【0704-使用GPU加速_cuda】的更多相关文章

0704-使用GPU加速_cuda

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…

Theano在windows下的安装及GPU加速

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis…

GPU 加速NLP任务（Theano+CUDA）

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…

开启gpu加速的高性能移动端相框组件！

通过设置新的css3新属性translateX来代替传统的绝对定位改变left值的动画原理,新属性translateX会开启浏览器自带的gpu硬件加速动画性能,提高流畅度从而提高用户体验, 代码有很详细的注释,先上代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <!--移动端相关声明--> <meta name="viewport"…

ubuntu 15 安装cuda，开启GPU加速

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘…

Silverlight - GPU加速

1. 在Silverlight plug-in上设置 <param name="enableGPUAcceleration" value="true" /> 或使用代码 Application.Current.Host.Settings. EnableGPUAcceleration= True; 2.在类型为UIElement的控件上设置 CacheMode = "BitmapCache" - 所谓GPU加速是基于GPU缓存了一些UI…

用cudamat做矩阵运算的GPU加速

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…

深度学习“引擎”之争：GPU加速还是专属神经网络芯片？

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…

GPU加速有坑？

大多数人都知道有动画的地方可以使用GPU来加速页面渲染. 例如,做优化的时候,将使用left和top属性的动画修改成使用transform属性的CSS动画.或者听到别人教你使用transform:translateZ(0)给有动画的部分额外开启GPU加速. 目前下面这些因素都会引起chrome创建层: 3D 或透视变换(perspective,transform) CSS 属性 使用加速视频解码的 <video> 元素 拥有 3D (WebGL) 上下文或加速的 2D 上下文的 <can…

Keras学习环境配置-GPU加速版（Ubuntu 16.04 + CUDA8.0 + cuDNN6.0 + Tensorflow)

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n…

supervessel-免费云镜像︱GPU加速的Caffe深度学习开发环境

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…

mxnet：结合R与GPU加速深度学习

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…

编译GDAL支持OpenCL使用GPU加速

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…

记录一次Python下Tensorflow安装过程，1.7带GPU加速版本

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…

Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速(修改版)

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…

关于Haclon使用GPU加速的代码实例

关于Haclon使用GPU加速的代码实例 read_image(Image, 'T20170902014819_58_2_1.bmp') *没有加加速并行处理 count_seconds(T1) to by rotate_image(Image, Image1, , 'constant') endfor count_seconds(T2) Time1:=(T2-T1)* stop() *以下两种加速只能选一种 *GPU加速,支持GPU加速的算子Halcon10只有56个 query_availa…

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

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…

Javascript如何实现GPU加速？

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.…

基于GPU加速的三维空间分析【转】

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…

tensor搭建--windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速

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…

CSS动画的性能分析和浏览器GPU加速

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…

windows10系统下安装keras框架以theano为后端并配置gpu加速

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…

matlab 中使用 GPU 加速运算

为了提高大规模数据处理的能力,matlab 的 GPU 并行计算,本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper,也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡. 1. GPU 硬件支持 首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算,需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡,可在 matlab 中运行: >> gpuDevice 如果本机有 GPU 支持,会列出 CUDADevice 的相关属性. 2. GPU 和 CPU 之间的数据传递 gpuArray:将定义在 CPU…

【python基础】python开启GPU加速

前言 训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速. 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动: 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等: 3. 打开nvidia-smi中的PM属性: 4. 程序中指定使用的GPU设备: 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速. 操作过程 方法一: 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIB…

56 Marvin: 一个支持GPU加速、且不依赖其他库（除cuda和cudnn）的轻量化多维深度学习（deep learning）框架介绍

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…

Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_5.GPU加速

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…

项目实战：流水线图像显示控件（列刷新、1ms一次、缩放、拽拖、拽拖预览、性能优化、支持OpenGL GPU加速）

  需求   流水线图像扫描采集控件(带模拟数据测试)性能需求  1.需至少满足可1ms接收一次列数据,而不丢包(接收后可不必立马显示)  2.图片刷新率可达30HZ:限制需求  1.图片高度最小只能缩小为控件在界面显的高度  2.控件在界面显示的大小可任意调整,图片可自适应控件大小改变:  3.控件的数据接收和界面刷新均不能阻塞UI进程补充说明  1.从下位机接收到一列数据  2.转换成8位/24位深度的图像数据(灰度8位数据),兼容24位(RGB数据)  3.传入一列数据更新一列  4.当传…

GPU 加速 & WebGL

GPU 加速 & WebGL 开启 GPU 加速, 硬件加速 垃圾面试官,瞎忽悠 holy shit 美国想象力英语,前端 leader WebGL 加速 ??? 是什么鬼 ??? three.js 开启 WebGL 加速 Canvas MMP 根本就是 GPU 加速,还 TM 在哪给我乱讲! Phaser HTML5 games, K12 online education https://phaser.io/ https://github.com/photonstorm/phaser star…

GPU加速库AmgX

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

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…