1、Tensor转成Numpy 2、Numpy转成Tensor 3、Cuda转成Numpy 一、GPU 1、查看CPU是否可用 print (torch.cuda.is_available()) 1. 2、查看CPU个数 torch.cuda.device_count() 1. 3、查看GPU的容量和名称 print (torch.cuda.get_device_capability(0)) print (torch.cuda.get_device_name(0)) 1. 2. 4...
numba是一个用于加速Python函数的库,它提供了一个装饰器(@jit),将Python函数即时编译为机器码,以提高性能。 cupy是一个用于在Python中利用CUDA运行并行计算的库,它提供了与numpy类似的接口,并将计算任务转移到GPU上执行。 步骤3:定义并编译GPU函数 我们可以使用numba库定义一个在GPU上执行的函数,并通过装饰器@numba...
// 主机函数,用于设置参数并调用CUDA内核函数torch::Tensorfused_bias_act_op(consttorch::Tensor&input,// 输入张量consttorch::Tensor&bias,// 偏置张量consttorch::Tensor&refer,// 参考张量(可选)intact,// 激活函数类型intgrad,// 是否计算梯度floatalpha,// LeakyReLU的负斜率floatscale// 缩放因子){//...
根据CUDA适配的版本来选择,这里我随便选择一个合适的。 然后选择windows版本进行本地下载。 先对安装包进行解压。 可以发现压缩包里是文件。 将cuDNN安装包里的三个文件夹里的内容分别复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6路径下的同名文件夹(bin、include、lib)里,LICENSE直接复制...
接下来用CPU将图像加载到内存中(截图),并将其上传到gpu上(帧图像); screenshot = cv.imread('media/drop.png') gpu_frame.upload(screenshot) 第2步:处理图像 OpenCVCUDA函数返回cv2.cuda_GpuMat(GPU矩阵),因此每个结果都可以在用户不必重新上传的情况下进行操作。
实际上,CUDA并行算法和上面的流程基本相似,就是设计核函数,在存储上合理分配数据,告知GPU以一定的并行度执行配置来并行计算。核函数的设计与所要解决的问题本身高度相关。 主机与设备 在CUDA中,CPU和主存被称为主机(Host),GPU和显存(显卡内存)被称为设备(Device),CPU无法直接读取显存数据,GPU无法直接读取主存数据,...
2、这里进行Pytorch版本的选择,首先我选择的是Stable稳定版,然后OS是Windows系统,Package包就使用Conda,Language肯定选Python,最后的Compute Platform就根据大家的需求来定了。大家如果想在自己电脑(具有NVIDIA显卡)上跑通代码,就选CUDA,如果不需要在自己电脑上跑(在服务器上跑)或者没有独立显卡,就选CPU。
接下来,我们将填补 CUDA-C 编程中的一些空白,以便我们可以直接在 NVIDIA Nsight IDE 中编写 CUDA 程序,这将允许我们为我们一直在编写的一些代码创建 CUDA-C 的测试用例。我们将看看如何使用nvcc命令行编译 CUDA-C 程序,以及如何在 Nsight IDE 中进行编译。然后,我们将看看如何在 Nsight 中进行调试,并使用 Nsight...
第一步:编译CPU函数 基准测试 练习:使用 Numba 为 CPU 编译函数 Numba 工作原理 object 和 nopython 模式 适用于 GPU 的 Numba 及 NumPy 通用函数 (ufunc) 简介 回顾NumPy 通用函数 (ufunc) 为GPU 创建 ufunc CUDA 设备函数 GPU 所支持的 Python 练习:使用 GPU 加速函数 管理GPU 显存 练习:优化内存传输 评...