在上一篇中使用ComputeShader进行了向量和矩阵的相乘计算，然后在C#代码中通过ComputeBuffer.GetData方法从GPU中读取计算结果，这个方法是一个同步操作，即调用时会堵塞调用线程，直到GPU返回数据为止，所以在需要读取的数据量很大时会有比较高的耗时，会导致游戏卡顿影响体验。 ...
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2021-01-22 11:43:21
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我这里GPU型号为 tesla T4, 算力为7.5，会有一些特殊处理。首先是我不会在Dockerfile中编译caffe 本次环境安装通过Dockerfile安装，如果按照本教程要先安装docker以及nvidia-docker 1. 下载caffe的代码 git clone https://gi ...
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2021-01-14 10:35:24
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测试配置： cpu：Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @2.60GHz gpu：GTX1650 4G 内存：DDR4 2667MHz 浏览器：Chrome 版本 87.0.4280.141 // 测试执行耗时方法 function getRunTime(fun) { co ...
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2021-01-11 11:13:22
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GPU编程和流式多处理器（四） 3.2. 单精度（32位） 单精度浮点支持是GPU计算的主力军。GPU已经过优化，可以在此数据类型上原生提供高性能，不仅适用于核心标准IEEE操作（例如加法和乘法），还适用于非标准操作（例如对先验的近似（例如sin（）和log（）））。32位值与整数保存在同一寄存器文 ...
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2021-01-07 12:14:43
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适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法。由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题，Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND。相反，Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现。xoroshi ...
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2020-12-31 12:02:59
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树莓派3B+ 开启超频 sudo vim /boot/config.txt // 将你要修改的值添加到该文件尾部 # CPU超频 arm_freq = 1375 over_voltage = 6 core_freq = 550 # GPU超频 gpu_freq = 550 # 内存 sdram_fr ...
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2020-12-30 10:35:24
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你是否曾经尝试过运行复杂的计算，却发现它需要花费很长时间，并且拖慢了你的进程？ 有很多方法可以解决这个问题，例如使用 web worker 或后台线程。GPU 减轻了 CPU 的处理负荷，给了 CPU 更多的空间来处理其他进程。同时，web worker 仍然运行在 CPU 上，但是运行在不同的线程 ...
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2020-12-29 11:37:10
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一 对于kubernets里面的资源标记完成之后的使用 1 node节点标签的应用(将资源调度到特定的节点上) #kubia-gpu.ymlapiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: kubia-manual-gpu spec: nodeSelector: gp ...
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2020-12-28 11:31:12
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文|rumor酱编|YY一提到模型加速，大家首先想到的就是蒸馏、（结构性）剪枝、量化（FP16），然而稀疏矩阵（sparsematrix）运算一直不被大家青睐。原因也很简单，一是手边没有现成的代码（懒），二是即使用了，速度也不一定有之前的稠密矩阵（densematrix）快。不过，框架的开发者们并没有停下他们的脚步，就在不久前，HuggingFace开心地宣布，他们可以支持稀疏矩阵运算啦！75%的
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2020-12-24 12:14:24
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本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像，在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1；一、前期踩过的坑二、安装成功的流程【1】拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像【2】镜像内创建容器此处一定是nvidia-docker创建【3】在容器内安装
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2020-12-17 13:10:51
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