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加速比的计算是否算数据加载时间?
kb86simon
2011-06-01 04:34:37
单核处理器运行时间为A,片外存储器到核内的数据加载时间为a
多核系统运行时间为B,片外存储器到每个核内的数据加载时间为b
加速比=A/B 还是 = (A-a)/(B-b)
有没有书籍或者期刊的来源?
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加速比的计算是否算数据加载时间?
单核处理器运行时间为A,片外存储器到核内的数据加载时间为a 多核系统运行时间为B,片外存储器到每个核内的数据加载时间为b 加速比=A/B 还是 = (A-a)/(B-b) 有没有书籍或者期刊的来源?
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intel_iclifort
2011-06-17
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如果只是比较算法的效率,可以不包括数据的准备时间。
但是真实的应用,一定是考虑整体的运行时间的
关键是你要说明结果是如何获得的,当然两者都提供更好,便于考虑软件的算法调整,还是硬件架构的调整
这个问题其实早在MC与GPGPU的比较中就存在
Mysinglewolf
2011-06-16
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没搞清你的问题,可查wiki的阿姆达尔定律。
我觉得你的通过实验数据得到的加速比就是A/B.
zhoujk
2011-06-13
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某些状态下,数据传输和加载方式对运行时间有很大的影响,因此应该要算在内。特别是数据规模发生变化,要进行纵向比较时,更要这么做。
阿里云云原生
数据
湖体系全解读——
数据
湖
加速
JindoFS
计
算
节点
数据
缓存
Jindo 是阿里云基于 Apache Spark / Apache Hadoop 在云上定制的分布式
计
算
和存储引擎。 Jindo 原是阿里云 开源大
数据
团队的内部研发代号, 取自筋斗(云)的谐音,Jindo 在开源基础上做了大量优化和扩展, 深度集成和连接了众多阿里云基础服务。 JindoFS 是阿里云针对云上存储自研的大
数据
缓存
加速
服务, JindoFS 的设计理念是云原生: 弹性、 高效、 稳定和低成本。 JindoFS 完全兼容 Hadoop 文件系统接口, 给客户带来更加灵活、 高效的
数据
湖
加速
方
优化MATLAB中的大
数据
处理:内存映射、GPU
加速
与分布式
计
算
在MATLAB中处理大
数据
时,面临着内存、
计
算
性能和存储等方面的挑战。为了有效应对这些问题,采用合理的策略至关重要。本文介绍了多个MATLAB中常用的大
数据
处理技巧和高效
计
算
策略,从内存管理到并行
计
算
,再到GPU
加速
,提供了一系列优化方法来提升处理大规模
数据
时的性能。内存管理与优化使用内存映射文件和
数据
分块读取技术来避免内存溢出。通过合理选择
数据
类型(如single或int32)减少内存占用。动态调整内存池大小,并利用whos函数监控内存使用情况。高效
计
算
策略并行
计
算
(如使用parfor。
torch dataloader
数据
并行_Pytorch
数据
加载
的分析
Pytorch
数据
加载
的效率一直让人头痛,此前我介绍过两个方法,实际使用后
数据
加载
的速度还是不够快,我陆续做了一些尝试,这里做个简单的总结和分析。1、定位问题 在优化
数据
加载
前,应该先确定
是否
需要优化
数据
加载
。
数据
读取并不需要更快,够快就好。一般的,显存占用率很高,利用率却很低的时候,通常会怀疑是
数据
加载
太慢导致,但不是唯一原因,比如模型内大量的循环也会导致GPU利用率低。可以尝试固定
数据
看看
是否
...
使用pytorch时,训练集
数据
太多达到上千万张,Dataloader
加载
很慢怎么办
面对海量
数据
时,通过合理的策略优化PyTorch中的
数据
加载
流程是提高模型训练效率的关键。希望本文介绍的方法能够对你有所帮助,让你在处理大规模
数据
集时更加得心应手。当然,除了技术上的优化外,掌握一定的
数据
分析技巧同样重要。在这方面,CDA
数据
分析师(Certified Data Analyst)提供了一系列专业的培训课程,涵盖了
数据
采集、处理以及分析等多个方面,旨在帮助从业者全面提升自己的
数据
处理能力。
计
算
机如何区分指令和
数据
(一)
要了解指令和
数据
是什么?在
计
算
机中有什么作用?以及它们怎样存储?才能回答如何区分它们以及为何要区分。首先我们要搬出冯诺依曼
计
算
机体系架构,因为它回答了大部分问题。 在冯诺依曼
计
算
机架构体系当中,
计
算
机有以下特定: 1.
计
算
机由
计
算
器、存储器、控制器、输入设备和输出设备五大部件组成 2.指令和
数据
以同等地位存放于存储器内,并可按地址寻访。 3.指令和
数据
均用二进制表示。 4.指令由操作码和......
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