摘要:六一儿童节,快来训练一款自己的游戏 AI,用代码让马里奥从大反派酷霸王的魔掌里救回桃花公主. 本文分享自华为云社区<儿童节,和 AI 一起通关 "超级马里奥兄弟">,作者:华为云社区精选. 在蘑菇王国,流传着这样一个故事: 某天,操纵着强力魔法的大乌龟酷霸王一族侵略了蘑菇们居住的和平王国.蘑菇一族都被酷霸王变成了岩石.砖块等形状,蘑菇王国即将灭亡. 只有蘑菇王国的桃花公主,才能解开魔法,让蘑菇们苏醒. 然而,她却被大魔王酷霸王所捉住. 为了打倒乌龟一族.救出桃花公主.

一.命令行运行python程序时 1.首先查看哪些GPU空闲,nvidia-smi显示当前GPU使用情况. nvidia-smi 2.然后指定空闲的GPU运行python程序. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 python test.py 二.在python程序中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" PS:周期性输出GPU使用情况 每 10s 显示一次GPU使用

ubuntu16.04默认安装了python2.7和python3.5 .本教程使用python3.5 第一步:将ubuntu16.04默认的python2修改成默认使用python3 . sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 1

1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed) 1)DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=) 实现模块级别的数据并行 该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上实现并行.在前向传播中,模块module将在每个设备device上都复制一个,然后每个复制体都会处理一部分

1.在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或者 指令:watch nvidia-smi 备注:实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练: 方法一.在python程序中设置: 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注:使用 GPU 0 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’ 备注:使用 GPU 0,1 方法二.在执行python程序时候

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu

首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: os.environ[”zCUDA_VISIBLE_DEVICES”] = "0" 用0号GPU,即'/gpu:0'运行: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” 用0号和1

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

建议比对『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 一.tensorflow GPU设置 GPU指定占用 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 上面分配给tensorflow的GPU显存大小为:GPU实际显存*0.7. GPU模式禁用 import os os.environ

在caffe中训练的时候如果使用多GPU则直接在运行程序的时候指定GPU的index即可,但是在Pytorch中则需要在声明模型之后,对声明的模型进行初始化,如: cnn = DataParallel(AlexNet()) 之后直接运行Pytorch之后则默认使用所有的GPU,为了说明上述初始化的作用,我用了一组畸变图像的数据集,写了一个Resent的模块,过了50个epoch,对比一下实验耗时的差别,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # Implementation

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

如果我们需要优化kernel程序,我们必须知道一些GPU的底层知识,本文简单介绍一下GPU内存相关和线程调度知识,并且用一个小示例演示如何简单根据内存结构优化. 一.GPU总线寻址和合并内存访问 假设X指向一个32位整数数组的指针,数组首地址是0x00001232,那么一个线程需要访问第0个成员时是也许是如下访问的: ] 假设内存总线宽度是256位,内存访问时必须和总线宽度对齐,所以内存只能访问0x00000020,0x00000040这种地址(0x20=256位),如果要访问0x0000123

本文编写一个计算两个数组和的程序,用CPU和GPU分别运算,计算运算时间,并且校验最后的运算结果.文中代码偏多,原理建议阅读下面文章,文中介绍了OpenCL相关名词概念. http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL%20Tutorials%20-%201  (英文版) http://www.cnblogs.com/leiben/archive/2012/06/05/2536508.html (博友翻译的中文版) 一.创建工程 按照OpenCL

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑 从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个

Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02    it168网站 原创 作者: 编译|田晓旭 编辑: 田晓旭 [IT168 评论]Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快.Julia是出于性能考虑而创建的,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP