前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级...所以用的基础for循环...., 解析可以看之前的文章....结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq....其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
参考链接： Python程式转置矩阵 from...import与import区别在于import直接导入指定的库，而from....import则是从指定的库中导入指定的模块 import...as...则是将import A as B,给予A库一个B的别称，帮助记忆 在机器学习中，对象是指含有一组特征的行向量。...这个领域最出色的技术就是使用图形处理器的 GPU 运算，矢量化编程的一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应的程序代码，维度是指在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数，完整表述应为“对象X基于前提...scatter(x,y)和plot(x,y,'*')的效果一致就是根据x和y坐标绘制出所有点而已， 而plot默认是将所有点按一定的顺序连接成一条多段线当plot指定了线性时，就可以绘制不同的图像，比如...1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]] dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为 numpy矩阵
但是需要说明的是CUDA为N卡独有，所以这就是为什么A卡对于深度学习不友好的原因之一。 Tensor Cores是加速矩阵乘法过程的处理单元。...在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算，我只需将....这就是为什么一个在CPU上需要几天训练的模型现在在GPU上只需要几个小时。...下面是一个总结的结果: NVIDIA的CUDA和Tensor Cores确实大大提高了矩阵乘法的性能。
但问题是在 GPU 上访问显存的延时相当的大（~100 时钟周期），如果 A 的一行因为在内存中是连续的还能够利用 GPU 的超大显存带宽一次载入多个元素平摊其载入时间以及缓存来降低延时，对于 N 上千的大矩阵来说...对其的优化就要用到共享内存了，共享内存是位于 GPU 上的片上缓存，速度可与一级缓存相当，而且同一个线程块中的线程可以通过共享内存交换数据，唯一的缺点是容量有限。...此外，GPU 的运算单元无法直接操作共享内存的数据，需要有一个传输指令将其送到寄存器上，而这个 mov 指令会占用和实际计算指令几乎相当的时间，可谓相当大的开销。...以上的那些参数选择，比如为什么选择 64 个线程，都是根据 GPU 硬件资源决定的，以便在满足每个线程所需的寄存器资源基础上，创建尽可能多的线程 warp，以便调度器在某些 warp 等待数据时将别的...GPU 架构的寄存器 bank 都会有变动，比如 Volta 架构就是分为 2 个 64 位的 bank，这也是 maxas 无法在现在的主流 GPU 上发挥性能的主要原因。
3D变换矩阵：平移、缩放、旋转 3D变换矩阵是一个4x4的矩阵，即由16个实数组成的二维数组，在三维空间中，任何的线性变换都可以用一个变换矩阵来表示。...本文介绍从变换矩阵中提取出平移、缩放、旋转向量的方法，提取公式的复杂程度为“平移 的数学库），首先给定一个行主序的4x4...的变换矩阵： // 变换矩阵（a～l为任意实数） const transform = [ [a, b, c, d], [e, f, g, h], [i, j, k, l], [0, 0, 0,...，包括Euler角、四元数、轴-角，但旋转矩阵是统一的，将前三列分别除以缩放向量，就得到3x3的旋转矩阵： // 旋转矩阵 const scale = [ [ transform[0][0] /.../ scale[0], transform[2][1] / scale[1], transform[2][2] / scale[2] ], ] 下面这张图可以直观地看到，平移、缩放、旋转在变换矩阵中的位置关系
目录 01 研究背景 02 技术背景 03 实验方法 04 工作启迪 附录 GPU底层结构与执行流程 ---- 图片 不管是解方程还是机器学习，最后在数值上，都是矩阵的计算...矩阵向量乘法的性能跟矩阵的稀疏性和硬件有关，作者从这两个方面出发，在两种不同的GPU上，分别使用支持向量回归和多层感知机算法，来预测几种稀疏格式的SpMV性能。 ...然后使用cusp库对每个矩阵计算其特征和SpMV平均运算时间，其中，特征用于训练，时间用作标签。 然后使用前面的两种算法分别在两个GPU上训练和测试验证。 ...作者在上面发现的基础上，使用SVR模型进行了进一步的实验。 作者使用著名的通常用于测试SpMV在GPU上性能的14个非结构化稀疏矩阵作为测试集，其他的均作为训练集。 ...如何在GPU环境下加速矩阵运算，在很大程度上控制着EDA技术的并行化性能。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。...NVIDIA技术优缺点 NVIDIA GRID NVIDIA在vGPU技术上提供了2种模式，GPUpassthrough和Bare-Metal Deployment。...NVIDIA以上2种的共享方式都不支持根据用户申请的请求对GPU计算能力的时间分片特性，举个例子，A用户申请0.8个GPU的计算能力，B用户申请0.1个GPU的计算能力，2人都跑同样的应用程序，在NVIDIA...的技术方案里面，2个用户的GPU使用是0.5和0.5平均的使用方式，无法保证A用户GPU使用时间。...重新设计共享GPU方案 前面分别介绍了NVIDIA的2种共享GPU的技术的优缺点，那么有没有可能有一种新的方案，既能给容器平台提供共享，又能避免中心化代理GPU指令呢 由cgroup获得的启发 cgroup
，以及NVIDIA如何利用该架构为Kubernetes上的GPU工作负载提供动力。...接手并深入讨论了VM中GPU的原因和方法。...NVIDIA已经开发了KubeVirt GPU设备插件，它可以在GitHub上获得，它是开源的，任何人都可以查看并下载它。...使用设备插件框架是向GPU提供对Kubevirt虚拟机访问的自然选择，下图显示了涉及到GPU透传架构的不同层： ?...Vishesh Tanksale目前是NVIDIA的高级软件工程师。他专注于在Kubernetes集群上启用VM工作负载管理的不同方面。他对VM上的GPU工作负载特别感兴趣。
概述 图作为数据结构书中较为复杂的数据结构，对于图的存储方式分邻接矩阵和邻接表两种方式。在这篇博客中，主要讲述邻接矩阵下的图的深度优先遍历（DFS）与广度优先遍历（BFS）。...---- 广度优先遍历（BFS） BFS 算法的思想是:对一个无向连通图,在访问图中某一起始顶点 v 后,由 v 出发,依次访问 v 的所有未访问过的邻接顶点 w1, w2, w3, …wt;然后再顺序访问...w1, w2, w3, …wt 的所有还未访问过的邻接顶点;再从这些访问过的顶点出发,再访问它们的所有还未访问过的邻接顶点,……,如此直到图中所有顶点都被访问到为止。...，DFS搜索图，直至图中所有与v0路径相通的顶点都被访问。...include using namespace std; class Graph{ private: int** G; //邻接矩阵
关于版本的注意事项： 1、GPU与服务器的兼容性。...A40比较新，在华为的服务器兼容部件里面没有查到，在超聚变的兼容部件里面可以查到。 图片 2、虚拟化软件与GPU之间的兼容性，以及推荐的GPU虚拟化软件版本。...GPU卡安装到服务器需要专门的GPU Raise卡，另外还需要采购GPU转接线，GPU装接线再连接到GPU Raise卡里自带的线，从而连接GPU卡与GPU Raise卡。...GPU---GPU装接线---GPU Raise卡转接线---GPU Raise卡。 图片 图片 另外电源的功率大一点，保证GPU的供电。...现在华为的虚拟化安装，可以先安装一台CNA，在通过CNA上安装一个安装软件，通过web界面，给其他服务器安装CNA，以及VRM，比之前在本地电脑上运行安装工具方便很多。
真实的业务场景往往就是如此，我们只关心前10名的情况，前10行就给我老老实实地放这10个类别，剩下的放在最后一行，对于others，我关心的只是份额，甚至我一点也不关心，因为加在一起都不足10%。...（由此，我们可以想这么一个问题，排名最后的几个类别，如果合在一起占比不足10%，则直接显示为others，剩余的类别直接显示类别名，也就是直接显示类别名的数量是动态变化的。）...但是本质上还是排序了，因为默认排序就是按照第一列的名称进行的。...满足了上面这个要求后，理论上客户还是会提出更高的要求的。...由于我们的数据是直接在表中进行设置的，因此表中的排名是不会随着切片器的选择变动而变化的，因此也就无法实现上面的效果。 那么上面的效果是如何做的呢？请持续关注【学谦数据运营】。
想要的结果如下（前10名显示，后面的为others）： 思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。...因此，学习编程，本质上是在学习解决问题的思路，是在学习如何将一个复杂问题拆解为一个一个简单的小问题，然后逐个击破。 而无论是在教学上，还是在工作上，生活上，诸多问题也都是这种思路。...尤其是这么多年的教学工作，我深深认识到，作为一名教师，给他们传授知识与技能、过程与方法仅仅是皮毛，最核心的应该传授给他们认识问题、分析问题、拆解问题、逐个解决问题的方法论，也就是情感态度与价值观问题。...上面这个问题其实简单，解决也很快速，但是我会分为多篇文章来写，每一篇文章的最后我会放一个图，用该篇文章的办法是做不到的，但是只要再多写几步，就可以完成，大家可以先进行思考，请大家持续关注。...基本上满足了小白的要求。 当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。
，在单个 GPU 上实现数据高效的多模态融合 https://arxiv.org/abs/2312.10144 5.2 即插即用框架。...例如，我们在Flickr30K测试集上的文本到图像检索任务中，使用大约600倍更少的计算资源（大约51比约30002 GPU天）和大约80倍更少的图像-文本对（大约500万对400百万），仍然能够超越CLIP...在融合期间存储在内存中的唯一参数是可学习的融合适配器的参数，与单模态编码器相比，这些参数非常轻量级。事实上，在我们的所有实验中，每个步骤只需要一个 GPU。 配对数据的效率。...我们强调，由于我们的融合适配器是在低维潜在空间上运行的，因此训练它们的计算成本是最小的，尽管在单个GPU上训练，我们可以使用大批量大小（在我们的V100 GPU上高达B = 20K），已经被证明有利于对比学习...批量大小的影响。如第6.1节所述，由于训练我们的融合适配器需要极少的计算量，即使在单个GPU上也可以使用更大的批量大小。
作者：王苗苗, 魏国亮, 蔡洁, 栾小珍来源：《信息与控制》编辑：东岸因为@一点人工一点智能原文：基于偏差矩阵的3D SLAM位姿图优化算法摘要：位姿图优化（PGO）是3D SLAM后端优化方法之一，其精确求解依赖于良好的初始值...目前，在3D SLAM中，PGO初始化标准算法是MARTINEC和PAJDLA提出的Chordal算法[19]，并经CARLONE等[20]验证该算法优于其他3D SLAM位姿图初始化算法，之后的研究者在形式上对其进行了改进...,n\})Chordal算法没有考虑噪声影响，本质上认为 。...Sphere_a、Torus是模拟生成的位姿图；Garage为斯坦福停车场的3D地图，用于研究自动停车；Cubicle是佐治亚理工学院RIM中心提供的3D激光SLAM位姿图。...在这4种PGO数据集上，ODRM算法相比于SPT算法，其损失函数值的数量级更是大幅度降低。
mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应） 本章主要讲解fft，ifft和fftshift在matlab上的实现。...如果 X 是向量，则 fft(X) 返回该向量的傅里叶变换。 如果 X 是矩阵，则 fft(X) 将 X 的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。...如果 X 是一个多维数组，则 fft(X) 将尺寸大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。 注意这里第一个尺寸不为1是指一个矩阵的第一个尺寸不为1的维。...如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。 如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。...Matlab上运行的代码如下： Fs = 1000; %采样率 T = 1/Fs; % 采样时间 L = 1024; %
mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应） 本章主要讲解fft，ifft和fftshift在matlab上的实现。...如果 X 是向量，则 fft(X) 返回该向量的傅里叶变换。 如果 X 是矩阵，则 fft(X) 将 X 的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。...如果 X 是向量且 X 的长度大于 n，则对 X 进行截断以达到长度 n。 如果 X 是矩阵，则每列的处理与在向量情况下相同。...例如，如果 X 是矩阵，则 fft(X,n,2) 返回每行的 n 点傅里叶变换。...Matlab上运行的代码如下： Fs = 1000; %采样率 T = 1/Fs; % 采样时间 L = 1024; %
选自PyTorch 机器之心编译 如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程，当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。...LoRA：对这种注意力头架构的详细阐释的可视化解释 1 介绍 mm 的可视化方法基于这一前提：矩阵乘法本质上是一种三维运算。...2b 矩阵 - 向量积 分解为矩阵 - 向量积的矩阵乘法看起来像一个垂直平面（左侧参数与右侧参数每一列的积），当它水平扫过立方体内部时，将列绘制到结果上： 观察一个分解的中间值可能很有意思，即使示例很简单...这里可视化了此类表达式中形状最简单的一个 (A @ B) @ (C @ D)： 3d 一点注解：分区和并行性 完整阐述该主题超出了本文的范围，但后面我们会在注意力头部分看到它的实际效用。...从视觉上看，因子矩阵呈现为沿风车叶片边缘的低栅栏：
选自PyTorch 机器之心编译 如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程，当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。...LoRA：对这种注意力头架构的详细阐释的可视化解释 1 介绍 mm 的可视化方法基于这一前提：矩阵乘法本质上是一种三维运算。...2b 矩阵 - 向量积 分解为矩阵 - 向量积的矩阵乘法看起来像一个垂直平面（左侧参数与右侧参数每一列的积），当它水平扫过立方体内部时，将列绘制到结果上： 观察一个分解的中间值可能很有意思，即使示例很简单...这里可视化了此类表达式中形状最简单的一个 (A @ B) @ (C @ D)： 3d 一点注解：分区和并行性 完整阐述该主题超出了本文的范围，但后面我们会在注意力头部分看到它的实际效用。...从视觉上看，因子矩阵呈现为沿风车叶片边缘的低栅栏： © THE END 转载请联系本公众号获得授权
最近已经有一些工作聚焦于GPU Tensor Core上的 GEMM。...0x5. 3 Tensor Cores Tensor Cores是NVIDIA GPU上的可编程矩阵乘法累加（MMA）单元。首先在Volta架构中引入，它们也出现在Turiong和Ampere架构上。...WMMA API提供大矩阵操作（ ， ），以及用于加载和存储操作矩阵的实用函数。将这些API函数转换为GPU微架构特定的汇编指令的任务也被下派到NVIDIA的专用编译器中。...unrool之后，我们观察到：（1）C 矩阵上的操作现在变得独立于两个紧邻的循环，因此我们现在将C上的操作提到最外面的k循环。...混合精度在正方形尺寸矩阵上的性能表现 自动代码生成方法还允许我们通过有选择地启用或禁用优化来研究单个优化的影响。
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