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【TensorFlow】多GPU训练:示例代码解析

使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析:cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下(batch=128)单卡:两个GPU比单个GPU加速了近一倍:1.简介多GPU训练分为:数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方...

【Python-GPU加速】基于Numba的GPU计算加速(一)基本

Numba是一个可以利用GPU/CPU和CUDA对python函数进行动态编译,大幅提高执行速度的加速工具包。利用修饰器@jit,@cuda.jit,@vectorize等对函数进行编译JIT:即时编译,提高执行速度基于特定数据类型集中于数值计算(高效编译math,cmath,sub-numpy)Numba是一个开源的...

gpu和cpu区别

 GPU的功耗远远超过CPUCache,localmemory:CPU>GPUThreads(线程数):GPU>CPURegisters:GPU>CPU多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行。SIM...
IT猿 ·2020-03-27

Julia:高性能 GPU 计算的编程语言

 0条评论2017-10-3118:02   it168网站 原创 作者:编译|田晓旭 编辑: 田晓旭  【IT168评论】Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快。Julia是出于性能考虑而创建的,它的语...
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