平时写的程序,如何使用GPU?? [问题点数:100分,结帖人CCDDzclxy]

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红花 2015年8月 硬件/嵌入开发大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2015年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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铜牌 2019年4月 总版技术专家分月排行榜第三
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tensorflow gpu使用说明
由于tensorflow默认抢占服务器所有GPU显存,只允许一个小内存的<em>程序</em>也会占用所有GPU资源。下面提出<em>使用</em>GPU运行tensorflow的几点建议:1.在运行之前先查看GPU的<em>使用</em>情况:$ nvidia-smi # 查看GPU此时的<em>使用</em>情况 或者$ nvidia-smi -l # 实时返回GPU<em>使用</em>情况2.目前实验室服务器有0,1,2,3四个GPU,找到空闲的GP
Matlab之GPU加速方法
一般代码加速方法Matlab目前只支持Nvidia的显卡。GPU设备确认想知道自己的电脑有没有这个能力,在Matlab中运行 <em>gpu</em>Device。 只要数据格式是<em>gpu</em>Array格式的,那么计算过程会自动的调用GPU进行计算。GPU和CPU之间数据传递 <em>gpu</em>Array I) 将CPU内存数据传到GPU内存中 X=rand(10,'single'); %定义在CPU上的一个10x10的随机初始化
GPU 编程入门到精通(三)之 第一个 GPU 程序
博主由于工作当中的需要,开始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程,因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com 。<em>使用</em>的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,虽然显卡相对于现在主流的系列已经非常的弱,但
把你的代码卸载到GPU(用GPU编程):如何开始
本文翻译自:http://goparallel.sourceforge.net/offload-your-code-to-your-<em>gpu</em>-how-to-get-started/ 水平有限,还望各路大侠指点一二。 在写这篇文章的时候,大部分PC都已经有独立显卡了,而且还都是多核处理器,这些牛逼的显卡能够支持更高级的图形效果。但是,大部分时间,他们都处在空闲状态,直到有图形显示<em>程序</em>(译者:比如游戏)开起来,他们才起作用。过去,人们努力尝试<em>使用</em>显卡上的处理器核心的进展不大。但是,Intel的平行工作室(Par
(转)tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文目录1 终端执行<em>程序</em>时设置<em>使用</em>的GPU2 python代码中设置<em>使用</em>的GPU3 设置tensorflow<em>使用</em>的显存大小~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址
如何使用GPU加速深度学习
提高5倍的训练速度通常<em>使用</em>GPU完成深度学习 why need GPU?caffe speed with GPU,主要为了cuda库来完成线程和进程之间协调分配。调参数后的网络<em>使用</em>建议,计算速度快的主要原因是alexnet在2012年,多节点和多GPU的<em>使用</em>共同训练,做推理时design choices,采用分布式算法带来节点计算提升。 怎样用深度学习<em>使用</em>做Web应用: caffe工具做的w
CudaSharp —— 在 GPU 上允许你的 C# 代码
CudaSharp 项目的目的是让你在支持CUDA的 GPU 上运行 C# <em>程序</em>。 示例代码: using System; using CudaSharp; using ManagedCuda; namespace CudaSharpTest {     static class Program     {         static void Main()         {    
c# GPU HW读取、比较、返回
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;using System.Timers;//启动时钟using System.IO;//文本读写using System.Threading;//多线层启动using Syste...
C#(Csharp)+OpenCL+CLBLAS库,实现GPU高性能计算。
C#调用GPU计算。 opencl 和 cuda 是两大老牌 GPU计算库。这里选择了 opencl ,因为它不挑显卡。而且手机上也能用。甚至没有独显,集显也行,再没有CPU也行。在cpu上跑也有少量性能提升。 NOpenCL库 这里用到 C#的 NOpenCL库,调用 opencl 实现调用 显卡GPU计算。一般开发opencl 用C++。这里为了C#能用,尝试了 opencl.n
英伟达新GPU发布:快到飞起,快到老黄瞬间学会了跳舞
栗子 假装发自 东京 量子位 报道 | 公众号 QbitAI△ 没办法,就是快快到飞起。昨天,东京,“教主”黄仁勋发布了一枚新GPU:Tesla T4。按照英伟达的说法,...
使用 OpenCL.Net 进行 C# GPU 并行编程
在初探 C# GPU 通用计算技术中,我<em>使用</em> Accelerator 编写了一个简单的 GPU 计算<em>程序</em>。也简单看了一些 Brahma 的代码,从它的 SVN 最新代码看,Brahma 要转移到<em>使用</em> OpenCL.Net 作为底层了,于是也去网上搜索了一下,发现了 OpenCL.Net 和另一个相关的项目 OpenCLTemplate。 看了一些它的代码,颇像 DirectCompute 的
C# 使用DirectX直接操作显卡
对于这方面我基本上不太了解。 首先需要人回答<em>如何</em><em>使用</em>DirectX直接操作显存。能够对显存中的内容进行编辑等操作 然后请问在C#下能够直接<em>使用</em>DirectX进行如上的操作么? DirectX的版本要在
在C#中使用OpenCV(使用OpenCVSharp)
1、什么是OpenCVSharp 为了解决在Csharp下编写OpenCV<em>程序</em>的问题,我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法(GOCW);这几天在搜集资料的时候,偶尔看见了OpenCVShar
c# GPU-Z数据读取比较
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;using System.Diagnostics;using System.Threading;using System.IO;using System.Data;using S...
C# 用winform写的程序,运行都正常,但是运行的时候电脑CPU占用很大,不运行程序时cpu没事
以上是方法的代码,就是将datagrilview中的数据导入到Excel中,网上找的导入方法,然后自己加的一个for循环判断,但是每次运行<em>程序</em>就造成电脑cpu占用大,所以请大牛帮我看看 这个for循
ARM GPU 架构简介
1. 架构   2. 开发流程 3. Mali GPU Linux 内核设备驱动<em>程序</em>   Mali GPU DDK 的 Linux 版本包含在内核中运行的以下三个组件:   1)设备驱动<em>程序</em>:      它是最重要的组件,提供对 Mali-200 或 Mali-400 GPU 的低级访问。其主要功能如下:       •对 Mali GPU 硬件的访问      
如何参看Mali系列GPU的使用
ug1085-zynq-ultrascale-trm  Graphics Processing Unit Register Overview参考:https://developer.arm.com/products/software/mali-drivers/utgard-kernelhttps://developer.arm.com/products/graphics-and-multimedi...
如何於C#中控制要使用哪个显示卡
最近有个需求,需要让当前运行中的<em>程序</em>自动选择要<em>使用</em>省电或高性能来运行, 一般可以在amd catalyst control center里面设定, 但如果要用<em>程序</em>码(C#)来控制那<em>如何</em>做呢? 感谢回答
C# 通过OpenCL 调用显卡运算做的生命游戏
C# 通过OpenCL 调用显卡运算做的生命游戏
C++ AMP中GPU并行计算
感觉AMP代码很好懂 一、vc++11代码#include "stdafx.h" #include using namespace concurrency; extern "C" __declspec ( dllexport ) void _stdcall square_array(float* arr, int n) { // Create a view over the d
GPU编程入门(5) 基础纹理混合
今天给出一个纹理混合的像素着色器的例子,算是对以前的东西的一点运用吧,好久没更新了,太懒了。。。。有点对不起大家的说。。。。正题:首先是纹理混合的原理,原理就是一个简单的数学公式,color=sampler1.color×scalar+sampler2.color×(1-scalar)仔细看就明白是一个线性插值公式,最后的颜色由两个样本的颜色和比例因子决定,下面看<em>程序</em><em>如何</em>实现接下来
基于GPU的优化处理
http://www.cnblogs.com/wuhanhoutao/archive/2007/11/10/955293.html 早期的三维场景绘制,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成,而渲染一个复杂的三维场景,需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素,擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务,速度上达不到要求。所以,若要求在P
GPU图形绘制管线
摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人”第二章。   图形绘制管线描述GPU渲染流程,即“给定视点、三维物体、光源、照明模式,和纹理等元素,<em>如何</em>绘制一幅二维图像”。本章内容涉及GPU的基本流程和实时绘制技术的根本原理,在这些知识点之上才能延伸发展出基于GPU的各项技术,所以本章的
GPU 编程入门到精通(二)之 运行第一个程序
博主由于工作当中的需要,开始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程,因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习,我的邮箱:caijinping220@gmail.com 。<em>使用</em>的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,虽然显卡相对于现在主流的系列已经非常的弱,但是对
【C++学习】GPU编程的简单学习
GPU是什么 显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。 GPU 已经发展到成熟阶段,可轻松执行现实生活中的各种应用<em>程序</em>,而且<em>程序</em>运行速度已远远超过<em>使用</em>多核系统时的情形。 未来计算架构将是并行核心 GPU 与多核 CPU 共
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问题。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<em>程序</em>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 —
浅析GPU计算——cuda编程
        在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中,我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑<em>使用</em>GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)         之前我们讲解过,CPU是整个计算机的核心,它的主要工作是负责调度各种资源,包括其自身的计算资源以及GPU的计算计算资源。比如一个浮点数相乘逻辑,理论上我们可...
GPU编程语言选择(OpenCL、CUDA 与C++ AMP)
1、CUDA、OpenCL与C++ AMP        其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架:CUDA与OpenCL。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商Nvidia于2007年推出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下,CUDA拥有良好的开发环境,丰富的函数库,优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvi
GPU编程的学习之路(1)
       这是我写的第一篇博客,可能文字都比较生硬,但任然希望自己在写博客的过程中能够学习到更多的知识,也由衷的希望得到同道中人的指点,我也会虚心接受你们的指点。         下面...
GPU编程自学1 —— 引言
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问题。这里主要记录自己的GPU自学历程。
gpu 编程简介
一 目前最新的可编程图形硬件已经具备了如下功能: 1  支持vertex programmability 和fragment programmability 2  支持IEEE32 位浮点运算 3  支持4 元向量,4 阶矩阵计算 4  提供分支指令,支持循环控制语句 5  具有高带宽的内存传输能力(>27.1GB/s) 6  支持1D、2D、3D 纹理像素查询和<em>使用</em>,且
在vs中CUDA下c++混编实现c++运行gpu程序
首先建立自己的项目,普通的c++项目
GPU编程实例
GPU编程示例:向量加法和矩阵乘法
C++之获取GPU(显卡)信息
#include #include #include #include using namespace std; std::string WStringToString(const std::wstring &wstr) { std::string str(wstr.length(), ' '); std::copy(wstr.begin(), wstr.
GPU编程实例教程
cuda是一种专门为提高并行<em>程序</em>开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用<em>程序</em>时,cuda架构能充分发挥<em>gpu</em>的强大计算功能。本书首先介绍了cuda架构的应用背景,并给出了<em>如何</em>配置cuda c的开发环
GPU编程入门(一)
该系列文章al  by  我就是条狗~~随便说点我记得住的历史,学点历史是有用的,可以增加兴趣最少...GPU就是图形处理器,随着硬件的发展越来越快,GPU的处理能力也今非昔比,现在GPU能够进行很复杂的数据处理,并且拥有某些CPU不同的处理特性。GPU语言就是用来用来控制GPU处理的一种语言吧...现在基本有两种,一种是NVIDIA的Cg(C for graphics 图形C语言)另一种
windows查看GPU占用率以及GPU未执行原因
1、CPU利用率 进行深度学习时,发现电脑CPU占用率太高,接近100%,磁盘有时也达到100%。怀疑没有用GPU进行训练。 任务管理器中只有CPU、内存、磁盘的占用率情况 2、查看GPU占用率 (1)打开cmd窗口(win+R,再输入cmd) (2)在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe...
深度学习的GPU:深度学习中使用GPU的经验和建议
向AI转型的<em>程序</em>员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析  公众号: datadw深度学习是一个计算需求强烈的领域,您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下,这可能看起来像是等待实验结束的几个月,或者运行一天或更长时间的实验,只是看到所选参数已关闭。有了一个好的,坚实的GPU,人们可以快速迭代深度学习网络,并在几天而不是几个月,几小时而不是几天,几分钟而不是几小时的
使用GPU 训练Tensorflow/Keras 的CNN模型
关键词:Kaggle 猫狗大赛,MX510 GPU, 联想潮7000, Win10, NVIDA显卡之前写了一个猫狗识别的CNN模型,利用笔记本进行训练,每次都需要好久,基本每个epoch要5分钟左右,来来回回改改参数,每次都要等漫长的时间。于是在找怎么利用GPU进行训练。1. 电脑的显卡是NVIDA MX510, 可以支持CUDA,要<em>使用</em>tensorflow-<em>gpu</em>版本,需要安装CUDA9.0,...
深度学习框架里使用GPU训练网络参数时查看GPU的使用情况
方法一:<em>使用</em>命令行 nvidia-smi 是 Nvidia 显卡命令行管理套件,基于 NVML 库,旨在管理和监控 Nvidia GPU 设备。 这是 nvidia-smi 命令的输出,其中最重要的两个指标: 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西,显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的,显存和 GPU 的关系有
查看GPU连续使用情况 windows
需要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe,把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入‘CMD’进入),就可以显示关于GPU的信息,若想连续查看,可以<em>使用</em>: nvidia-smi.exe -l 必须是小写的l, -l 指定数字表示每个几秒刷新显示。总之参看文档就对了,或者 -h。...
如何指定GPU运行程序
连服务器有时候会出现out of memory解决方法:换用空闲的<em>gpu</em>1. 查看GPUnvidia-smi -L2. 查看7号GPUnvidia-smi -q -i 7如果只看memory情况。可以用:nvidia-smi -q -i 7 -d MEMORY3.设置GPUidCUDA_VISIBLE_DEVICES=6(或CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7)command举例说明:...
GPU神经网络和JAVA神经网络速度对比
分别用CUDA和JAVA制作两个三层的n*m*k的神经网络,使输入一致,目标函数一致,迭代次数一致,通过调节节点数量测量时间比较这两个网络到底哪个快。 网络的输入节点的初始化方式为 for(int a=0 ;an ;a++)            {               x[a]=(double)a/(n);            } 目标函数y[0]=1;y[1]=0;
Java通过JNI调用CUDA程序
在这里不讨论为什么不<em>使用</em>Jcuda,只是说明<em>如何</em>通过JNI(Java Native Interface)调用CUDA<em>程序</em> (1)编写java<em>程序</em>通过native关键字声明调用接口 (2)生成调用头文件xx.h,<em>使用</em>javah命令生成(如果你够牛逼可以自己手写,但是这样容易出错) (3)编写CUDA<em>程序</em>(跟编写C/C++差不多) (4)编译生成动态链接库libxx.so文件(windows下应
【讨论】大家对GPU编程怎么看,JAVA在这方面似乎力有不逮?
在网上搜了些资料,似乎GPU编程被C语言霸占着,还有什么CUDA啥的。 希望对GPU编程有研究的同学不吝赐教: 1. GPU编程应用在哪些领域? 2. 说是CUDA平台将支持C++,FORTRAN,J
GPU---并行计算利器
1 GPU是什么       如图1所示,这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡,左下角是显卡,在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的。       GPU计算能力非常强悍,举个例子:现在主流的i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12。
GPU的介绍 以及原理的分析
1 GPU是什么      如图1所示,这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡,左下角是显卡,在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的“心脏”,与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的。      GPU计算能力非常强悍,举个例子:现在主流的i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12。图1 显卡与GPU2...
深入了解GPU--学习教材 (摘自opengpu) .
. 热度 3已有 274 次阅读2011-11-3 21:56 |个人分类:<em>gpu</em>| 推荐书籍 选择语言​▼ 1. 入门:    NEHE  http://nehe.gamedev.net         中文版 http://www.owlei.com/DancingWind/      OpenGL Superbible 4ed      《OpenGL超级宝典(第4版)》
Linux上的GPU环境搭建(java版)
这个说明文档是用来帮助大家在Linux环境上来搭建GPU的运行环境,<em>使用</em>的开发语言是java,当然也可以运行在集群上。
AMD兼容图像处理器(GPU)代码生成用于Java:案例分析
GPU卸载是加速并行<em>程序</em>的一种知名技术,但由于当前的Java 虚拟机(JVMs)缺乏GPU代码生成的支持,因此其嵌入Java空间的速度较慢。Sumatra是首个开源项目,旨在将GPU卸载能力直接集成到Java 虚拟机中。
GPU编程--CPU和GPU的设计区别
本篇结构 前言 概论 CPU简介 GPU简介 并行计算 CPU/GPU对比 适于GPU计算的场景 GPU开发环境 参考博文 一、前言 因为工作需要,需要从github上找一个CUDA的DBSCAN聚类实现,刚开始从github上获取到的代码只支持二维数据,为了适配多维数据,要对代码简单改造,这就需要了解CUDA编程模式。之前没有接触过GPU编程相关概念,甚至于没有学过c语言,加上脑袋笨重...
如何让一个Python的脚本跑满多核的CPU?
如题,在写一个Python脚本的时候突然想到了这个问题。 之前我曾经尝试过多线程与多进程,不过由于Python线程锁的原因,也不能跑满多核的CPU。
如何指定程序在某个GPU上运行
只需要添加如下两行代码:import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1”注意,服务器看到的GPU序号和手动在Linux上查看的序号是相反的,比如 那么我们指定os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”的话,你会发现在watch nvidia-smi指令下,2号GPU正在满负荷的运行!
手把手教你如何用Julia做GPU编程(附代码)
  新智元报道  来源:nextjournal编辑:肖琴、三石【新智元导读】本文旨在快速介绍GPU的工作原理,详细介绍当前的Julia GPU生态系统,并让读者了解简单的...
C++程序加速的12个方法
C++<em>程序</em>加速的12个方法 文章目录C++<em>程序</em>加速的12个方法1.将反复<em>使用</em>的数据存放在全局变量里面。2.<em>使用</em>多线程3.用a++和++a,a--,--a4.减少除法运算5.尽量减少值传递,多用引用来传递参数。6.循环引发的讨论1(循环内定义,还是循环外定义对象)7.循环引发的讨论2(避免过大的循环)8.局部变量VS静态变量9.避免<em>使用</em>多重继承10.将小粒度函数声明为内联函数(inline)11....
OpenGL核心技术之GPU编程
笔者介绍:姜雪伟,IT公司技术合伙人,IT高级讲师,CSDN社区专家,特邀编辑,畅销书作者,国家专利发明人;已出版书籍:《手把手教你架构3D游戏引擎》电子工业出版社和《Unity3D实战核心技术详解》电子工业出版社等。CSDN视频网址:http://edu.csdn.net/lecturer/144 3D游戏引擎的核心是渲染,游戏品质的提升需要通过Shader编程实现渲染技术,通常的渲染方式一般会
面向CPU/GPU编程(如OpenGL),硬编码和软编码
《The Cg tutorial》(C图形教程)- http://developer.download.nvidia.com/CgTutorial/cg_tutorial_chapter01.html 开源的库实在完整,想做卷积运算有cudnn,想做卷积神经网络caffe、torch,想做rnn有mxnet、tensorflow等。 GPU代表的是图形处理单元,但是,这些小小芯片除了处理图形功...
GPU OpenGL ES 应用性能优化--基本方法(转)
2. 常用优化方案     OpenGL ES优化的主要工作是在图形管道中找到影响性能的bottleneck,其bottleneck一般表现在以下几方面:     • 在应用<em>程序</em>代码中,如冲突检测     • GPU与主内存间的数据传输     • 在VP(Vertex Processor)中的顶点处理     • 在FP(Fragment Processor)中的片断处理     可通过DS-5...
关于使用gpu程序的问题
针对Python3.6的 本人之前一直<em>使用</em>cpu版本的tensorflow,发现神经网络<em>程序</em>运行很慢,于是开始下载<em>gpu</em>版本的tensorflow。查看usr/local/发现有一个cuda-8.0,cuda-9.0文件夹,Ubuntu环境下已经安装好cuda的环境,所以直接下载tensorflow-<em>gpu</em>。 本人下载的是1.4.0版本的与cpu版本的一样,但是运行<em>程序</em>报错了,大概说的是我强行...
QT GPU混合使用
GPU相对CPU,可以更好地并行处理数据,因此可以利用GPU,来进行可以并行的计算,比如图像处理中,若每个像素的处理都独立于其他像素,则就可以<em>使用</em>GPU来加速。 GPGPU的一个比较一般而通用的核心方法就是将待处理的图片或者其他数据转成比如说OpenGL的纹理,然后用OpenGL绘制一个矩形,并<em>使用</em>GLSL、Cg、HLSL等着色语言编写着色<em>程序</em>实现针对每个数据的算法,OpenGL绘制的东西放
VS2010 + QT中调用CUDA
VS2010 + QT中运行CUDA<em>程序</em> 环境:     Windows 7 SP1 x64                  Microsoft Visual Studio 2010                   qt5.5.1                  CUDA 7.5       VS2010 + qt 和CUDA 7.5的安装及配置请参考网上资料     收了好
QT 2D图形硬件加速(QGLWidget QPainter)
我希望利用GPU硬件加速图形绘制,于是想到了Qt的OpenGL模块 QT Demo里的2D paintings是这么说明的 The 2D Painting example shows how QPai
Qt 调用CUDA动态库配置
本文配置环境:Win7(x64)+VS2012+CUDA+Qt5.5.0 1、首先保证CUDA集成到VS下(如下图顺利安装Nsight for VS2012)。CUDA安装比较简单,选自定义安装,然后一直next 就可以了。 2、CUDA动态库的封装参考以前的博客:http://blog.csdn.net/zhangfuliang123/article/details/71757961。封装成
程序全部在gpu上运行,可以吗。
想把一个<em>程序</em>全部在<em>gpu</em>上运行,不在cpu上运行,应该需要涉及到线程的调度和<em>程序</em>的顺序控制把,不知道大家实现过没有,需要注意什么问题呢?
如何将在cpu运行的程序改成在cpu/gpu上运行的程序
1.<em>gpu</em>上创建内存 2.思考创建多少thread、block、grid及它们的维数(size_t ,dim(x,y,z)) 3.修改在<em>gpu</em>上运行的<em>程序</em>__global__ void fun() (因线程减少了for循环) 4.执行在<em>gpu</em>上运行的<em>程序</em> fun&lt;&lt;&gt;&gt;() 5.host与device的同步 6.释放<em>gpu</em>上的内存 例子://原在CPU上运行...
如何调用GPU跑程序(keras框架)
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tensorflow在训练模型的时候如何指定GPU进行训练
在用tensorflow训练深度学习模型的时候,假设我们在训练之前没有指定GPU来进行训练,则默认的是选用第0块GPU来训练我们的模型,而且其它几块GPU的也会显示被占用。有些时候,我们更希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型,而不是用这种默认的方法。接下来将简单介绍两种简单的方法。 我们现有的GPU个数如下所示: 1.第一种通过tf.device()函数来指定训练时所
【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构
转自:http://chenrudan.github.io/blog/2015/12/20/introductionof<em>gpu</em>hardware.html 从深度学习在2012年大放异彩,<em>gpu</em>计算也走入了人们的视线之中,它使得大规模计算神经网络成为可能。人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制<em>gpu</em>进行并行计算。本
GPU加速的QT5.6.0交叉编译到4412
FriendlyARM 4412开发板自带了Mali400 GPU,将QT5.6.0交叉编译到ARM-A9上,步骤如下所述。 1、下载QT5.6.0的源码包qt-everywhere-opensource-src-5.6.0.tar.gz。 2、解压源码包 tar zxvf qt-everywhere-opensource-src-5.6.0.tar.gz 3、运行.c
QT使用GDI和OpenGL绘图,相比QPainter绘图降低CPU占用率
QPainter在高频绘画的<em>使用</em>CPU占用较高,我们用以下方法解决1、<em>使用</em>GDI绘图,GDI因为是<em>使用</em>GPU绘图,会减少CPU占用GDI在QT中的<em>使用</em>方法:因为QT都是通过repaint和update事件触发paintEvent绘图,其他绘图会被覆盖所以需要以下方法实现GDI绘图一、在需要绘图的Widget构造函数写setAttribute(Qt::WA_PaintOnScreen, true);...
Qt如何快速显示高分辨率的图像
Hi, 最近在做照片显示,我用的是qt5.7,,AM437x平台,600M主频,LCD分辨率是480*640, 发现将一张500w像素的图片显示出来要耗费4s左右,这个时间实在是太长了,请问有没有什么
QT有关于GPU计算的可移植库吗
如题!!!!!
QT+CUDA7.5+UBUNTU14.04
接着前面有篇文章介绍在windows上面对他们进行合成,这篇文章我们介绍下在ubuntu上面对其合成。 <em>程序</em>用的是brown大学里面snow-master,该project包括了几个项目,其中有个CUDA_helloworld刚好可以拿来练手 CUDA在ubuntu上面的安装我就不多介绍,攻略帖一大堆 下面开始介绍下这个项目 main.cpp内容如下: #
mali GPU 官网指南
1、简介         GPU(图形处理单元),是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和移动设备上图形运算工作的微处理器。以前GPU主要用于图形处理,现在GPU的通用计算技术也得到了飞速发展,事实证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面,GPU可以提供数十倍乃至上百倍于CPU的性能。通用计算方面的标准有:OpenCl、CUDA、ATISTREAM。其中,OpenCL(全称Open Computing...
Ubuntu上使用QT creator运行cuda程序
突发奇想想尝试一下QT界面中<em>使用</em>CUDA加速过的<em>程序</em>,然后查了一下资料,总结一下有以下几点吧 1、CUDA配置全部放在.pro文件中 2、main.cpp为主函数<em>使用</em>g++编译 3、kernel.cu为核函数<em>使用</em>nvcc编译 不多说上代码
QT5显示的graphics介绍
这部分直接看qt对嵌入式的支持介绍,不得不说,一个软件要做好,各方面都要涉及到,不懂理论的人怎么能够选择嵌入式最恰当的东西呢 —— [ Qt for Embedded Linux ] EGLFS EGL is an interface between OpenGL and the native windowing system. Qt can use EGL for con...
CUDA + QT Creator + Win7的集成
最近看到brown大学一位同学做的demo简直是牛B,里面居然实现了物体的移动轴,旋转圈等,跟MAYA界面差不多,一直想找一个这样的GUI,找不到,没办法,自己做吧,所以决心学下QT,当然这位同学的<em>程序</em>中用到了CUDA,为了调通他的<em>程序</em>,我又只好硬着头皮去搞下CUDA,花了二天时间,终于把它带的CUDA helloworld<em>程序</em>调通了 注意这里QT creator里面的调试器用的VS20
QT5.5+CUDA_VS2013
【帖子访问的挺多,之前帖子好像都没有图,重新更新下,这次设备改用GTX970-win10 ,不过流程都是相同的,仅供大家参考】通过VS2013集成CUDA7.5可以直接创建CUDA项目,每次只能运行。没有界面进行交互操作。经过尝试,验证可行。显卡为FX1800(运算能力1.1,有点落后)开始:《1》创建Qt项目(默认 Test)。 创建好最好先生成运行下。。《2》CUDA配置本项目是Qt创建,所以...
Qt最好用评价最高的是哪个版本?
  来源:https://www.zhihu.com/question/53425270   /////////////////////////////////////////////////////////////////// Qt4:    4.8.7       终结版本 Qt5 :   5.6 LTS  长期支持版本 Qt5:    5.9 LTS  长期支持版本 Qt5: ...
QT移植
导版权声明 该文章原创于Qter开源社区(www.qter.org),作者hzzhou,转载请注明出处! 导语 前面我们测试了天嵌自带的Qt平台,从这一篇开始,我们将正式着手Qt的移植工作,就是首先编译出ARM版本的Qt库,然后用这个Qt库来编译可以在开发板上运行的Qt<em>程序</em>,最后将这个Qt<em>程序</em>放到开发板上运行。而进行Qt移植的第一步就是进行Qt库的交叉
如何利用GPU来跑程序?以及一些相关问题..
最近在帮同学做他的C++大作业,一个遗传算法的演示demo.. 在查资料的时候发现了一篇很有价值的帖子,奈何有许多不解之处,故到此一问.. http://blog.csdn.net/yang3wei/
多GPU使用详解
目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是<em>使用</em>单个GPU <em>使用</em>多个 GPU 一、介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。他们用字符串来表达,例如: &amp;amp;amp;nbsp; “/cpu:0”: 机器的 CPU “/device:GPU:0”: 机器的 GP...
如何使用多块GPU
要把模型变成dataparallel的模型 net1 = nn.DataParallel(net1) 要注意的是,保存模型的时候要转回来 torch.save(net2.cpu().module.state_dict(),  ) 模型和Variable都要加.cuda() 模型是model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()  转换成
【Python】TensorFlow从入门到入土!
写这篇博客的时候,本人心态已经崩了,为了搭建可运行的环境,你懂得…… import tensorflow as tf import numpy as np import input_data import matplotlib.pyplot as plt import tqdm import time time1=time.time() mnist = input_data.read_da...
怎样将写好的一段matlab程序转换成C语言
clc; clear; %左相机经图像处理后 图像输入 =uigetfile('*.bmp'); file=strcat(pathname,filename); IZ=imread(file); %右
keras使用GPU加速计算
判断 本人机子内存8G,显卡GTX1060 6G显存,用 keras 跑小例子时候也能跑,也没发现自己运行时到底是用的CPU还是GPU,这次跑了稍微长点的例子,然后 jupyter notebook 内核就死了,就想起来验证一下到底用的是什么,网上查了下验证方式,感觉不怎么好,还是直接看运行时机子的情况,打开电脑的控制台或者任务管理器,看运行时GPU显存占的百分比: 像图片上这样 0% 的...
keras指定运行时显卡及限制GPU用量
keras在<em>使用</em>GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存。 这样如果有多个模型都需要<em>使用</em>GPU跑的话,那么限制是很大的,而且对于GPU也是一种浪费。因此在<em>使用</em>keras时需要有意识的设置运行时<em>使用</em>那块显卡,需要<em>使用</em>多少容量。这方面的设置一般有三种情况: 1. 指定显卡 2. 限制GPU用量 3. 即指定显卡又限制GPU用量一、指定显卡import os os.environ["CUDA_VI
keras深度训练4:GPU设置
4.1 keras指定运行时显卡及限制GPU用量 https://blog.csdn.net/A632189007/article/details/77978058 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 &quot;&quot;&quot; @version: python3.6 @author: Xiangguo Sun @contact: sunxiangguo@seu....
Pytorch使用GPU
pytorch<em>如何</em><em>使用</em>GPU在本文中,我将介绍简单<em>如何</em><em>使用</em>GPU pytorch是一个非常优秀的深度学习的框架,具有速度快,代码简洁,可读性强的优点。 我们<em>使用</em>pytorch做一个简单的回归。 首先准备数据import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch.autograd import Var
如何在k8s集群中安装nvidia、cuda并使用GPU进行训练
<em>如何</em>在k8s集群中安装nvidia、cuda并<em>使用</em>GPU进行训练 在写具体步骤前,发表一下自己的感想体会,因为在这过程中,踩过很多坑,对于像我们这种小白,踩坑真的是无处不在,真的很感谢网上一些大神细心地帮助,也感谢其它大神分享的博客。所以自己实现之后也想把这过程中遇到的坑和解决的方法总结总结,希望对大家有用。 本文主要是针对已经部署好了k8s集群的,基于centos系统,截止k8s 1.8版本
Spring3.2.9与实例下载
spring-framework-3.2.9.RELEASE整个的资源包,以及有一个添加用户的实例 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jiuqiyuliang/8208177?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jiuqiyuliang/8208177?utm_source=bbsseo[/url]
设计模式PDF清晰版下载
经典的设计模式PDF版本,扫描相当清晰,不容错过 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zbhlove10/2216337?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zbhlove10/2216337?utm_source=bbsseo[/url]
ASP汽车销售管理系统下载
本系统是为解决汽车销售公司的管理问题而设计。随着经济的发展和国内汽车市场的不断扩大,某汽车销售公司定单成倍增加,各项业务更加细化,各部门分工更加明确。而目前的人工管理方式显然已是不符合现代企业的管理要求。 基于整体考虑,本次课程设计任务就是设计一个管理系统,利用计算机来代替人工操作。减轻了员工的劳动强度,提高了劳动质量和效率,减少了错误的发生。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yiwangcc/2221150?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yiwangcc/2221150?utm_source=bbsseo[/url]
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