在这一模块可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),我这里使用MKL,首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL,下载链接, 请下载Student版,先申请,然后会立马收到一个邮件(里面有安装序列号),打开照着下载就行了(可以下载离线版或在线安装版,在线版名称为parallel_studio_xe_2016_online.sh).通过在线版可以直接安装. 通过hostID绑定到计算机以后可以直接在电脑上安装(本文直接绑定计算机的ID了).另外还可以获取license f

一.介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能. 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multip

在复制了一堆零散文件后,系统同然变得奇卡,看看cpu和ram都占用不高,但看到这个进程 baloo_file_extractor 时不时地冒一下泡,怀疑是它在频繁访问硬盘.禁止它自动启动的方式: $ cp /usr/share/autostart/baloo_file.desktop ~/.kde/share/autostart/ $ echo "Hidden=True" >> ~/.kde/share/autostart/baloo_file.desktop 重新登录即可

TensorFlow如何充分使用所有CPU核数,提高TensorFlow的CPU使用率,以及Intel的MKL加速 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签: cpu / gpu   转载链接:http://nooverfit.com/wp/tensorflow%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%85%85%E5%88%86%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%89%80%E6%9C%89cpu%E6%A0%B8%E6%95%B0%EF%BC%8C%E6%8F%90%E

1.工具栏菜单显示 用的是mac电脑.开始发现分辨率小,选了视图->全屏模式的菜单之后发现工具栏菜单不见了. 解决办法:用一个外置键盘,右ctrl+c进行恢复 virtualBox菜单栏和状态栏显示 - zhangblss@hotmail.com - 博客频道 - CSDN.NET 2.分辨率无法自动调整 设备—>安装增强功能 VirtualBox - 自动调整屏幕大小,显示分辨率-wkq5325-ChinaUnix博客 3.ubuntu 14.04在虚拟机中运行缓慢 设置->显示中选择

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这 对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究

1.在 Ubuntu上 安装 docker $ sudo apt-get install curl $ curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh $ sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun 2.启动 Docker CE $ sudo systemctl enable docker $ sudo systemctl start docker 3.建立 docker 用户组 建立 docker 组: $ sudo gro

[图解tensorflow源码] 入门准备工作 附常用的矩阵计算工具[转] Link: https://www.cnblogs.com/yao62995/p/5773142.html  tensorflow使用了自动化构建工具bazel.脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.使用EIGEN作为矩阵处理工具.Nvidia-cuBLAS GPU加速计算库.结构化数据存储格式protobuf Swig       1. Simplified Wrapper and Interface Genera

 tensorflow使用了自动化构建工具bazel.脚本语言调用c或cpp的包裹工具swig.使用EIGEN作为矩阵处理工具.Nvidia-cuBLAS GPU加速计算库.结构化数据存储格式protobuf Swig      1. Simplified Wrapper and Interface Generator (SWIG) ,基本思想就是向脚本语言接口公开 C/C++ 代码.SWIG 允许您向广泛的脚本语言公开 C/C++ 代码,包括 Ruby.Perl.Tcl 和 Python. 参

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究的

Mars 算法实践 人脸识别 Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架,而且 Mars 已经在 GitHub 中开源.当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么,这几乎取决于你想做什么,因为 Mars 作为底层运算库,实现了 numpy 70% 的常用接口.这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情. 奇异值分解 (SVD) 在处理纷繁的数据时,作为数据处理者,首先想到的就是降维,SVD 就是其中一种比较常见的降维方法,在 numpy.linalg 模块中就有 svd 方法,当我

作者 | 杜万(倚贤) 阿里巴巴技术专家 本文整理自 1 月 2 日社群分享,每月 2 场高质量分享,点击加入社群. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词 0102 即可下载本文 PPT. 导读:本文作者将以一个自动生成五言绝句诗句的示例,向大家介绍一个典型函数计算的应用场景:AI Model Serving(AI 模型服务化).内容分三个部分进行:首先介绍函数计算和 AI 推理:其次介绍了如何 3 步搭建自动生成五言绝句诗句应用:最后介绍了函数计算在 AI 推理场景的优势. 函数

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

用vi工具编辑文件 sudo vi /etc/apt/sources.list 以trusty(14.04)为例,插入下面内容到文件的最前面: deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse deb http://mi

使用apt-fast 来加速你的Ubuntu 的apt sudo add-apt-repository ppa:apt-fast/stable sudo apt-get update sudo apt-get install apt-fast

最近想尝试一下心动的新游戏深渊,但是由于公司的电脑是ubuntu的,只要进游戏就提示说没有stage3d的硬件加速,于是google了一下,发现这么一篇文章 http://phoronix.com/forums/showthread.php?73121-Unreal-Engine-3-works-on-Linux-via-Stage3D 文章中使用的脚本是21.0.1180.81,但是我使用的是28.0.1500.71,结果尝试了一下发现步骤稍有不同 其实只有一个步骤,修改一下/opt/goog

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

Ubuntu 18.04 下配置 HAXM 加速 Android模拟器 最近在vmware环境下搭建ubuntu18.04开发环境,开始发现总是运行android模拟器在console提示加载如下错误信息: Emulator: emulator: ERROR: x86 emulation currently requires hardware acceleration, 开始排除虚拟机是否开启虚化,android studio的extras包是否安装,还有platform-tools,build

官方下载docker比较慢,阿里提供云容器hub, 1.打开阿里容器hub https://dev.aliyun.com/search.html 该页面右上方有一个管理中心,点击进去 2.选择镜像加速器,点开对应的平台 以centos 为例: 安装/升级你的Docker客户端 推荐安装1.10.0以上版本的Docker客户端,参考文档 docker-ce 如何配置镜像加速器 针对Docker客户端版本大于1.10.0的用户 您可以通过修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.

BBR(Bottleneck Bandwidth and RTT)是Google推出的一个提高网络利用率的算法,可以对网络进行加速,用来干什么大家心里都有B数 Ubuntu开启BBR的前提是内核版本必须 >= 4.9,所以想要使用BBR,需要先查看你的内核是否在4.9或者以上 查看Linux内核版本的命令:uname -a 如果版本在4.9或者以上,那么升级内核这一步就可以跳过,如果在4.9以下,那就需要更新内核;Ubuntu 16.04自带的内核是4.4的,所以必须要升级内核 升级内核 查看系

如果使用的是Debian 9.Debian 10.Ubuntu 18.04.Ubuntu 18.10等内核高于4.9版本的系统,均可以使用此方法开启BBR加速,若你使用了Ubuntu 19.04的系统无需开启,系统默认就开启了.虽然BBR没有锐速那么暴力,但是兼容性和稳定性占优势,推荐大家使用.对与什么是BBR我就不详细说明了,这是一款由谷歌推出的TCP单边加速的拥塞控制算法. 开启BBR 1. 修改sysctl.conf 系统参数 echo "net.core.default_qdisc=fq