如何将Numpy加速700倍?用 CuPy 呀 作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助.借助于 Numpy,数据科学家.机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据.那么 Numpy 速度还能提升吗?本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度. 选自towardsdatascience,作者:George Seif,机器之心编译,参与:杜伟.张倩. 就其自身来说,Numpy…

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie…

先安装openblas, 然后用pip 安装numpy sudo ln -s /usr/lib64/libopenblas-r0.2.14.so /usr/lib64/libopenblas.so 为了给 ipython notebook 使用, 将Windows 2008 服务器开启80 端口, 具体见 Windows 2008 开启80端口实现外网访问网站…

from urllib import request import gevent,time from gevent import monkey#该模块让当前程序所有io操作单独标记,进行异步操作. monkey.patch_all()#对当前程序的io操作打上补丁.没有该monkey方法,异步IO无效. def f(url): print('GET:%s'%url) resp = request.urlopen(url)#获取网页 data = resp.read()#读取网页 print('%…

张量与张量网络 张量(Tensor)可以理解为广义的矩阵,其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示,这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图.由一个个张量所共同构成的运算网络图,就称为张量网络(Tensor Network).让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子(下图转载自参考链接1): 上面这个图从左到右分别表示:一阶张量.二阶张量以及三阶张量,我们可以看出,一个张量的阶数在图像化的表示中被抽象称为了张量的腿的数量,而中间的方形或者圆形则表示张量…

技术背景 python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病.纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案.在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种"事前编译"的手段.但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其…

转自微博:http://blog.sina.com.cn/shaguazhu1213 KMPlayer控制播放速度的快捷方式 (2011-11-12 10:51:56) 标签: 杂谈 分类: 编程之旅 用KMPlayer播放器在播放视频的时候,如何控制播放速度? 通常方式是:  右键——播放——快 但这个方式有点麻烦就是,每这样操作一次只能提速5%,比如我想把播放速度增至130%,就要“右键——播放——快”这样循环操作6次. 通过上网搜索并亲身试验后发现还有一个快捷方式: 按Alt + G, 在…

2019年3月19日,阿里云RDS PostgreSQL数据库GPU规格版本正式上线,开启了RDS异构计算并行加速之路.该版本在RDS(关系型数据库服务)的云基础设施层面首次完成了与阿里云异构计算产品的适配,实现了PostgreSQL时空引擎Ganos在空间图形图像处理上的并行计算加速,成为国内第一个将GPU应用于商业空间信息领域的数据库. 1. GPU并行计算 GPU(Graphic Processing Unit)是一种高并行架构图形处理器,其最突出的特点就是计算核心多,相比传统CPU四个.…

网址: https://github.com/BeFreeRoad/intel_caffe_windows 将intel caffe从linux平台移植到windows平台. 性能: 在虚拟机上测试可以加速3倍左右. 缺陷: 不支持train 只支持inference.…

前言 Fluid 作为基于 Kubernetes 开发的面向云原生存算分离场景下的数据调度和编排加速框架,已于近期完成了 v0.6.0 版本的正式发布.腾讯云容器 TKE 团队一直致力于参与 Fluid 社区建设,在最新版本中贡献了以下两大特性:缓存引擎高可用运行时.新增数据缓存引擎实现 GooseFSRuntime . 什么是存算分离?云原生背景下为什么需要数据编排?Fluid 和 GooseFSRuntime 又是什么?别担心!针对这些问题,我们带你一一探索.本文将首先介绍 Fluid 技术…