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……
start = timer() theta_pred, final_cost = batch_gradient_descent_gpu(X, y, theta, epoch, lr=lr) #print("with GPU:", timer()-start) with_gpu = timer()-start; return with_gpu, without_gpu epochs = np.arange(1, 5000) with_gpu_time = np.zeros((epochs.shape[0])) without_gpu_...
1.线程%28Thread%29:GPU上最基本的执行单元 2.线程块%28Block%29:多个线程组成一个块 3.网格%28Grid%29:多个块组成一个网格 4.内存传输:数据需要在CPU和GPU之间传输 5. 一些实用技巧 1.尽量使用较大的数据集:GPU启动有开销,小数据集可能得不偿失 2.注意数据类型:推荐使用numpy的float32类型,可以减少内存...
后来人们发现,GPU非常适合并行计算,可以加速现代科学计算,GPU也因此不再局限于游戏和视频领域。 1. CPU和GPU 我们之前介绍过CPU的构成和工作原理,现代CPU处理数据的速度在纳秒级别,但关键是无论是CPU还是GPU,在进行计算时,都需要用核心(Core)来做算术逻辑运算。核心中有ALU(逻辑运算单元)和寄存器等电路。在进行计算...
因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案,只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器,就可以在Python中用最Python的编程语法,实现GPU的加速效果。 加速场景 我们需要先了解的是,GPU在什么样的计算场景下能够实现加速的效果,很显然的是,并不是所有的计算过程都能在GPU上表现出加速的效果。前面说道,GPU的加速...
1. 有哪些库可以用于在GPU上进行并行计算的Python编程? 在Python中,有几个主要的库可用于在GPU上进行并行计算编程。其中一种是PyCUDA,它是用于与NVIDIA CUDA平台进行交互的Python库。另一个是PyOpenCL,它是一个用于与OpenCL框架进行交互的库。这两个库都提供了丰富的函数和类,可以帮助您在GPU上进行并行计算。
如果左侧一栏多个选项中包含“GPU”字样,只要其中有一个 GPU 型号名称中包含“NVIDA”字样,就证明电脑装有 NVIDA 的 GPU。 判断电脑中是否有 NVIDA 的 GPU 1.2 未找到 NVIDA 的 GPU 的情况说明 如果电脑中未安装 NVIDA 的 GPU 也可以通过 CPU 进行深度学习,但是在处理大规模深度学习任务时效率较低,导致训练时间...
GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同,举皮皮鲁老师的一个例子: 以加法计算为例,CPU就像大学数学教授,GPU就像几千个小学生,现在需要不借助外界,只通过纸笔,对2000个数字进行加法计算,得到1000个加法结果,在这个过程中,大学教授要协调指挥小学生完成任务。
在CUDA 进行编程开发还涉及到一些基本概念。首先是核函数,核函数是在 GPU 上面跑的函数,在写法上,我们一般会在函数上面加 @cuda.jit 装饰符,任务分配的时候我们要做一个执行配置,在这个case里面,我们的执行配置是中括号里面[2,4],2x4 乘起来是 8,它代表的是这个任务会被并发地执行八次。任务计算完之后,一般...