多GPU并行加速问题 [问题点数:30分,结帖人xmzzp]

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C++ AMP 加速大规模并行计算-GPU和CPU的性能比较
比较一下CPU和GPU的通用计算能力,我的显卡是AMD的,没法使用CUDA……前段时间尝鲜Win8,顺便就下载了一个Visual Studio 11 Beta,发现里面有一个C++ AMP,拿来比较一下。根据目前的资料,只要显卡支持DirectX 11就可以使用 C++ AMP,就是将代码编译成x86和HLSL       比赛的方法是准备一个10000个32位浮点数,对每个浮点数做100000次
【MXNet Gluon】模型训练使用多块显卡加速(multi-gpu)
使用单块显卡时的代码: devices = mx.<em>gpu</em>(0) data = mx.nd.array(batch_data).as_in_context(devices) label = mx.nd.array(batch_label).as_in_context(devices) # 更新生成器G with autograd.record(): ou...
Keras多GPU及分布式
如何在多张GPU卡上使用Keras? 我们建议有多张GPU卡可用时,使用TnesorFlow后端。 有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型:数据<em>并行</em>/设备<em>并行</em> 大多数情况下,你需要的很可能是“数据<em>并行</em>” 数据<em>并行</em> 数据<em>并行</em>将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。Keras在 keras.utils.multi_<em>gpu</em>_model 中提
Halcon GPU算子加速
开启GPU  算子<em>加速</em> init_compute_device activate_compute_device deactivate_compute_device   线程中算子<em>加速</em>有差别。 核显启动有延迟。   <em>加速</em>算子 18.05
学习笔记︱深度学习以及R中并行算法的应用(GPU)
笔记源于一次微课堂,由数据人网主办,英伟达高级工程师ParallerR原创。大牛的博客链接:http://www.parallelr.com/training/ 由于本人白痴,不能全部听懂,所以只能把自己听到的写个小笔记。 一、GPU的基本概念 GPU计算比CPU计算要快很多,计算机用GPU会大大加大速度 <em>问题</em>:现在不是有量子计算,GPU与其有什么区别?那么量子计算
深度学习TensorFlow如何使用多GPU并行模式?
TensorFlow可以用单个GPU,<em>加速</em>深度学习模型的训练过程,但要利用更多的GPU或者机器,需要了解如何<em>并行</em>化地训练深度学习模型。
MATLAB GPU并行编程
MATLAB GPU
【Tensorflow】并行GPU计算
声明: 本文参考书籍《实战Google深度学习框架》 参考链接:实战Google深度学习框架:TensorFlow计算<em>加速</em> 0.简介 \qquad在很多情况下,我们仅仅依靠CPU去训练深度学习程序是十分耗时间的,所以我们需要将深度学习框架在GPU上进行模型训练。但是,对于更加复杂的神经网络或者更加庞大的数据集,单个GPU已经无法满足我们的计算量需求,所以需要将训练过程<em>并行</em>在...
TensorFlow Object Detection API 多GPU 卡平行计算,加速模型训练速度教学
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡,<em>加速</em>TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。 虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能,但是缺乏说明文件,所以我自己也不是非常确定该怎么用,以下只是我目前尝试出来的方式,仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detectio...
GPU: 多GPU训练的同步模式和异步模式
TensorFlow可以用单个GPU,<em>加速</em>深度学习模型的训练过程,但要利用更多的GPU或者机器,需要了解如何<em>并行</em>化地训练深度学习模型。 常用的<em>并行</em>化深度学习模型训练方式有两种:同步模式和异步模式。 下面将介绍这两种模式的工作方式及其优劣。 如下图,深度学习模型的训练是一个迭代的过程。 在每一轮迭代中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部分训练数据上的预测值,然后反向传播算法...
GPU编程自学10 —— 流并行
深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的<em>问题</em>。这里主要记录自己的GPU自学历程。目录 《GPU编程自学1 —— 引言》 《GPU编程自学2 —— CUDA环境配置》 《GPU编程自学3 —— CUDA程序初探》 《GPU编程自学4 —— CUDA核函数运行参数》 《GPU编程自学5 —— 线程协作》 《GPU编程自学6 —— 函数与变量类型限定符》 《GPU编程自学7 —
如何修改abaqus并行计算的默认设置
借这篇阅读量较高的博文揭露一些情况:揭露苏州小叶网络科技有限公司不齿行径 https://bbs.kafan.cn/thread-2095728-1-1.html 揭开软件文教毒瘤思杰马克丁虚伪的面纱 https://bbs.kafan.cn/thread-2091302-1-1.html ABAQUS<em>并行</em>计算的默认设置是,不使用多个处理器,不使用GPGPU<em>加速</em>。每次在提交作业前都要手工设置cp...
【Python - GPU】基于Python的GPU加速并行计算 -- pyCUDA
Python实现的CUDA – pyCUDANvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程,但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂,开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言,具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语言,相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。 pyCUDA特点 pyCUDA工作流
一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法
一种基于GPU<em>加速</em>的细粒度<em>并行</em>蚁群算法一种基于GPU<em>加速</em>的细粒度<em>并行</em>蚁群算法
GPU加速的orb算法例程
ORB算法算是OpenCV自己提出来的算法 所以不管是C++还是CUDA代码在OpenCV里面都是有的 今天测试一下ORB算法以及使用GPU<em>加速</em>的ORB算法,其实代码很类似,只是接口的转换而已
课程总结 -- CPU/GPU并行计算基础(CPU篇)
上学期选修了Prof. Tolga Soyata的“GPU Parallel Programming using C/C++”课程。本文纪录其中的基础要点和关键实现方式。通过本文大家可以了解到:1、如何用CPU进行多线程<em>并行</em>计算;2、CUDA是什么,GPU如何进行<em>并行</em>计算;3、<em>并行</em>计算的优越性;4、内存的应用对程序性能的影响。
并行计算-CUDA开发】【视频开发】ffmpeg Nvidia硬件加速总结
2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行<em>加速</em>,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用。Video Codec SDK包含完整的的高性能工具、源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上。从软件上来说,SDK包含两类硬件<em>加速</em>接口,用于编码<em>加速</em>的NVENCODE API和用于解码<em>加速</em>的NVDE
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%E9%AB%98tensorflow%E7%9A%84cpu%E4%BD%BF%E7%94%A8%
关于CUDA实现DBSCAN的并行
 实验环境:Windows10 + VS2015 CPU:i7-6700HQ 2.6GHz GPU:NVIDIA GTX965M DBSCAN算法介绍               DBSCAN(Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基      于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同,它...
Tensorflow多GPU训练方法
在《TensorFlow之目标检测API接口调试(超详细)》文章中,介绍了tensorflow API接口调用方法,详细描述了训练的过程,训练的时候用了单GPU训练,tensorflow是支持多GPU训练的,因此,介绍一下多GPU训练的方法。 很简单,只需要修改两个地方: 第一个参数是train.py文件,找到以下参数 flags.DEFINE_integer('num_clones', ...
tensorflow 多GPU编程 完全指南
目前已有很多介绍tensorflow使用多GPU的文章,但大多凌乱不堪,更有相互借鉴之嫌。笔者钻研数日,总算理清里面的脉络,特成此文以飨读者。 缘起 tensorflow使用GPU时默认占满所有可用GPU的显存,但只在第一个GPU上进行计算。下图展示了一个典型的使用GPU训练的例子,虽然机器上有两块GPU,但却只有一块真正在工作,如果不加以利用,另一块GPU就白白浪费了。我们知道,GPU是一种相...
keras 多GPU训练,单GPU权重保存和预测
多GPU训练 keras自带模块 multi_<em>gpu</em>_model,此方式为数据<em>并行</em>的方式,将将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据,最高支持在8片GPU上<em>并行</em>。 使用方式: from keras.utils import multi_<em>gpu</em>_model # Replicates `model` on 8 GPUs. # This assumes th...
利用高性能计算加速深度学习算法
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习典型应用为图像识别和语音识别。GPU正在以大大超过摩尔定律的速度高速发展(大约每隔半年 GPU 的性能增加一倍),远远超过了CPU 的发展速度。GPU<em>加速</em>深度学习算法可以获得较大的性能提升,本文主要介绍深度学习算法在GPU平台上的<em>并行</em>设计和优化方法。
GPU并行计算
GPU<em>并行</em>计算包括同步模式和异步模式: 异步模式: 同步模式: 异步模式的特点是速度快,不用等待其他GPU计算完毕再更新,但是更新的不确定性可能导致到达不了全局最优。 同步模式需要等到所有GPU计算完毕,并计算平均梯度,最后赋值,缺点是需要等待最后一个GPU计算完毕,时间较慢。 实践中通常视情况使用上述两种方式。 实例 from datetime import datet...
推荐几本书---GPU,并行算法,多核
《<em>并行</em>算法导论》《快速算法与<em>并行</em>型号处理》《<em>并行</em>程序设计C、MPI与OpenMPI》《多核程序设计》 《多核程序设计技术---通过软件多线程提升性能》《软件优化技术---IA-32平台的高性能手册》《Win32的多线程程序设计》《GPU编程精粹1》《GPU编程精粹2》《GPU编程精粹3》《Cg tutorial》
为何GPU可以用于加速人工智能或者机器学习的计算速度(并行计算能力)
一、Why GPU 其实GPU计算比CPU并不是“效果好”,而是“速度快”。 计算就是计算,数学上都是一样的,1+1用什么算都是2,CPU算神经网络也是可以的,算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好,只不过速度会很慢罢了。 GPU的起源 GPU全称叫做graphics processing unit,图形处理器,顾名思义就是处理图形的。 电脑显示器上显示的图像,在显示在显示器上之前,要...
基于GPU的并行遗传算法
使用GPU<em>并行</em>化遗传算法,<em>并行</em>方式为粗粒度式<em>并行</em>,开发环境为ubuntu16.04;最终计算结果相比于传统的遗传算法,在结果精度差不多的情况下,时间约为传统方法的五分之一
使用Tensorflow实现多GPU并行训练
转载自https://www.azraelkuan.me/archives/multiply-<em>gpu</em>-parallel-training-using-tensorflow 本文由 azraelkuan 创作,采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 本站文章除注明转载/出处外,均为本站原创或翻译,转载前请务必署名 基本简介 深度学习框架一般都支持多GPU<em>并行</em>计算,主要分为数据<em>并行</em>
Caffe 多GPU卡相关代码理解
Caffe的NVIDIA GPU多卡训练使用NVIDIA nccl进行管理的,具体细节需要进一步深入的学习理解。当前只描述它的基本实现过程。 Class的基本关联关系图 基本流程 初始化阶段---构造NCCL 初始化solver_。 初始化size_(所有要学习的blobs的大小之和)。 获取并指定GPU卡(默认为0),分配size_大小的GPU...
GPU并行加速线性方程组求解
GPU<em>并行</em><em>加速</em>线性方程组求解,有程序和结果及分析
OpenMp 并行加速
OpenMp是由OpenMP Architecture Review Board牵头提出的,并已被广泛接受的,用于共享内存<em>并行</em>系统的多线程程序设计的一套指导性注释(Compiler Directive)。OpenMP支持的编程语言包括C语言、C++和Fortran;而支持OpenMp的编译器包括Sun Compiler,GNU Compiler和Intel Compiler等。OpenMp
libsvm分布式并行调参
grid.py里面有两个参数 ssh_workers = [] nr_local_worker = 1 第一个是远程s
Keras下的多GPU训练和测试——以U-net为例
先上主函数代码: # -*- coding: utf-8 -*- from model import * from data import *#导入这两个文件中的所有函数 from keras.utils import multi_<em>gpu</em>_model import tensorflow as tf #os.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;] = &quot;0&quot; from m...
TensorFlow + 一台机器 + 多块GPU + 模型数据并行
参考: 数据<em>并行</em>模式参考:https://github.com/normanheckscher/mnist-multi-<em>gpu</em>/blob/master/mnist_multi_<em>gpu</em>_batching_train.py 数据注入方式参考:https://github.com/golbin/TensorFlow-Multi-GPUs/blob/master/many-GPUs-MNIST.py ...
GPU并行运算,Matlab通过mex调用CUDA的方法
更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA<em>加速</em>视频处理的需求,于是折腾了一下,网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭,却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试,本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程:mexGPUExample.cu。 1.软件环境 这个过程涉及三个环...
如何使用Keras进行分布式/多GPU运算?
如何使用Keras进行分布式/多GPU运算? Keras在使用TensorFlow作为后端的时候可以进行分布式/多GPU的运算,Keras对多GPU和分布式的支持是通过TF完成的。 with tf.device('/<em>gpu</em>:0'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 20, 64)) y = LSTM(32)(x) #
GPU加速原理&技术介绍
1、GPU&CPU GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。与CPU不同,GPU是专门为处理图形任务而产生的芯片。从这个任务定位上面来说,不仅仅在计算机的显卡上面,在手机、游戏机等等各种有多媒体处理需求的地方都可以见到GPU的身影。 在GPU出现之前,CPU一直负责着计算机中主要的运算工作,包括多媒体的处理工作。CPU的架构是有利于X86指令集的
多核心处理器知识与最大加速比计算方法-多处理器编译
SMP(Symmetric Multi-Processing),对称多处理结构的简称,是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。在这种技术的支持下,一个服务器系统可以同时运行多个处理器,并共享内存和其他的主机资源。多处理器的结构都是一样的。SMP结构的意思是每一个多核心都是平等的,没有master-slave关系在多核处理器间存在。 Asymme
并行加速
<em>并行</em><em>加速</em>平台 hadoop spark cuda MPI openMPI opencl 深度学习框架 tensorflow 支持多GPU<em>并行</em>计算 数据<em>并行</em>和模型<em>并行</em> caffe 不支持数据<em>并行</em>和模型<em>并行</em> 单GPU计算 caffe-MPI 支持集群GPU计算 支持数据<em>并行</em>、模型<em>并行</em>
tensorflow学习笔记(三十一):构建多GPU代码
构建多GPU代码结构 先构建单GPU代码 写个函数multi_<em>gpu</em>_model(num_<em>gpu</em>s)来生成多GPU代码,并将对象保存在collection中 feed data run 如何构建单GPU代码见之前博客构建TF代码 不要在单GPU代码中创建optimizer op,因为是multi <em>gpu</em>,所以参数更新的操作是所有的GPU计算完梯度之后,才进行更新的。如何实现multi_<em>gpu</em>_mo
并行加速实战 双边滤波器
之前分析了 二维中值滤波器的<em>并行</em><em>加速</em> 由于二维中值滤波器是控制密集型的滤波器(排序操作),所以SSE<em>加速</em>不太明显 这次选用了计算密集型的双边滤波器 针对双边滤波器在5*5的滤波核下的运算速度做优化和分析 以下会有主区域、全图、主循环、完整(初始化+主循环)的概念 1.     由于双边滤波的滤波半径为2+1,所以不能忽略图像四周边界的区域了。 所以,以下会对主区
Caffe-MPI实现多机多卡训练
MPI简介 对MPI的定义是多种多样的 ,但不外乎下面三个方面,它们限定了MPI的内涵和外延。 MPI是一个库,而不是一门语言。许多人认为MPI就是一种<em>并行</em>语言,这是不准确的。但是,按照<em>并行</em>语言的分类,可以把FORTRAN+MPI或C+MPI 看作是一种在原来串行语言基础之上扩展后得到的<em>并行</em>语言。MPI库可以被FORTRAN77/C/Fortran90/C++调用。从语法上说 它遵守所有...
【TensorFlow】多GPU训练:示例代码解析
使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。 1.简介 多GPU训练分为: 数据<em>并行</em>和模型<em>并行</em> 单机多卡和多机多卡 2.示例代码解读 官方示例代码给出了使用多个GPU计算的流程: CPU 做为参数服务器 多个GPU计算汇总更新 #--------------------------Multi-GPUs-code------------------------# demo文件的说明部分 # ...
多GPU并行计算
一般一个cpu线程控制一个<em>gpu</em>所以多<em>gpu</em>使用多个cpu线程控制使用cudaSetDevice(<em>gpu</em>id)设置当前操作的<em>gpu</em>即可
GPU加速matlab
介绍使用<em>gpu</em><em>加速</em>matlab,可以作为入门的参考,比较适合初学者哟(Accelerating MATLAB with NVIDIA GPUs.ppt)
TensorFlow 多 GPU 处理并行数据
Multi-GPU processing with data parallelismIf you write your software in a language like C++ for a single cpu core, making it run on multiple GPUs in parallel would require rewriting the software from s
多GPU并行训练 tensorflow demo
神经网络 深度学习 多GPU<em>并行</em>训练 tensorflow demo MNIST
连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法
串行程序连通域:连通域标记是图像处理中常用的预处理方法,在机器视觉、目标检测跟踪中几乎都要用到。一个例子:主动反狙击探测猫眼效应↓瞄准镜目标↓检测标记↓有很多种标记算法,其中一种↓原理描述:数据输入:从文件中读取图像数据,记为D初始化:开辟与图像尺寸相同的数据空间,对每个像素顺序标号,生成标号矩阵L处理:对于L中的每一个像素p,首先根据D矩阵判断领域像素是否连通,然后搜寻连通邻域内的最小值v_mi...
caffe中多GPU的使用方法
由于在ubuntu中使用caffe的程序时,都使用.sh文件,该文件中常见的命令为:./build/tools/caffe train --solver=examples/testXXX/solver.prototxt当电脑中有多个GPU时,默认使用GPU0。如果想使用其他的GPU,可以将该文件内容修改如下:./build/tools/caffe train --solver=examples/te
CPU与GPU并行计算联系与区别
最近在做利用GPU实现<em>并行</em>渲染的工作,前天同学问我CPU和GPU在多线程和<em>并行</em>计算方面的区别具体是什么,虽然做了几个月这方面的工作,但我一下子答却不知道从何答起,因此在这里做一下整理。 一、CPU和GPU的区别 (图片来源于网络,文字参考(侵删):https://www.renderbus.com/share/post-id-1478) CPU((Central Processing Uni...
Tensorflow模型预测时,若用CPU计算,如何设置? 并行计算-多核(multicore),多线程(multi-thread)
在标准系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 用指定字符串来标识这些设备. 比如: &quot;/cpu:0&quot;: 机器中的 CPU &quot;/<em>gpu</em>:0&quot;: 机器中的 GPU, 如果你有一个的话. &quot;/<em>gpu</em>:1&quot;: 机器中的第二个 GPU, 以此类推... 在Tensorflow程序中,我们会经常看到 with tf.device(&quot;/cpu:0&quot;): 这个语...
GPU并行加速矩阵乘法
GPU<em>并行</em><em>加速</em>矩阵乘法,有详细的程序、结果及分析
块匹配算法GPU并行
1. 介绍在《块匹配算法》中介绍了块匹配算法及优化策略,但这些方法都是在 CPU 端执行,由于块匹配算法的计算量很大,因此会耗费很多时间。本文侧重于块匹配算法的<em>并行</em>实现。本文实验的平台为: CPU:i7 4790k GPU:Nvidia GTX980 Matlab 2014a CUDA 6.5 2. 提取图像块本文的实验以 512x512x3 的彩色 lena 图为例,每个图像块的大小为 5x
89、tensorflow使用GPU并行计算
''' Created on May 25, 2017 @author: p0079482 ''' # 分布式深度学习模型训练模式 # 在一台机器的多个GPU上<em>并行</em>训练深度学习模型 from datetime import datetime import os import time import tensorflow as tf import mnist_inference # 定义训练神
tensorflow、多GPU、多线程训练VGG19来做cifar-10分类
背景:几天前需要写个多GPU训练的算法模型,翻来覆去在tensorflow的官网上看到cifar-10的官方代码,花了三天时间去掉代码的冗余部分和改写成自己的风格。代码共有6部分构成:1、data_input.py 由于cifar-10官方训练集和验证集都是.bin格式文件,故使用同一份数据读入代码2、network.py 搭建VGG19,返回带weight decay的变量loss和交叉熵之和作...
cpu与GPU去雾增强实现
cpu GPU 去雾 增强 <em>并行</em><em>加速</em>
CUDA进阶第五篇-如何估算出程序的GPU加速
当对一个程序进行<em>加速</em>的时候,很多时候需要预估出程序使用GPU<em>加速</em>后的<em>加速</em>比(比如你老板不懂GPU,或者甲方会问你预估<em>加速</em>比等等)。从大二接触GPU<em>加速</em>,到现在大概有6年时间,大大小小的项目也做了十几个,很多时候都需要事先回答<em>加速</em>比会有多少这个<em>问题</em>。这里简单的说一下自己的经验,欢迎各位大神指点。 文中的经验基于目前主流的显卡,比如GTX1080,最低也得是GTX9**系列的。 1.阿姆达尔定律 ...
Jacobi算法的CUDA改造GPU并行加速
Jacobi算法的CUDA改造GPU<em>并行</em><em>加速</em>
并行计算与GLSL的一些总结
<em>并行</em>计算模型: 指令<em>并行</em>:指令<em>并行</em>简单的说就是流水线技术,通过使用多流水线来达到<em>并行</em>的效果,其实在特定的时间片内,处理器每次还是只能处理一个线程,我觉得这个可以理解为微观上的串行,宏观上的<em>并行</em>,实质还是伪<em>并行</em>。 数据<em>并行</em>:指多个不同的数据同时被相同的指令、指令集或者算法处理。这和GPU<em>并行</em>的概念是相同的。这样的话我们可以把每个处理器设计的很简单,因为都可以运行相同的指令和算法,相互之间的协调和
Halcon 61个算子支持GPU运行,提高速度
crop_domain, crop_rectangle1, crop_part, texture_laws, deviation_image, median_rect, median_image, mean_image, binomial_filter, gauss_image, points_harris, linear_trans_color, gray_closing...
Multi-GPU Usage:caffe下的多GPU同时使用
最近在跑FCN的时候发现caffe.set_device()只能有一个int参数,导致只能用一个GPU跑,于是开始着手解决。 caffe声明:https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/docs/multi<em>gpu</em>.md 截图如下: 多GPU接口只支持C/C++,以及训练。 正在绞尽脑汁解决~
测试minpy 调用gpu 加速numpy的矩阵相乘. 小矩阵相乘 1到100万个元素
测试minpy 调用<em>gpu</em> <em>加速</em>numpy的矩阵相乘. 小矩阵相乘 小矩阵相乘,行数在1-1000.测试用的都是方阵.所以元素数木在1到一百万. 测试元素数目一到100万的矩阵相乘. 上一篇中可以看到在行数超过1000的时候,<em>gpu</em>相对于cpu就会有绝对的<em>加速</em>效果.但是在行数1000以前会看到,<em>gpu</em>并不一定能够起到<em>加速</em>计算的效果. 这里我们针对1-1000来看下. main.py #!/usr/...
Python数据预处理:使用Dask和Numba并行加速
摘要:本文是针对Python设计一种<em>并行</em>处理数据的解决方案——使用Dask和Numba<em>并行</em>化<em>加速</em>运算速度。案例对比分析了几种不同方法的运算速度,非常直观,可供参考。如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等,那么你就能够轻松地使用Dask和Numba<em>并行</em><em>加速</em>你的工作。单纯从速度上比较,Dask完胜Python,而Numba打败Dask,那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在...
多GPU 训练的问题
先占个坑 一会在写
tensorflow多机/多GPU训练时使用的术语
replica: 使用多机训练时, 一台机器对应一个replica——复本 tower:使用多GPU训练时, 一个GPU上对就一个tower
TensorFlow多GPU并行的实现
       深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点,常常需要采用某种形式的<em>并行</em>机制,常用的<em>并行</em>方法有数据<em>并行</em>(data parallel)和模型<em>并行</em>(model parallel)两种。尽管现有的深度学习框架大多都支持多GPU,但caffe、theano、tensorflow采用的都是数据<em>并行</em>,而亚马逊推出的DSSTNE(Deep Scalable Sparse Tensor Netwo...
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={     stamp:0,     tid:1,     stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳     ...
简易SD卡MP3播放制作下载
对于SD卡运用CH375进行读写,制作MP3 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yuxianchundz/2353395?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yuxianchundz/2353395?utm_source=bbsseo[/url]
PHOTOSHOP.LAB修色圣典[中文全彩][六分卷][过路人odv1].part6下载
PHOTOSHOP.LAB修色圣典[中文全彩][六分卷][过路人odv1]. 定价:128元 国内第一本Lab模式方面的图书  数码印前技术之父殚精竭智之杰作  引发Photoshop色彩修正划时代之变革  关于Photoshop Lab模式的重量级专著 Lab模式是Photoshop中重要的三大色彩模式之一。RGB模式是基于光学原理的,而CMYK模式是颜料反射光线的色彩模式,Lab模式不依赖于光线,也不依赖于颜料,弥补了RGB与CMYK两种色彩模式的不足。   在图像编辑中使用Lab模式是避免色彩丢失的最佳方法,因为Lab模式转换为CMYK模式时不会像RGB模式转换为CMYK模式时 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/odv1_c/2389150?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/odv1_c/2389150?utm_source=bbsseo[/url]
从任务管理器窗口中读取列表信息下载
从任务管理器窗口中读取列表信息 从任务管理器窗口中读取列表信息 从任务管理器窗口中读取列表信息 从任务管理器窗口中读取列表信息 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/miaowangming/2508635?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/miaowangming/2508635?utm_source=bbsseo[/url]
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