x0="http://www.w3school.com.cn/Envelope"> <x1…

如果你还想从头学起Selenium,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html 其次,如果你不懂前端基础知识,需要自己去补充哦,博主暂时没有总结(虽然我也会,所以我学selenium就不用复习前端了哈哈哈...)   针对元素有哪些常见的简单操作? 点击 输入内容.清除内容 返回元素尺寸.坐标 获取元素标签文本 获取元素属性值 检查元素:是否可见.是否可点击.是否已被选择 表单提交 点击右边目录即可跳转哦!…

问题导读1.ZooKeeper包含哪些常用命令?2.通过什么命令可以列出服务器 watch 的详细信息?3.ZooKeeper包含哪些操作?4.ZooKeeper如何创建zookeeper? 常用命令 ZooKeeper 支持某些特定的四字命令字母与其的交互.它们大多是查询命令,用来获取 ZooKeeper 服务的当前状态及相关信息.用户在客户端可以通过 telnet 或 nc 向 ZooKeeper 提交相应的命令. ZooKeeper 常用四字命令见下表 1 所示: 表 1 : ZooKee…

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接…

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力…

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.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. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成…

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar…

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感…

一.什么是Javascript实现GPU加速? CPU与GPU设计目标不同,导致它们之间内部结构差异很大.CPU需要应对通用场景,内部结构非常复杂.而GPU往往面向数据类型统一,且相互无依赖的计算.所以,我们在Web上实现3D场景时,通常使用WebGL利用GPU运算(大量顶点).但是,如果只是通用的计算场景呢?比如处理图片中大量像素信息,我们有办法使用GPU资源吗?这正是本文要讲的,GPU通用计算,简称GPGPU. 二.实例演示:色块识别. 如下图所示,我们识别图片中彩虹糖色块,给糖果添加表情.…

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py…

0704-使用GPU加速_cuda 目录 一.CPU 和 GPU 数据相互转换 二.使用 GPU 的注意事项 三.设置默认 GPU 四.GPU 之间的切换 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.CPU 和 GPU 数据相互转换 在 torch 中以下数据结构分为 CPU 和 GPU 两个版本: Tensor Variable(包括 Parameter) nn.Module(包括常用的 layer.l…

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.但它需要一个可扩展的加速平台,能够实时推动决策,并让各个行业都能为行动点(商店.制造工厂.医院和智慧城市)提供自动化智能.这将人.企业和加速服务融合在一起,从而使世界变得"更小". 更紧密. 适用于各行各业的边缘 AI 解决方案 卓越购物体验 借助 AI 驱动的见解,各地的大型零售商可让…

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 数据中心平台的引擎,A100 可以高效扩展,系统中可以集成数千个  A100 GPU,也可以利用 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术将每个 A100 划分割为七个独立的 GPU 实例,以加速各种规模的工作负载.第三代 Tensor Core 技术为各种工作负载的更多精度水平提供加速支持,缩短获取…

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU…

前两章介绍了关于Linq创建.解析SOAP格式的XML,在实际运用中,可能会对xml进行一些其它的操作,比如基础的增删该查,而操作对象首先需要获取对象,针对于DOM操作来说,Linq确实方便了不少,如下,当遇到这样 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <x0:Envelop xmlns:x0="http://www.w3school.com.cn/Envelope"> <x1…

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显…

1. cudamat简介 cudamat是一个python语言下,利用NVIDIA的cuda sdk 进行矩阵运算加速的库.对于不熟悉cuda编程的程序员来说,这是一个非常方便的GPU加速方案.很多工程和项目中都使用了cudamat,例如gnumpy,deepnet等. 2. 安装 cudamat的github地址如下:https://github.com/cudamat/cudamat. 下载完成后,运行命令 python setup.py install来进行安装. windows下安装需要…

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深…

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在…

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上…

基本环境 建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013 - Matlab R2016b - Anaconda - CUDA 8.0.44 - cuDNN v4 1. 安装CUDA 8.0 安装完后,程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量: 2. 下载cuDNN 下载前需要在Developer网上注册一个号,简单填一填基本材料即可. 下完就是一个压缩包,也没办法安装的,压缩包里面有三个文件,分别是bin,include,lib,把它们解压,得到一…

接下来主要讲述了通过zookeeper服务器自带的zkCli.sh工具模拟客户端访问和操作zookeeper服务器(包括集群服务器). 当成功启动zookeeper服务后,切换到server1/bin/目录下执行以下命令: bash zkCli.sh -sever 127.0.0.1:2181 终端出现一下信息: Connecting to 127.0.0.1:2181 2017-02-23 17:00:32,224 [myid:] - INFO [main:Environment@100] -…

基于GPU加速的三维空间分析 标签:supermap地理信息系统gisit 文:李凯 随着三维GIS 的快速发展和应用普及,三维空间分析技术以其应用中的实用性成为当前GIS技术研究的热点领域.面对日益庞大的三维数据处理现状,为满足GIS各行业对专业化三维空间分析的实用性需求,SuperMap GIS 7C(2015)提供了丰富且实用的基于GPU图形硬件加速的三维空间分析功能,做到“即时分析.即时完成”的超强性能,具体包括通视分析.可视域分析.动态可视域分析.阴影率统计分析.天际线分析.剖面线分析…

此文已由作者袁申授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 有数的数据大屏可以在一块屏幕上展示若干张不同的图表,以炫酷的方式展示各种业务数据.其中有些图表使用CSS实现了饼图轮播.地图标记点闪烁等动画,然而在一张大屏上同时显示了许多张图表时,持续的动画效果有时会出现掉帧.卡顿的情况,需要对动画性能进行优化.本文简单介绍了chrome浏览器性能分析工具和CSS动画使用GPU加速进行性能优化的解决方案. 浏览器渲染流程 这是浏览器渲染引擎的处理过程: 接收到文档后,渲染…

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭…

原文:Html5 学习系列(四)文件操作API 引言 在之前我们操作本地文件都是使用flash.silverlight或者第三方的activeX插件等技术,由于使用了这些技术后就很难进行跨平台.或者跨浏览器.跨设备等情况下实现统一的表现,从另外一个角度来说就是让我们的web应用依赖了第三方的插件,而不是很独立,不够通用.在HTML5标准中,默认提供了操作文件的API让这一切直接标准化.有了操作文件的API,让我们的Web应用可以很轻松的通过JS来控制文件的读取.写入.文件夹.文件等一系列的操作,…

上回说到了Derby的历史以及需要准备的环境,这章将为大家介绍Apache Derby的简单操作 1.配置Derby环境 1.1去官网下载Derby_BIN并解压在文件夹中 http://mirrors.cnnic.cn/apache//db/derby/db-derby-10.12.1.1/db-derby-10.12.1.1-bin.zip 1.2如果需要在本地使用DERBY需要在系统变量中设置变量,derby是基于JAVA环境的所以在之前需要JAVA环境变量的配置 1.3 在系统变量创建D…

GPU加速库AmgX AmgX提供了一条简单的途径来加速NVIDIA GPU上的核心求解器技术.AmgX可以为模拟的计算密集型线性求解器部分提供高达10倍的加速度,特别适合于隐式非结构化方法. 它是一个高性能,最新的库,并包括灵活的求解器组合系统,使用户可以轻松构造复杂的嵌套求解器和预处理器. 查看以下案例研究和白皮书: AmgX:工业应用的多网格加速线性求解器 AmgX V1.0:使用经典AMG启用储层模拟 AmgX:一个用于GPU加速的代数多重网格和预处理迭代方法的库 立即开始使用AmgX…

GPU加速:宽深度推理 Accelerating Wide & Deep Recommender Inference on GPUs 推荐系统推动了许多最流行的在线平台的参与.随着为这些系统提供动力的数据量的快速增长,数据科学家正越来越多地从更传统的机器学习方法转向高度表达的深度学习模型,以提高其建议的质量.Google的广度和深度架构已经成为解决这些问题的一种流行的模型选择,既有其对信号稀疏性的鲁棒性,也有其通过DNN线性组合分类器API在TensorFlow中的用户友好实现.虽然这些深度学习…