在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符,表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数,GPU函数又被称为核函数。 主函数调用GPU核函数时,需要添加如[1, 2]这样的执行配置,这个配置是在告知GPU以多大的并行粒度同时进行计算。gpu_func[1, 2]()表示开启一个block块,每个block块开启2个线程并行地执行gpu_func函数,函数将被并...
同样，对于长期存在的对象如Ray Actors，也可以类似地请求GPU资源：```python @ray.remote(num_gpus=1...
高性能的GPU:如果您想加速模型训练,您需要一个高性能的GPU。我们建议使用NVIDIA GeForce RTX 30系列或更高级别的GPU。 安装Python和必要的库:您需要安装Python,并安装用于搭建和训练神经网络模型的库,如TensorFlow或PyTorch,以及用于加载预训练模型的库,如Transformers。
在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符,表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数,GPU函数又被称为核函数。 主函数调用GPU核函数时,需要添加如[1, 2]这样的执行配置,这个配置是在告知GPU以多大的并行粒度同时进行计算。gpu_func[1, 2]()表示开启一个block块,每个block块开启2个线程并行地执行gpu_func函数,函数将被并...
ray.init(num_gpus=4)