2019-04-24 15:05:13.525648: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 3304 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) True 1. 2. 3. 4. 5. ...
(3)在用户目录下新建.theanorc配置文件,设置采用GPU替代CPU进行运算: 新建配置文件sudo vi ~/.theanorc 添加如下内容: [global] floatX=float32 device=gpu [nvcc] fastmath = True 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. (4)测试代码...
GPU从某种程度上来讲是一种协处理器。CPU是主处理器,其上的代码控制着最顶层的计算。而围绕GPU的命名规则讲两者的关系表达的很清楚:host代表CPU,device代表GPU。host上的代码驱动整个计算过程。 从性能角度讲,CPU和GPU架构上最重要的区别是内存的独立性,也就是区分host内存和device内存。 图9.1 与GPU传递数据,尤其...
遗传学家和生物学家使用 GPU 进行 DNA 分析和研究,物理学家和数学家使用 GPU 进行大规模模拟,人工智能研究人员现在可以编程 GPU 来撰写剧本和作曲,而主要的互联网公司,如谷歌和 Facebook,使用带有 GPU 的服务器农场进行大规模机器学习任务……
默认情况下,TensorFlow和CuPy会使用GPU 0,而PyTorch会使用CPU作计算。 # arrays arr1 = numpy.ones((30,40,50), dtype=numpy.float32) arr2 = 2*numpy.ones((30,40,50), dtype=numpy.float32) # tensorflow device = '/device:GPU:0' # '/CPU:0' or '/device:GPU:0' etc with tf.device(...
当频繁地使用 tensor.cpu() 将张量从 GPU 转到 CPU(或使用 tensor.cuda() 将张量从 CPU 转到 GPU)时,代价是非常昂贵的。item() 和 .numpy() 也是一样可以使用. detach() 代替。 如果你创建了一个新的张量,可以使用关键字参数 device=torch.device('cuda:0') 将其分配给 GPU。
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...
我们已经熟悉 NumPy,pandas 和 Keras 等 Python 库,并且还了解了如何使用 JavaScript 开发深度学习模型。 我们还使用了 Flask 框架从深度学习模型中创建 API。 在“第 4 章”,“TensorFlow.js 入门”中,我们使用了第三方应用编程接口(API)创建了一个网站应用。 在本章中,我们将详细研究 API 的整个概念。 从更...
为了节省将 numpy 数组复制到指定设备,然后又将结果存储到 numpy 数组中所浪费的时间,Numba 提供了一些 函数 来声明并将数组送到指定设备,如:numba.cuda.device_array,numba.cuda。device_array_like,numba.cuda.to_device等函数来节省不必要的复制到 cpu 的时间(除非必要)。