cudaMallocPitch( &d_train_data,&pitch_d,colLen*sizeof(tData),height); cudaMalloc( &d_test_data,colLen*sizeof(tData) ); cudaMalloc( &d_dis, height*sizeof(tData) ); cudaMemset( d_train_data,0,height*colLen*sizeof(tData) ); cudaMemset( d_test_data,0,colLen*sizeof(tData) ); c...
学习了这么多的CUDA基础知识,找一个规模适中的案例来看看应用效果,基于cuda进行knn加速。 1 KNN概述 最近邻法(k-nn算法,K-近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法,由美国统计学家伊芙琳·费克斯和小约瑟夫·霍奇斯于1951年首次提出,后来由托马斯·寇弗扩展。在这两种情况下,输入包含特征空间中的k个最接近...
而KNN_CUDA项目通过 NVIDA 的 API 在显卡上实现并行的求解 KNN 问题。 我用KNN_CUDA的原因是在复现point-mae[1]的源码[2]的时候,其在对点云数据的处理过程中,用到了KNN的算法,而点云的点数量比较大,采用KNN_CUDA库则能很好的降低运算时间。 遇到的问题 一、 在照着point-mae库中附带的readme...
int len = train_ex.length; cudaMalloc((void **)&d_train_images, sizeof(unsigned char) * train_ex.total * len); cudaMalloc((void **)&d_test_images, sizeof(unsigned char) * test_ex.total * len); cudaMalloc((void **)&d_train_labels, sizeof(unsigned char) * train_ex.total);...
knn算法预测签到位置实验报告 knn算法实验报告总结,并行计算实现KNN算法零.环境GPU型号为GTX1050,详细信息如下: Device0:"GeForceGTX1050"CUDADriverVersion/RuntimeVersion11.1/11.1CUDACapabilityMajor/Minorversionnumber:6.1Totalamount
一旦knn_cuda库安装成功,你就可以在Python脚本中导入knn函数了。这可以通过以下代码实现: python from knn_cuda import knn 检查CUDA可用性: 由于knn_cuda依赖于CUDA进行加速计算,因此你需要确保CUDA在你的系统上可用。这通常涉及到安装NVIDIA的CUDA Toolkit,并确保你的NVIDIA GPU驱动程序是最新的。 在Python脚本中...
FAISS(Facebook AI Similarity Search)使用C++实现,封装了python调用接口,支持CPU和GPU的异构计算方案,GPU上的运行速度相比CPU大致提升了一个量级。 如果使用GPU,需要安装cuda(支持最新版10.1) 向量是32维,百万数据集上进行K=4搜索: 用时29.438秒,单个数据耗时都在微秒量级。 参考文献 arXiv.org Are We Really ...
这种图像问题,目前最强还是要靠神经网络。学了UFLDL,然后看了theano,发现就是个符号计算和Automatic Differentiation库,然后代码能编译成cuda。然后keras在theano上抽象一层,实现了神经网络的一些通用结构,大概就是这样吧。怎么构建神经网络和调参,目前没啥经验,直接拷一个demo代码来跑跑吧。
基 于图像降质、图像还原过程建模,使用 KNN 算法对 4 种噪声去除或减少,并 对算法做并行化处理,利用 GPU 加速实现去噪的过程。通过实验得出,KNN 算法能较好地去除或减少高斯噪声、泊松噪声来还原 DSA 图像,使用 CUDA(Compute Unified Device Architecture)编写可在 GPU 上运行的程序, 利用 GPU 对 1 024×1 ...
光子映射在CUDA中的研究与实现 林其选,王毅刚 - 《计算机系统应用》 - 2010 - 被引量: 9 Improving KNN based text classifications Jiang, Zongli,Deng, Yi - 2010 - 被引量: 7