__CUDA_ARCH__宏的行为
在宿主代码中，看来 __ CUDA_ARCH __ 宏不会生成不同的代码路径，而是会为当前设备的确切代码路径生成代码. 但是，如果 __ CUDA_ARCH __ 在设备代码中，它将为编译选项(/arch)中指定的不同设备生成不同的代码路径. 任何人都可以确认这是正确的吗? 解决方案 __ CUDA_ARCH __ 在设备代码中使用时，将带有为其定义的数字，以反映当前正在编译的
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opencl中速度慢的问题
我尝试第一次使用opencl，目标是计算数组中每一行的argmin.由于每一行的操作都独立于其他行，因此我认为将其轻松放在图形卡上是很容易的. 与仅使用外部forloop在cpu上运行代码时相比，使用此代码获得的性能似乎更差. 这是代码: #pragma OPENCL扩展cl_khr_fp64:启用int argmin(全局双精度* array，int end){双倍最小值=数组[
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Tensorflow 2.3.0无法检测到GPU
张量流未检测到GPU卡.我已按照Nvidia网站和tensorflow/install/gpu上建议的步骤进行操作. 我该如何解决? 我正在使用以下软件包和驱动器: NVIDIA [nvcc:NVIDIA(R)Cuda编译器驱动程序版权所有(c)2005-2019 NVIDIA Corporation建立在Sun_Jul_28_19:12:52_Pacific_Dayligh
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PyTorch:tensor.cuda()和tensor.to(torch.device("cuda:0&";))之间有什么区别?
在PyTorch中，以下两种方法之间的区别在于将张量(或模型)发送到GPU: 设置: X = np.array([[1、3、2、3]，[2、3、5、6]，[1、2、3、4]])#X = model()X =割炬DoubleTensor(X) 方法1 方法2 X.cuda() device = torch.device("cuda:0") X = X.to(device) (
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使用具有GPU支持的XGBClassifier不能加速
在下面的代码中，我尝试搜索xgboost的不同超参数. param_test1 = {'max_depth':list(range(3,10,2))，'min_child_weight':list(range(1,6,2))}预测变量= [如果x不在['target'，'id']中，则x在train_data.columns中为x.gsearch1 = GridSearchCV(estimat
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如何在pytorch中进行并行处理
我正在研究深度学习问题.我正在使用pytorch解决它.我有两个GPU在同一台计算机上(16273MiB，12193MiB).我想将两个GPU都用于训练(视频数据集). 我收到警告: GPU之间存在不平衡.您可能要排除GPU 1，具有少于GPU 0的75％的内存或内核.您可以通过设置将device_ids参数设置为DataParallel，或者通过设置CUDA_VISIBLE_DEVI
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C#SkiaSharp OpenTK Winform-如何从后台线程绘制?
我正在尝试使用SkiaSharp替换GDI +，以提供一个数据可视化框架，该框架可使用实时不断变化的工程数据来呈现多层可缩放的可缩放图形. 在GDI +中，应用程序执行了以下操作: 创建了具有透明背景的图形图层的集合，这些图层通常是网格图层，一个或多个数据图层以及用于光标信息和突出显示的覆盖图层，每个图层都由单独的位图支持. 在渲染循环后台线程中，仅使用GDI +重绘了每个渲染周期需
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GPU的编程语言是什么
我阅读了一篇文章，指出GPU是超级计算的未来.我想知道在GPU上进行编程的编程语言是什么 解决方案 OpenCL是开放和跨平台的解决方案，可在GPU和CPU上运行.另一个是CUDA，由NVIDIA为他们的GPU构建. HLSL，Cg很少
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Tensorflow:将allow_growth设置为true仍然会分配我所有GPU的内存
我有多个GPU，但是我只想使用一个GPU进行训练.我正在使用以下选项: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement = True，log_device_placement = True)config.gpu_options.allow_growth =真与tf.Session(config = config)作为sess: 尽管设置了/使用所有
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用于使用“引导"引导进行引导的GPU计算.包裹
我想使用引导进行大量分析.我看到使用并行计算提高了自举的速度，如以下代码所示: 并行计算 #检测cpu数量图书馆(平行)detectCores()库(启动)#启动功能->吝啬的bt.mean
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Tensorflow新的Op CUDA内核内存管理
我已经在Tensorflow中使用GPU CUDA内核实现了一个相当复杂的新Op.此Op需要大量动态内存分配的变量，这些变量不是张量，并且在操作完成后被释放，更具体地说，它涉及使用哈希表. 现在我正在使用 cudaMalloc()和 cudaFree()，但是我注意到Tensorflow有自己的类型，称为 Eigen :: GPUDevice 可以在GPU上分配和取消分配内存. 我的问
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什么是GPU驱动的渲染?
如今，我从不同的地方听到有关所谓的GPU驱动的渲染的信息，这是一种全新的渲染范例，完全不需要绘制调用，并且新版本的OpenGL和Vulkan API都支持它.有人可以解释一下它在概念上实际上是如何工作的，与传统方法的主要区别是什么? 解决方案 概述 为了渲染场景，必须发生许多事情.您需要走动场景图以找出存在哪些对象.对于现在存在的每个对象，您现在需要确定它是否可见.对于每个可见的对象
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是否可以使用GPU加速Python中的哈希处理?
我最近阅读了杰夫(Jeff)的博客文章，标题为 Speed Hashing ，他提到的其他事项包括，利用GPU的功能，您可以真正快速地对事物进行哈希处理. 我想知道是否有可能利用GPU的功能来对Python(md5，sha-1等)中的事物进行哈希处理? 我对此感兴趣，因为它试图查看我能以多快的速度对事物进行暴力处理(不是真实的东西，是来自旧的泄漏的数据转储). 此刻，我正在做这种
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如何有效利用GPU进行强化学习?
最近，我研究了强化学习，但有一个问题困扰着我，我找不到以下答案:使用GPU如何有效地进行训练?据我了解，与环境的不断交互是必需的，对我来说这似乎是一个巨大的瓶颈，因为该任务通常是非数学的/不可并行的.例如，Alpha Go使用多个TPU/GPU.那他们怎么办呢? 解决方案 实际上，您经常会在学习步骤之间与环境进行交互，与在GPU上运行相比，在CPU上运行通常会更好.因此，如果用于执行操作的
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与TensorFlow/cuDNN中的NHWC相比，NCHW快多少?
TensorFlow官方性能指南指出: CNN使用的大多数TensorFlow操作都支持NHWC和NCHW数据格式.在GPU上，NCHW更快.但是在CPU上，NHWC有时会更快. 在卷积中，NCHW与TensorFlow/cuDNN中的NHWC相比要快多少?是否有任何参考或基准? 此外，为什么速度更快?据我了解(请参阅此处)，GPU上用于NHWC的TensorFlow将始终在内部
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训练某些网络时，GPU上的Keras(Tensorflow后端)比CPU上慢
我很难确切地理解为什么小尺寸网络的GPU和CPU速度类似(CPU有时更快)而大尺寸网络的GPU更快.问题底部的代码在i7-6700k上的运行时间为103.7s，但是当使用tensorflow-gpu时，代码的运行时间为29.5秒. 但是，当我训练一个具有100个隐藏神经元的网络时，而不是下面的示例中的1000个，当使用GPU时，我得到的时间约为20秒，而使用CPU时则为15秒. 我在另
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GPU如何并行化不同的任务?
我真的很想了解GPU如何并行化不同的任务，例如实时渲染和训练神经网络.我知道并行化背后的数学原理，但我很好奇GPU的实际工作原理.实时渲染和训练神经网络确实有所不同.GPU如何有效地并行执行这两项任务? 解决方案 GPU并行化要求将问题分解为尽可能多的独立，相等的计算(SIMD).C ++看起来像什么 void示例(float *数据，const int N){for(int n =
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torch.cuda.is_avaiable返回False，而nvidia-smi不起作用
我正在尝试构建可以使用GPUS运行的docker映像，这是我的情况:
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Tensorflow-GPU专用vs共享内存
Tensorflow是仅使用专用GPU内存还是可以使用共享内存? 我也跑了这个 从tensorflow.python.client导入device_lib device_lib.list_local_devices() [名称:"/device:CPU:0"device_type:"CPU"memory_limit:268435456 名称:"/device:GPU:
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在Tensorflow GPU中训练简单模型的速度比CPU慢
我在Tensorflow中设置了一个简单的线性回归问题，并在1.13.1中使用Tensorflow CPU和GPU创建了简单的conda环境(在NVIDIA Quadro P600的后端中使用CUDA 10.0). 但是，看起来GPU环境总是比CPU环境花费更长的时间.我正在运行的代码如下. 导入时间进口警告将numpy导入为np导入密码将tensorflow导入为tf将tensorflo
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