Pytorch使用GPU加速训练 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 1. Dropout Dropout是一种随机断开神经元的技术,其具体内容前文已有介绍。Dropout控制过拟合的原理有两点。第一是在神经网络的局部构造集成学习模型,在处理测试集样本时,网络作出的推断
进行相同算法的CPU于GPU速度对比测试。 这个问题的缘起在于本文作者随便找了个加法测试,发现CPU速度反而比GPU快,这就很尴尬了。必须先获得一个感性认识再进一步重构比较合适。 闲话少叙,这里给出代码: 代码见: https://github.com/ZihaoZhao/CUDA_study/tree/master/Sum_Matrixgithub.com/ZihaoZhao/CUDA_study...
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达在2007年推出的并行计算平台和编程模型，它让开发者能够直接在GPU上编写代码，从而大幅提升计算速度。它的核心在于一种全新的编程模型，这个模型允许开发者利用GPU的并行计算优势，将原本需要大量时间处理的数据计算任务交给GPU来处理，而不是依赖传统的CPU。举个简单的例...
CUDA 能够充分发挥英伟达GPU硬件的性能优势，这得益于其独特的设计和优化。以深度学习中的卷积计算为例，CUDA通过精心设计的线程调度和内存访问模式，能够让GPU的大量CUDA核心同时参与计算，极大地提高了卷积计算的速度。在硬件加速功能方面，CUDA与英伟达GPU硬件紧密联系，许多硬件加速功能只有通过CUDA才能充分发挥出来。例如...
CUDA 代码利用 GPU 计算矩阵乘法，速度是 CPU 的 %f 倍，利用 cuBlass 库进行计算，速度是 CPU 的 ...
传统的CPU虽然在通用计算上表现突出，但面对大规模并行处理和矩阵运算需求时，已显捉襟见肘。GPU的诞生正是为了满足图形处理的高并行计算需求，而深度学习的兴起则进一步激发了GPU在通用计算领域的潜力。英伟达的CUDA平台，通过为开发者提供直接操作GPU的编程接口，使得大规模数据运算、复杂模型训练成为可能，同时也促进了...
有的同学可能知道,在CPU和GPU上跑同一个神经网络,由于其大量的浮点数权重计算以及可高并行化,其速度的差距往往在10倍左右,原本需要睡一觉才能看到的训练结果也许看两集动漫就OK了。 GPU并行在图像处理方面更是应用广泛,大家知道图像处理实际上是对图像的二维矩阵进行处理,图像的尺寸都是几百乘几百的,很容易就是上...
CUDA 和 ROCm 大同小异, 从芯片供应商的角度来讲,都是为了给芯片使用者或者 AI 的开发者, 提供一个更方便使用 AI 芯片、 异构计算的计算机模型的软件栈,都是方便用户使用他的CPU 或 DSA,从这个角度来看,二者解决的需求相同。二者的区别在于 CUDA 推出的时间比较早,在 2006 年的时候, 英伟达已经开始推 CUDA,...
尽管AMD 自己的文档建议使用 PyTorch 原生 Flash Attention,但今年夏天的几个月里,AMD 的 PyTorch 原生 Flash Attention 内核的运行速度不到 20 TFLOP/s,这意味着现代 CPU 计算注意后向层的 速度比 MI300X GPU 快。有一段时间,基本上所有在 MI300X 上使用 PyTorch 进行的 Transformer/GPT 模型训练都以乌龟的...