适用于CUDA GPU的Numba例子

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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…

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成

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AMD ROC GPU的Numba概述

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…

Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA ——GPU加速5-6倍

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…

CUDA ---- GPU架构（Fermi、Kepler）

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的…

奉献pytorch 搭建 CNN 卷积神经网络训练图像识别的模型，配合numpy 和matplotlib 一起使用调用 cuda GPU进行加速训练

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke…