前言 训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速. 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动: 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等: 3. 打开nvidia-smi中的PM属性: 4. 程序中指定使用的GPU设备: 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速. 操作过程 方法一: 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIB

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成

看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高,查了很久才找到问题所在,当你的电脑有两块以上GPU时,上面这两句代码才起作用! 因为我的电脑只有一块GPU,所以需要将参数的“1”改成“0”才可以,否则找不到“1”号设备,它就会默认使用CPU,速度不会提高. 如果是在终端中运行python程序,使用命令:CUDA_

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

1. cudamat简介 cudamat是一个python语言下,利用NVIDIA的cuda sdk 进行矩阵运算加速的库.对于不熟悉cuda编程的程序员来说,这是一个非常方便的GPU加速方案.很多工程和项目中都使用了cudamat,例如gnumpy,deepnet等. 2. 安装 cudamat的github地址如下:https://github.com/cudamat/cudamat. 下载完成后,运行命令 python setup.py install来进行安装. windows下安装需要

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接

0704-使用GPU加速_cuda 目录 一.CPU 和 GPU 数据相互转换 二.使用 GPU 的注意事项 三.设置默认 GPU 四.GPU 之间的切换 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.CPU 和 GPU 数据相互转换 在 torch 中以下数据结构分为 CPU 和 GPU 两个版本: Tensor Variable(包括 Parameter) nn.Module(包括常用的 layer.l

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和

技术背景 Numpy是在Python中非常常用的一个库,不仅具有良好的接口文档和生态,还具备了最顶级的性能,这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷.虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库,但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快,这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现,把CPU的性能发挥到了极致.因此我们只能考虑弯道超车,尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现. 矩阵的元素乘 为了便于测试,我们这里使用矩阵的

技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化.在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy.pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库.这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺:而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pyth

技术背景 在数学和物理学领域,总是充满了各种连续的函数模型.而当我们用现代计算机的技术去处理这些问题的时候,事实上是无法直接处理连续模型的,绝大多数的情况下都要转化成一个离散的模型再进行数值的计算.比如计算数值的积分,计算数值的二阶导数(海森矩阵)等等.这里我们所介绍的打格点的算法,正是一种典型的离散化方法.这个对空间做离散化的方法,可以在很大程度上简化运算量.比如在分子动力学模拟中,计算近邻表的时候,如果不采用打格点的方法,那么就要针对整个空间所有的原子进行搜索,计算出来距离再判断是否近邻.而