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适用于AMD ROC GPU的Numba概述 Numba通过按照HSA执行模型将Python代码的受限子集直接编译到HSA内核和设备功能中,从而支持AMD ROC GPU编程.用Numba编写的内核似乎可以直接访问NumPy数组. 术语 以下列出了HSA编程主题中的几个重要术语: 内核:由主机启动并在设备上执行的GPU功能 设备功能:在设备上执行的GPU功能,只能从设备(即从内核或其他设备功能)调用 需求 本文档 介绍了使用ROC的要求.从本质上讲,需要AMD dGPU(iji, Polaris…
适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使…
适用于CUDA GPU的Numba例子 矩阵乘法 这是使用CUDA内核的矩阵乘法的简单实现: @cuda.jit def matmul(A, B, C): """Perform square matrix multiplication of C = A * B     """ i, j = cuda.grid(2) if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]: tmp = 0. for k in rang…
原文链接,大部分是机器翻译,仅做了小部分修改.英.中文对照,看不懂的看英文. Data binding overview in WPF 2019/09/19 Data binding in Windows Presentation Foundation (WPF) provides a simple and consistent way for apps to present and interact with data. Elements can be bound to data from a…
前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制,在命令环机制下,驱动写入PM4(不知道为何会取这样一个名字)包格式的命令对显卡进行配置.这一篇blog将详细介绍命令包的格式. 当前定义了4中命令包,分别是0型/1型/2型和3型命令包,命令包由两部分组成,第一部分是命令包头,第二部分是命令包主体,命令包头为请求GPU执行的具体操作,命令主体为执行该操作需要的数据. 0型命令包 0型命令包用于写连续N个寄存器.包主体部分是依次往这些寄存器写的值.包头各个部分的意义为: 位 域名称 描述 12:0 BAS…
注意 请贡献者查看参与方式,然后直接在 ISSUE 中认领. 翻译/校对三个文档就可以申请当负责人,我们会把你拉进合伙人群.翻译/校对五个文档的贡献者,可以申请实习证明. 请私聊片刻(529815144).咸鱼(1034616238).或飞龙(562826179)来领取以上奖励. 翻译校对活动 可解释的机器学习[校对] 参与方式:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进…
1.1.Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码.使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们.当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le.在armv…
遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用…
光栅化——死神来了……   前言:在上一期的GPU大百科全书里,我们目睹了可爱的香草从抽象世界走向现实,从方程还原成实体的全过程.可以说香草活了,因为几何单元,我们赋予了她完整的灵魂. 如果你正在为GPU图形单元创造鲜活形象而感到欣喜和雀跃,那我建议你最好先做好与之相反的心理准备,因为今天关于GPU的话题会很沉重,我们将目睹一个生命被凝固的全过程,也就是几何单元之后的图形过程——光栅化. ● 几何之后真的再无几何 几何过程结束之后,图形的世界是充满了欢笑的.得益于几何单元的精细调整,可爱的香草在…
基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型…