在CPU上运行Keras LSTM比在GPU上运行更快？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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为什么深度学习模型在GPU上运行更快？

程序在host（CPU）上运行，将数据发送至device（GPU），并启动kernel（函数）在device（GPU）上执行。...但在我们实际运行这段代码之前，还需要进行一些调整。需要牢记的是，核心函数是在设备（GPU）上执行的。这意味着它使用的所有数据都应当存储在GPU的内存中。...GPU 版本上，我们的循环更少，从而可以更快地处理操作。...下面是CPU和GPU在NxN矩阵乘法上的性能比较：正如您所观察到的，随着矩阵大小的增加，矩阵乘法运算的 GPU 处理性能提升甚至更高。...因此，您现在能够从头开始实现在 GPU 上运行的您自己的神经网络！总结本文[1]我们探讨了提升深度学习模型性能的GPU处理基础知识。

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在gpu上运行Pandas和sklearn

但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖 GPU 支持，因为它具有提升深度学习算法的潜力。 Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。...对数运算为了得到最好的平均值，我们将对两个df中的一列应用np.log函数，然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒，而CPU（常规的pandas）则是2.55秒!

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ParallelX在GPU上运行Hadoop任务

ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示，这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...大部分GPU云服务提供商在HPC云中提供GPU，但我们希望能够以比较低廉的价格使用云服务中的GPU。毕竟，这正是Hadoop的设计初衷——便宜的商用硬件。”...在更好地理解ParallelX编译器能够做哪些事情之前，我们需要了解现在有不同类型的GPU，它们配备了不同的并行计算平台，例如CUDA或OpenCL。...Tony提到，ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码，从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编，以便在GPU上运行。...在我们测试中，使用我们的流水线框架，I/O吞吐几乎能够达到GPU计算吞吐能力的水平。”

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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。在大多数情况下，你最需要的是数据并行。数据并行数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...(shape=(140, 256)) shared_lstm = keras.layers.LSTM(64) # 在一个 GPU 上处理第一个序列 with tf.device_scope('/gpu...= shared_lstm(tweet_b) # 在 CPU 上连接结果 with tf.device_scope('/cpu:0'): merged_vector = keras.layers.concatenate

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在QEMU上运行OPTEE

TEE越来越成为一种基础的安全技术，optee作为一种优秀的开源TEE OS正吸引了越来越多的厂商，越来越多的学习者，安智客之前也多次介绍过本文给大家做一个实操演示，在QEMU上运行OPTEE，CA侧运行一个...第二：从GitHub上获取源码。...需要注意的是要将...optee\.repo\manifest.xml文件修改一下，修改manifest.xml文件，将.git去掉，如下图所，我们可以看到完整将optee在qemu上运行，直接需要的代码包有...在源码目录build下面，依次执行如下命令即可： make -f toolchain.mk toolchains make -f qemu.mk all make -f qemu.mk run-only...第四，运行QEMU。

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比原生更快：在 Linux 内核中运行 WebAssembly

我们是否可以让 WASM 运行得比原生代码更快？这篇文章将介绍我们在 Linux 内核中实现的 WebAssembly 安全运行环境。...我们在 Linux 内核中成功运行了一个 TCP Echo 服务端程序，并取得了相对原生代码 10% 的性能提升。...安全性在内核模式运行用户代码是件危险的事情。虽然我们用了很多技巧来保护系统免受恶意代码的攻击，我们仍然建议短期之内，在我们没有完整 Review 运行环境代码前，只通过这个模块执行可信的代码。...编译、运行加载内核模块前，请确保：你的内核版本大于等于 4.15 你的内核启用了抢占执行（preemption）。尝试在未启用抢占的内核上执行 WASM 用户代码会锁死你的系统。...（在 kernel-wasm 上运行的 cowsay ）

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【译】超硬核｜在自制的 CPU 上运行 Rust

很多人构建了他们自制的CPU，要么在实际的面包板上，要么在软件中，用于模拟器或电路合成。...还有一个叫做虚拟内存（virtual memory）的概念，它指的是一个完全不相关的东西（虽然在方式上很相似）：通过使用交换（swap）等策略，为程序提供一个比计算机RAM更大的地址空间，允许将RAM页面移动到磁盘存储中...CPU的语言是汇编指令。这些指令有一个固定的、定义好的编码，在ARM Thumb指令集上，它们总是（也就是几乎总是）有相同的大小：16位。...所有这些都被CPU和在其上运行的程序视为内存中的地址。例如，向地址0xFFFFFF00写一个字节将在终端显示器上显示一个字符。从地址0xFFFFFF18中读取一个字节，就可以知道键盘缓冲区是否为空。...BASIC 解释器这是一个简单的BASIC解释器REPL，类似于80年代的家用电脑（如C64）上的东西。你可以逐行输入程序，显示它们，并运行它们。

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在Hadoop上运行Python脚本

因此我们可以直接运行python的脚本了。...'%s\t%s' % (current_word, current_count) 文件保存后，请注意将其权限作出相应修改： chmod a+x /home/hadoop/reduce.py 首先可以在本机上测试以上代码...在Hadoop上运行Python代码准备工作：下载文本文件： ~$ mkdir tmp/guteberg cd tmp/guteberg wget http://www.gutenberg.org...files/5000/5000-8.txt wget http://www.gutenberg.org/cache/epub/20417/pg20417.txt 然后把这二本书上传到hdfs文件系统上：...$ hdfs dfs -mkdir /user/input # 在hdfs上的该用户目录下创建一个输入文件的文件夹 $ hdfs dfs -put /home/hadoop/tmp/gutenberg

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在kubernetes上运行WASM负载

在kubernetes上运行WASM负载 WASM一般用在前端业务中，但目前有扩展到后端服务的趋势。本文使用Krustlet 将WASM服务部署到kubernetes。...简介 Krustlet 是一个可以在kubernetes本地运行WebAssembly负载的工具。Krustlet作为kubernetes集群中的节点。...为了在Krustlet 节点上运行一个应用，首先必须将该应用编译为WebAssembly 格式，并推送到镜像仓库中。...get nodes -o wide，可以看到新增了一个节点ubuntu，在该节点上可以运行WebAssembly负载： # kubectl get node -owide NAME...WASM由WASM虚拟机实现隔离性，但目前的隔离程度有限(如CPU、mem、network、共享存储等)，且WASM虚拟机实现各异。这里给出了一系列WebAssembly Runtimes。

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在OS X上运行Docker

在使用Linux系统时，配置和使用Docker几乎是轻而易举的。但是，如果你像许多极客一样使用OS X作为你的主要开发系统呢？...我已经在bitbucket.org/ariya/docker-hellogo准备了一个演示，你可以跟着操作。...假设已经安装了Docker（可以参考教程在Ubuntu上安装Docker），我们可以直接构建容器： sudo docker build -t hellogo ....由于端口8200被正确转发，您还可以使用在OS X（主机系统）上运行的Safari访问http://localhost:8200。从这个配置过程中，您可以见证虚拟化的力量。...您的OS X机器在基于VirtualBox的虚拟机中运行Ubuntu 14.04系统。现在，在这个Ubuntu系统中，还有一个CentOS 6.5系统在容器中运行。

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在Android系统上运行frp

一时兴起，想在Android上跑一下frpc，本来以为需要在PC上交叉编译后放到机器上才行，后来发现好像更简单，Android YYDS！.../frp\@v0.37.1/cmd/frpc # 此时frpc已经被安装到$GOPATH/bin下了 go install main.go 执行 cd ~/go/bin # 准备好你的frpc.ini在~.../frpc ps:在给文章起名字的时候，第一时间是想着叫在Android系统上运行frp，slug顺手敲了run_frp_on_android，突然仔细一想，好像之前真没有思考过一个问题，当描述一个app...运行在某个系统的情况的时候，是说在Android上运行微信，还是说在Android中运行微信？

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在 RK3399 上运行开源的 mali GPU 驱动

这篇文章主要讲如何在运行 mainline linux kernel 的 RK3399 开发板上开启 GPU 加速：RK3399 集成了 Mali-T860 GPU，所以我们可以利用 linux kernel...GPU 有没有在工作： cat /proc/interrupts 查看 jpu 和 job 产生的中断数量，如果 gpu 在工作，会频繁产生中断运行 top 命令，观察 cpu 利用率，如果 GPU...没工作，所有的图像渲染靠 CPU，CPU 占用率会高。...在 Ubuntu 系统上可以直接通过 apt install 命令安装，在 Debian 系统上需要通过源码编译： apt install libjpeg62-turbo-dev libpng-dev...下面是我在 RK3399 Leez P710 开发板上测试的录屏，可能会感觉不够流畅，这是因为这个录屏软件是靠 CPU 进行软编码，严重拖累了整个系统的性能。

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使用Llama.cpp在CPU上快速的运行LLM

大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。...但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...需要注意的重要一点是，在将原始llm转换为GGML格式时，它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下，减少运行这些大型模型所需的内存。...降低n_batch有助于加速多线程cpu上的文本生成。但是太少可能会导致文本生成明显恶化。使用LLM生成文本下面的代码编写了一个简单的包装器函数来使用LLM生成文本。...llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中，我建议深入的研究一下这个包。

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GPU底层优化 | 如何让Transformer在GPU上跑得更快？

作者：Edison_G Transformer 对计算和存储的高要求阻碍了其在 GPU 上的大规模部署。...在本文中，来自快手异构计算团队的研究者分享了如何在 GPU 上实现基于 Transformer 架构的 AI 模型的极限加速，介绍了算子融合重构、混合精度量化、先进内存管理、Input Padding

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在 Mac M1 的 GPU 上运行Stable-Diffusion

Stable Diffusion 是开源的，所以任何人都可以运行和修改它。这就是其在开源之后引发了大量创作热潮的原因。...您可以在 Replicate 云中运行 Stable Diffusion，但也可以在本地运行它。除了生成预测之外，您还可以对其进行破解、修改和构建新事物。...让它在 M1 Mac 的 GPU 上运行有点繁琐，所以我们创建了本指南来向您展示如何做到这一点。...在该页面上下载sd-v1-4.ckpt（~4 GB）并将其保存models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt在您在上面创建的目录中。运行！...return 'cuda' elif(torch.backends.mps.is_available()): return 'mps' else: return 'cpu

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PG-Storm：让PostgreSQL在GPU上跑得更快

在处理器内核数量和RAM带宽上，GPU有得天独厚的优势。GPU通常有成百上千的处理器内核，RAM带宽也比CPU大几倍，可以并行处理大量数值计算，因此其运算十分高效。...PG-Storm基本基于两点思想：运行中本地GPU代码生成异步流水线执行模式在查询优化阶段，PG-Storm检测给定查询是否完全或部分可以在GPU上执行，而后确定该查询是否可转移。...CUDA平台允许这些任务在后台执行，因此PostgreSQL可以提前运行当前进程。通过GPU加速，这些异步相关切分也隐藏了一般延迟。装载PG-Strom后，在GPU上运行SQL并不需要专门的指示。...它允许允许用户自定义PostgreSQL的扫描方式，而且提供了可以在GPU上运行的扫描/联接逻辑的其他可行方案。如果预计费用合理可行，任务管理器则放入自定义扫描节点，而非内置查询执行逻辑。...在此次测试中，所有相关的内部关系都可以一次性地加载到GPU RAM上，预聚集大大减小了CPU需要处理行数。测试代码详情可以查看这里。

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在Windows上如何后台运行JuiceFS

在Windows上如何后台运行JuiceFS 1. 背景&解决方案 JuiceFS的Badger引擎改造完成以后，需要在Windows下面进行后台运行。...因为现有的JuiceFS中还没有在Windows下的后台运行实现，所以需要通过其他途径解决。...服务注册脚本解压对应的工具到Windows10下面的的D:/juicefs目录即可，同时将编译好的juicefs.exe也放置在同一个目录,创建一个初始化脚本InstallService.bat，该脚本用于注册一个名为...运行须知需要注意的是，上面的脚本都需要用系统管理员权限运行运行成功以后，可以成功在资源管理器中看到对应的盘符系统服务面板会注册一个名为JuiceFS的后台服务

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在 Linux or windows 上后台运行服务

为什么写这篇文章直接原因是: 看到今天分享的另一篇文章 - Python 一行搭建文件服务器, 然后自己在 Windows 上操作了一下,发现关闭命令行服务就停止运行了....随后搞了很久,终于让程序在后台跑起来了(关闭命令行不会自动退出) 联想到了以前经常在 Linux 上搭建一些 C++编译的服务, 以前是直接 "..../服务名" 这样运行的(关闭命令行,服务即停止运行,很不方便),后来学到了 Linux 后台运行服务的技巧,很方便....在Linux中, /dev/null是一个特殊的设备文件，它丢弃一切写入其中的数据查看后台运行中的服务运行 jobs -l 命令, 即可查看后台运行的程序以及它的 pid Windows 上操作...首先在windows上启动python服务第一步: 首先写一个bat脚本第二步: 写一个vbs脚本(Visual Basic的脚本语言) 其实不需要了解具体语法, 拿来直接用即可后台运行服务

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Spacebuilder在Mono上运行修改备忘

Spacebuilder 是一个asp.net mvc3项目，使用到了Combres，Combres依赖于dotless,然后在Spacebuilder的项目没有见到的dotless,运行要求dotless...System.NotImplementedException （SSL encryption for data sent between client and server is not implemented.）在stackoverflow...上看到了类似问题：http://stackoverflow.com/questions/14075667/cant-connect-to-sql-azure-database-using-monotouch...在Windows Azure独立建立一个虚拟机安装SQL Server 2008 R2，手工安装spb。...在Mono 下以上程序集就可以跑ASP.NET mvc 3. web.config 添加上了但还是报错

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在Docker上运行Django和Vue

在Docker上运行Django和Vue Run Django and Vue on Docker Django Dockerfile 生成django项目依赖包....-t 123.bthlt.com/bthlt_front:$1 . docker push 123.bthlt.com/bthlt_front:$1 bash build_run.sh v0.0.1 在Docker...上运行Django和Vue Run Django and Vue on Docker docker run --name bthlt-backend -d -p 8000:8000 123.bthlt.com

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