针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)

简介 Boost is a set of libraries for the C++ programming language that provide support for tasks and structures such as linear algebra, pseudorandom number generation, multithreading, image processing,regular expressions, and unit testing. It contains

原文地址:http://blog.csdn.net/annelcf/article/details/5468093 公司HW team有人希望可以给他们写一个在WinCE上,单独读写DDR的工具,以方便他们量测Memory读写时的硬件信号. 在开发过程中,发现简单的在Storage Memory区域拷贝或粘贴文件不能达到硬件量测的要求,需要直接通过编写ARM汇编指令让CPU直接对Memory进行读写数据. 以 前没有用VS2005编写过汇编代码,所以走了点弯路,一直试图用内嵌汇编的方式来buil

深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件 安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最新的版本 BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 protobuf, glog, gflags, hdf5 可选依赖软件包: OpenCV >= 2.4 including 3.0 IO libraries: lmdb, leveldb (n

这篇文章将介绍MXNet的编译安装. MXNet的编译安装分为两步: 首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.so for linux,libmxnet.dylib for osx,libmxnet.dll for windows). 接着,安装语言包. 1. 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件. 最小构建需求: 最新的支持C++ 11的C++编译器,比如g++ >= 4.8,clang 一份BLAS库,比如libblas,atlas,openblas,或者 intel mkl 可选库

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

在Ubuntu上编译安装caffe还是个比较蛋疼的事,有时候会莫名其妙的碰到很多库的问题,这篇文章就把我在Ubuntu上编译安装caffe的过程和遇到的问题大致记录一下. 1.安装opencv http://machinelearninguru.com/computer_vision/installation/opencv/opencv.html 建议参考这篇文章,过程写得比较清晰 2.安装Matlab 因为我要用到matcaffe所以需要装matlab,这个过程可以参考: http://blo

本文由@ray 出品,转载请注明出处.  文章链接:http://www.cnblogs.com/wolfray/p/8040694.html 在之前的文章中,笔者介绍了在Mac下安装Tensorflow及开发环境搭建.但是感觉用CPU跑机器学习还是太慢了,所以便研究研究如何使用GPU来跑. 1.运行环境 软件环境: macOS Sierra 10.12.6 Xcode 8.2.1 Python 2.7 Homebrew GPU Driver: WebDriver-378.05.05.25f03

学习深度学习背景 最近在做一款抢票软件,由于12306经常检测账号状态,抢票抢着抢着就需要重新登录了,然后登录是需要验证码的.所以我最开始是想到了使用java基于感知哈希算法pHash做相似度匹配识别,结果测试发现精确度低的可怜.这里简单的说下逻辑.12306验证码是由8张小图片生成拼接在一起的.每次请求都是在服务器后台进行随机抽取图片制作验证码.而每一张小图的尺寸大小都是相同的.将图片使用java切割后生成8张小图.在进行pHash算法匹配图片相似度.结果识别度非常低了,就没必要说继续做往下的

为了尽可能保证OpenCV的特性,使用OpenCV源码编译安装在linux上.先从安装其依赖项开始,以ubuntu 14.04.X为例讲解在Linux上源码编译安装OpenCV,其他linux版本可以类比安装.此文针对,有一点Linux常识(会使用终端)的读者. 源代码准备 如果不想在安装过程中,一步步的下载.编译.安装,可以先一次性下载完需要用到的源代码. X264: ftp://ftp.videolan.org/pub/videolan/x264/snapshots/ FFMPEG: htt

编译安装为redis官方推荐安装方式. 本例中使用linux版本为:CentOS Linux release 7.0.1406 (Core),Basic Web Server 一.安装依赖包 yum -y install gcc yum -y install libc libc安装过程,出现Error:Nothing to do,但并没有影响到接下来的redis安装,通过whereis libc,发现libc已经存在. 二.下载redis安装包 1.通过https://redis.io/down

混合编译.c/.cpp与.cu文件 项目中用到cuda编程,写了kernel函数,需要nvcc编译器来编译..c/.cpp的文件,假定用gcc编译. 如何混合编译它们,整体思路是:.cu文件编译出的东西,作为最终编译出的可执行程序的链接依赖. 具体说起来又可以有这几种情况: 分别编译各个文件,最后链接 将CUDA程序编译为静态库 将CUDA程序弄成动态库 其中后两种方式更工程化,基于makefile或CMake会更加方便. 假设手头上的文件为: test1.cu test2.c 则具体编译指令.

单个源文件生成可执行程序 下面是一个保存在文件 helloworld.cpp 中一个简单的 C++ 程序的代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 /* helloworld.cpp */    #include <iostream>      int main(int argc,char *argv[])   {           std::cout << "hello, world"<< std::endl;         return(0

Boost库是为C++语言标准库提供扩展的一些C++程序库的总称,由Boost社区组织开发.维护.在C++的地位感觉可以和Spring在Java中相比. boost向来有准标准库之称,很多新特性例如智能指针等都是先在boost中实现,后来被吸收到标准库之中.而且boost实现了日志.算法.日期.地理.数学.线程协程等各种实用工具,所以如果要学习C++,boost是必须要学习的一个东西.下面记录在Linux下编译安装boost1.69库的过程步骤,希望对大家有用. 测试平台 Linux版本:Ubu

1.OpenCV-3.2.0+OpenCV_contrib-3.2.0编译安装过程 1)下载官方要求的依赖包 GCC 4.4.x or later CMake 2.6 or higher Git GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) # 控制opencv GUI pkg-config Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (pytho

一.需要安装的软件 1)vs2013,我是在http://www.52pojie.cn/thread-492326-1-1.html这个网址安装的.我之前用的是vs2012,按照网上的配置教程会爆各种错误,NuGet包总是还原失败,调试了一整天都没弄成功,最终还是安装了vs2013,才使配置过程一切顺利,所以还是建议安vs2013. 2)matlab R2014a,这是我用的matlab版本,如果不打算配置matlab这个接口的话可以不用下载这个. 3)cuda 8.0,cuda的下载与安装介绍

AOT,JIT是什么? JIT,即Just-in-time,动态(即时)编译,边运行边编译: AOT,Ahead Of Time,指运行前编译,是两种程序的编译方式 区别 这两种编译方式的主要区别在于是否在“运行时”进行编译 优劣JIT优点: 可以根据当前硬件情况实时编译生成最优机器指令(ps. AOT也可以做到,在用户使用是使用字节码根据机器情况在做一次编译) 可以根据当前程序的运行情况生成最优的机器指令序列 当程序需要支持动态链接时,只能使用JIT 可以根据进程中内存的实际情况调整代码,使内

为了尽可能保证OpenCV的特性,使用OpenCV源代码编译安装在linux上.先从安装其依赖项開始,以ubuntu 14.04.X为例解说在Linux上源代码编译安装OpenCV,其它linux版本号能够类比安装. 此文针对,有一点Linux常识(会使用终端)的读者. 源代码准备 假设不想在安装过程中,一步步的下载.编译.安装.能够先一次性下载完须要用到的源代码. X264: ftp://ftp.videolan.org/pub/videolan/x264/snapshots/ FFMPEG:

本文转载自:https://blog.csdn.net/pzh11001/article/details/79683133 大家好,我是 (深度学习硬件DIY总群)(719577294)群主:    这篇短文介绍一下怎么从源代码编译安装tensorflow-GPU版本.这个编译安装教程是我本人自己的一个安装总结,首先说明一下我自己在自己电脑上已经成功编译安装了.我的电脑配置如下:CPU:AMD4核未知型号内存:12G DDR2硬盘:两个机械硬盘,一个500G,  另一个150G显卡:GTX750