MRI SENSE 并行图像加速重建 g-factor计算方法: Matlab代码如下: function g=gfactor_noise(map,LOSS,Rx,Ry) % map -> sensitivity matrix % LOSS -> noise-cov matrix % Rx, Ry -> acc factor in x,y directions [mm nn uu]=size(map); cr=zeros(uu,Rx*Ry); cf=zeros(uu,1); for ii…

平常我们使用的Shader有顶点着色器.几何着色器.片段着色器,这几个都是为光栅化图形渲染服务的,OpenGL 4.3之后新出了一个Compute Shader,用于通用计算并行加速,现在对其进行介绍. 介绍Compute Shader之前需要先介绍一下ImageTexture: 普通的Texture在GLSL中只能进行读取(sampler采样获取数据),写入则必须在Fragment Shader中写入帧缓冲绑定的附件Texture当前像素中,不能随意指定位置写入,并且不能同时读写同一张纹理(我…

重建全库索引: exec sp_msforeachtable 'DBCC DBREINDEX(''?'')' 更新全库统计信息: --更新全部统计信息 exec sp_updatestats 实例反馈: 在实际项目中,出现过导入数据的存储过程执行需要大概46分钟,而通过更新全库统计信息之后,只需要6分钟,通过简单的处理,快速优化提升了SQL Server的性能. 扩展: 博主也编写了更为灵活的根据索引碎片自动重建部分索引碎片大的索引,基于尊重本作者劳动成果避免被抄袭又不注明出处的不道德.丑恶现象…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

opencv 3.0 DPM cascade contrib模块 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 在opencv3.0 中 加入DPM检测的C++代码,目前开源的DPMC++代码不多,在2.4的opencv 版本中,DPM模块中在检测时用的是latentSVM,这个是标准的DPM matlab源码中使用的分类器,不过在在voc_release 5.01版本中已经也加入了cascade.这一版本…

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU…

TensorFlow分布式并行基于gRPC通信框架,一个master负责创建Session,多个worker负责执行计算图任务. 先创建TensorFlow Cluster对象,包含一组task(每个task一台独立机器),分布式执行TensorFlow计算图.一个Cluster切分多个job,一个job是一类特定任务(parameter server ps,worker),每个job可以包含多个task.每个task创建一个server,连接到Cluster,每个task执行在不同机器.也可以…

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过…

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了.而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂.笔者将自己的学习笔记记录一下. R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包.clusterExport…