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……
在计算密集的任务当中,GPU的优势是传统CPU无法比拟的。GPU最早作为图形处理的专有硬件,随着发展也逐渐在人工智能及科学计算中展露身手。 Python作为胶水语言的代表之一,其性能一直为人所诟病。即使有高性能的NumPy,SciPy等库作为补充,其为了提高编程效率而牺牲性能所带来的影响仍然无法忽视。伴随着人工智能及机器学习相关...
让我们重新审视一下我们在第一章和第三章中看到的 Mandelbrot 集合,为什么使用 GPU 编程?和使用 PyCUDA 入门。首先,我们将编写一个完整的 CUDA 核函数,它将根据一组特定的参数计算 Mandelbrot 集合,以及一个适当的主机端包装函数,我们稍后可以从 Ctypes 接口调用。我们将首先将这些函数编写到一个单独的 CUDA-C.cu...
几乎NumPy中的所有数组操作与运算在这些库中都能找到。GPU部分的代码异步执行，编程时可假定与CPU代码同步运行，大幅降低难度。若仅需进行速度测试，无需关注底层异步逻辑。安装及准备 为了充分发挥GPU优势，需要正确安装这些库。TensorFlow、PyTorch与CuPy均能通过conda或pip简单安装。对于TensorFlow，需安装支持...
GPU编程入门:主要介绍CUDA核函数,Thread、Block和Grid概念,并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶:主要介绍一些优化方法。 GPU编程实践:使用Python Numba解决复杂问题。 初识GPU编程 兵马未动,粮草先行。在开始GPU编程前,需要明确一些概念,并准备好相关工具。
GPU编程实战:基于Python和CUDA的入门指南 随着数据处理需求的急剧增长,传统的CPU计算已难以满足高效、大规模运算的需要。GPU(图形处理单元)因其强大的并行处理能力在科学计算、机器学习、图像处理等领域越来越受到重视。本文将带您初步了解如何使用Python和CUDA进行GPU编程,提升计算性能。
GPU编程入门:主要介绍CUDA核函数,Thread、Block和Grid概念,并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶:主要介绍一些优化方法。 GPU编程实践:使用Python Numba解决复杂问题。 针对Python的CUDA教程 Python是当前最流行的编程语言,被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言,它运行速度...
😎二、搭建GPU编程环境 要进行GPU编程，首先需要搭建一个合适的编程环境。这本书首先介绍了如何安装CUDA工具包和PyCUDA库。对于初学者来说，这可能有些复杂，但书中的步骤详尽，相信你一定能够顺利完成安装。⚡️三、PyCUDA入门 PyCUDA是Python中一个用于GPU编程的库。这本书的第三章详细介绍了PyCUDA的基本用法...
DEAP除了可以使用Numpy进行CPU加速,还可以基于PyTorch进行GPU加速。值得一提的是,在评估时,数据需要以Tensor的格式加载,因为传统的Numpy格式不能被GPU处理。当处理大规模数据时,基于PyTorch进行GPU加速可以显著提高计算速度。 importtimeimporttorchfromdeapimportbase,creator,tools,gp# 确保你的GPU可用,如果不可用,则在CPU...