使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 本文主要是通过tensorflow官网的教程来实现安装,如果无法安装的话也可以试着用源码去安装(源码安装相对比较复杂不推荐). 1.前期的环境查询准备 1.1查看tensorflow的对于系统的基本

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02    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,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

''' Created on May 25, 2017 @author: p0079482 ''' # 分布式深度学习模型训练模式 # 在一台机器的多个GPU上并行训练深度学习模型 from datetime import datetime import os import time import tensorflow as tf import mnist_inference # 定义训练神经网络时需要用到的配置. BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

Setup Tensorflow with GPU on OSX 10.11 环境描述 电脑:MacBook Pro 15.6 CPU: 2.7GHz 显卡: GT 650m 系统:OSX 10.11 Python版本:2.7 Using Anaconda and pip to install tensorflow 安装Tensorflow依赖项 安装brew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Hom

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注

可能比較早一点做GPU计算的开发者会对OpenGL做通用GPU计算,随着GPU计算技术的兴起,越来越多的技术出现,比方OpenCL.CUDA.OpenAcc等,这些都是专门用来做并行计算的标准或者说接口. OpenGL用来做通用GPU计算主要是利用纹理存储器在GPU中计算以及把结果取回内存,这大概是OpenGL做通用GPU计算最好的选择. 大概的流程主要就是先创建OpenGL的环境,接着创建FBO(帧缓存对象).纹理.设置纹理參数.然后将纹理绑定到帧缓存对象,最后传输数据到纹理,接着用片段着色器

1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f

多GPU计算已经可以说,只要是个成熟的模型,都使用了这一点. 例如: gluoncv:https://github.com/dmlc/gluon-cv/blob/master/scripts/detection/faster_rcnn/train_faster_rcnn.py#L218 多GPU计算最常用的方法是:数据并行 流程如下图: 模型参数复制多份 批量数据,分成多份子集,在各自显卡的显存上计算梯度 再累加到一块显卡的显存上 最后广播到各个显存上 import mxnet as mx fr

本文编写一个计算两个数组和的程序,用CPU和GPU分别运算,计算运算时间,并且校验最后的运算结果.文中代码偏多,原理建议阅读下面文章,文中介绍了OpenCL相关名词概念. http://opencl.codeplex.com/wikipage?title=OpenCL%20Tutorials%20-%201  (英文版) http://www.cnblogs.com/leiben/archive/2012/06/05/2536508.html (博友翻译的中文版) 一.创建工程 按照OpenCL

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑 从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上. 出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动