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cuda 大数据计算 实时回传数据问题
jintianye1992
2016-01-14 04:15:11
我在做并行穷举 想要当穷举命中时 实时将穷举值传回内存 或打印到文件。
现在在运行结束的时候才能 cudamemcpy 出来
大神们 有没有什么好的方法 能让数据实时回传到cpu?
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cuda 大数据计算 实时回传数据问题
我在做并行穷举 想要当穷举命中时 实时将穷举值传回内存 或打印到文件。 现在在运行结束的时候才能 cudamemcpy 出来 大神们 有没有什么好的方法 能让数据实时回传到cpu?
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CUDA
并行程序设计 GPU编程指南: 第一章:超级
计算
简史
第一章:超级
计算
简史 2021年8月19日星期四 1、串行转并行:
数据
分解
数据
分解模型:各个SPE处理一部分
数据
,最后,PPC汇总结果。 适用场景:
数据
密集,
数据
量大,但
数据
处理不是太复杂;且各个
数据
之间,互相独立,可以进行独立
计算
。比如:图像
数据
处理,各个像素独立处理;或者无线通信,各个不同频段的
数据
单独处理等。 2、串行转并行:任务分解 任务分解模型:复杂的
计算
,按流水线,分解成可单独执行的简单
计算
,各个SPE只执行部分
计算
任务。 适用场景:
计算
密集型,
数据
有限,但
计算
量比较大,比如:高阶矩阵求逆,计
动手深度学习13——
计算
机视觉:
数据
增广、图片分类
一、
数据
增广 1.1 为何进行
数据
增广? CES真实案例: 几年前,一家做无人售货的公司发现演示机器在现场的效果很差,因为现场在赌城拉斯维加斯,现场与之前的开发测试办公室: 色温不同。赌城灯光很暗,偏黄 测试demo时机器放在桌子上,桌子很亮,反射后图片取景有变化 解决:开场前一天现场测试有
问题
,马上现场采集
数据
发回国内,训练一个新的模型,并且买了一块桌布就没有反光了。 例如语音识别、CV等场景,训练模型时可以模拟部署场景的各种情况,是提高模型泛化性的一种手段。
数据
增广的优点:
数据
增⼴可以
星上SAR
实时
处理调研1
星上SAR
实时
成像处理
【mindspore】【训练】训练过程内存占用大
问题
描述:我目前在做pytorch reconet模型在mindspore上复现的工作,现在遇到了显存溢出的
问题
,而且显存占用是torch中的三倍以上,pytorch只需要7.6G显存,而mindspore 24G都溢出了在pytorch中,在训练初始时加载一次vgg模型,在每个batch中vgg当做一个特征提取工具,也不需要参与模型梯度
回传
,训练步骤大体如下model = ReCoNet().
cuda
() vgg = Vgg16().
cuda
() optimizer = torch.optim.Adam(
C语言与硬件加速编程:OpenCL、
CUDA
C在异构
计算
中的应用(二)
OpenCL(Open Computing Language,开放
计算
语言)自诞生以来,一直在推动异构
计算
领域的技术创新与应用普及。该标准最初由苹果公司于2008年发起,旨在应对日益增长的
计算
需求与传统CPU单一处理单元性能提升瓶颈之间的矛盾。随着多核CPU、GPU、DSP、FPGA等异构
计算
资源的广泛部署,OpenCL被设计为一种通用编程框架,以充分释放这些硬件加速器的潜力。
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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