Fassi通过CUDA支持GPU,要求3.5以上算力,float16要求CUDA7.5+ 通过index_gpu_to_cpu可以将索引从GPU复制到CPU,index_cpu_to_gpu 和 index_cpu_to_gpu_multiple可以从CPU复制到GPU,并支持GpuClonerOptions来调整GPU存储对象的方式. GpuIndexFlat, GpuIndexIVFFlat 和 GpuIndexIVFPQ分别是IndexFlat, IndexIVFFlat 和 IndexI

最近在玩faiss,运行这段代码的时候报错了: res = faiss.StandardGpuResources()flat_config = 0index = faiss.GpuIndexFlatL2(res,d,flat_config) 报错内容见上: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "swigfaiss_gpu.py"

前言 训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速. 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动: 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等: 3. 打开nvidia-smi中的PM属性: 4. 程序中指定使用的GPU设备: 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速. 操作过程 方法一: 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIB

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成

这篇相当于是对前三篇的总结,基本效果如下: 在初试PyOpenGL一 (Python+OpenGL)讲解Pyopengl环境搭建,网格,球体,第一与第三人称摄像机的实现.在初试PyOpenGL二 (Python+OpenGL)基本地形生成与高度检测 里以用高程图生成地形以及以球体做三人称漫游.初试PyOpenGL三 (Python+OpenGL)GPGPU基本运算与乒乓技术 里实现了基本的GPGPU运算. 我认为比较完善的GPU粒子系统应该如下,粒子初始化可以放在CPU里,但是相关数据运算首先要

这里首先确认没有安装CPU版本,并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda. 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow: 打开cmd并输入: conda create -n tensorflow pip python=3.5 继续cmd中输入: activate tensorflow 安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tun

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! 因为我的电脑只有一块GPU,所以需要将参数的“1”改成“0”才可以,否则找不到“1”号设备,它就会默认使用CPU,速度不会提高. 如果是在终端中运行python程序,使用命令:CUDA_

技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化.在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy.pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库.这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺:而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pyth

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快

首先通过以下命令查看是否GPU驱动成功: 注意:需要在bash终端输入 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 如果成功驱动GPU你会在终端上看到类似GPU的型号,内存等信息会看到-例如:name: Tesla P100-PCIE-16GB major: 6 minor: 0 memoryClockRate(GHz):

八月第一周,网易云社区联合博文视点为大家带来Python专场送书福利,10本关于Python的书籍内容涉及Python入门.绝技.开发.数据分析.深度学习.量化投资等.以下为书籍简介,送书福利请见文末哦~ 1.虫术——Python绝技 梁睿昆著 编辑推荐 本书基于Python这门灵活且简洁的语言,结合作者在网络数据爬取和大数据方面的实际工程经验,使得本书更具实用性.本书旨在让更多数据工作者或编程爱好者在大数据时代从海量的信息中通过掌握“虫术”来获取对自已或企业有价值的信息. 内容提要 <虫术——

翻译  https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/ 大多数用户知道如何检查其CPU的状态,查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用.相反,从历史上看,保持GPU的运行状况和状态更加困难.如果您不知道在哪里看,甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能.值得庆幸的是,NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进. 该工具是NVIDIA的系统管理界面(nvidia-smi).根据卡的生成方式,可

python3.6 无法使用tensorflow gpu 环境名称 test1 在控制台里进入环境 conda activate test1 使用python python 查看gpu能否使用 print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) cuda版本查看 nvcc -V 10.2.89 判断是否使用了gpu: 推荐的方法是检查TensorFlow是否使用GPU如下: tf.config.list_physical_devices('GPU') 输出

技术背景 笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆了.而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用).然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1.2.3.4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言. 问题复现

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

from: http://www.erogol.com/broad-view-machine-learning-libraries/ http://www.slideshare.net/VincenzoLomonaco/deep-learning-libraries-and-rst-experiments-with-theano FEBRUARY 6, 2014 EREN 1 COMMENT Especially, with the advent of many different and in

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)