GPU

python运行速度和cpu还是gpu有关_Pythorch速度比较GPU比CPU慢

GPU加速是通过大量并行计算来实现的。在一个GPU上你有大量的核心，每一个都不是很强大，但大量的核心在这里很重要。在像PyTorch这样的框架可以尽可能多地并行计算。一般情况下，矩阵运算非常适合并行化，但也不总是能够并行化计算！在在您的示例中，有一个循环：b = torch.ones(4,4)...
2020-12-22 21:01 阅读数 234

python运行效率gpu_机器学习中GPU与CPU计算速度对比

从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，但是二者是有区别的。GPU与CPU结构缩略图以核心为例，CPU的核心比较重，可以用来处理非常复杂的控制逻辑，预测分支、乱序执行、多级流水等等CPU做得非常好，这样对串行程序的优化做得非常好。但是GPU的...
2020-12-04 13:39 阅读数 97

python怎么利用gpu加速_python怎么利用gpu加速

看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加进代码里面速度并没有提高，查了很久才找到问题所在，当你的电脑有两块以上GPU时，上面这两句代码才起作用！因为我的电脑...
2020-12-04 11:42 阅读数 304

python opencv gpu加速_让Python下的OpenCV也能GPU加速!part.1

20200411更新：经过评论区 @鹤汀凫渚 的指导，我成功的用最简单的方法在python中调用到了GPU加速后的函数，这里把这位朋友的评论贴出来供各位参考：以下原文：本文的核心目的就是加速，在实时图像处理的路上，没有什么比得上加速，速度足够快就能上更复杂的模型，速度足够快就能有更多的预处理，...
2020-11-29 10:22 阅读数 208

windows10下pytorch的GPU利用率低，占用率低

方法1：window10的任务管理器显示的gpu利用率数据有可能是错的，存在bug, 博主就被这个数据误导了。所以，首先从nvidia-smi或其他软件（如，Gpu-Z等）看gpu真实的利用率。方法2、第一种情况排除后，就要考虑模型太小，batch-size太小。将改变模型结构，或将batch...
2020-08-05 11:04 阅读数 111

pytorch训练过程中GPU利用率低

问题在训练人脸数据集MS1M时，采用pytorch的ImageFolder对原始的图像进行的读取。由于人脸数据小，且量大，导致GPU很快训练完成，但是IO却很慢，从而拖垮了整个训练时间。解决方法以上问题的根本原因在于pytorch没有自己的数据格式，像TF的TFrecorde，mx的rec文件...
2020-07-05 16:50 阅读数 174

【tensorflow学习之路】如何使用gpu进行运算

准备阶段：Anaconda 3（官网下载）python3.x（Anaconda3自带）GPU（最低NVDIA GTX 650）tensorflow-gpu（Anaconda中安装）tensorflow基本语法操作代码测试写一个手动调用gpu设备的代码# coding:utf-8'''*****...
2019-11-17 11:24 阅读数 139

【Tensorflow】Tensorflow 2.0 GPU的使用与分配

一、获得当前主机上特定运算设备的列表gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_...
2019-10-28 10:26 阅读数 188
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