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TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先在这里 确认你的显卡支持 CUDA。 CPU的版本安装很简单,我是在Anaconda下采样pip的方式安装的: Anaconda Prompt模式下,使用命令: pip install tensorflow 1. 可以使用如下代码来测试,...
总之，Torch在CPU和GPU上的运行原理基本相同，只是在计算性能方面存在差异，GPU通常较CPU更适合处理需要大规模并行计算的深度学习计算任务。
4.时间对比 GPU vs CPU 测试结果,明显对比出,GPU能为训练的模型加速16倍了。。。 cpu_train_epoch_1 = 126.8秒 = 2分钟 cpu_train_epoch_2 = 126.8秒 = 2分钟 cpu_test = 59.9秒 = 1分钟 gpu_train_epoch_1 = 7.8秒 gpu_train_epoch_2 = 7.6秒 gpu_test = 22秒 cpu gpu 5.一个GPU可运行多...
在该示例代码中,我们首先生成一个128×128的随机矩阵x,然后使用torch.fft.fft2计算CPU上的fft,使用cuFFT计算GPU上的fft,并比较结果的正确性和速度。从结果可以看出,使用cuFFT计算GPU上的fft比CPU上的fft要快得多。 本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式...
2022年5月,PyTorch官方宣布已正式支持在M1芯片版本的Mac上进行模型加速。官方对比数据显示,和CPU相比,M1上炼丹速度平均可加速7倍。 哇哦,不用单独配个GPU也能加速这么多,我迫不及待地搞到一个M1芯片的MacBook后试水了一番,并把我认为相关重要的信息梳理成了本文。
迭代效率:GPU执行部分的是基于torch或者tf的模型,可以接近0成本的部署到推理微服务上,但是CPU执行部分包含一些预处理、后处理的部分,除了一些常见的图像解码、缩放、NMS等操作,还有很多自定义的逻辑,难以通过统一协议进行低成本部署,需要在微服务里进行二次开发,并且大部分情况下需要采用和离线算法实现不同的开发语言,拖累...
// torch::Tensor tensor = torch::rand({2, 3}); //cpu版 // std::cout << tensor << std::endl; //cpu版 torch::Device device(torch::kCUDA); //GPU版 torch::Tensor tensor = torch::rand({2, 3}).to(device); std::cout << tensor << std::endl; ...
在cpu做numpy向量乘法需要消耗大量额外显存,在gpu做torch向量乘法只需要少量额外显存 发布于 2024-01-17 11:45・IP 属地浙江 1 人喜欢 分享收藏 举报 写下你的评论... 暂无评论登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境立即登录/注册...