转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8576825.html 如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu.当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用. 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ[&qu

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常

前几天看了大快的举办的大数据论坛峰会的现场直播,惊喜的是hanlp2.0版本发布.Hanlp2.0版本将会支持任意多的语种,感觉还是挺好的!不过更多关于hanlp2.0的信息,可能还需要过一段时间才能看到,只能等一下了!下面分享一篇大神的文章,是关于在ubuntu下使用pycharm调用hanlp的实验. 以下为全文: 首先点击File,选择Settings,在Project 下点击Project Interpreter,并通过点击右边的加号: 搜索JPype,根据python版本选择你需要的J

CUDA 8.0在函数的调用中方便的让人感动.以下是从网上学到的VC++的.cpp文件调用CUDA的.cu文件中的函数方法,和一般的VC++函数调用的方法基本没差别. 使用的CUDA版本为CUDA 8.0 ,默认安装. 1.VS2013新建CUDA 8.0项目 2.修改工程 .cpp调用.cu文件的基础是  函数的定义和函数的实现可以在不同的文件,而且.cu文件也支持这一特点,所以就可以修改成以下情况,即新建kernel.h和main.cpp,把头文件和函数声明写在头文件里面,kernel.cu

如何在MFC中调用CUDA 有时候,我们需要在比较大的项目中调用CUDA,这就涉及到MFC+CUDA的环境配置问题,以矩阵相乘为例,在MFC中调用CUDA程序.我们参考罗振东iylzd@163.com(国防科学技术大学计算机学院)的方法. 环境: Windows 7 SP1 Microsoft Visual Studio 2010 CUDA 5.0 步骤: 1.首先建立一个空的名叫Matrix Multiplication_KahanMFC的"FCM应用程序"项目: 点击"确

正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数.但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错. 因而C++的类和CUDA结合使用需要进行一层封装,借用两个数组相加的例子说明,主要过程如下: 本项目包括4文件,如上图所示,分别为:add.h.add.cpp.kernel.cuh.kernel.c

在pycharm中调用shell命令 1.调用普通命令 # -*- coding:UTF-8 -*- import subprocess subprocess.call(["ls /home"], shell=True) #subprocess.call(["cat /root/d.txt | grep hello"], shell=True) 执行结果 ssh://root@192.168.0.75:22/usr/bin/python -u /app/py_cod

点击小灯泡提示出现以下内容:This inspection detects names that should resolve but don't. Due to dynamic dispatch and duck typing, this is possible in a limited but useful number of cases. Top-level and class-level items are supported better than instance items. 上面

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

#如下代码时,在pycharm中运行时,窗口在程序结束后,直接关闭,不能看到绘制的图像. #在python自带的IDE中,在执行代码后,可以看到窗口的显示. import turtle t = turtle.Pen() t.forward(50) #百度了一下:发现要想让窗口在pycharm中显示,不关闭,需要在最后加一句:turtle.done() ,即可,代码如下: import turtle t = turtle.Pen() t.forward(50) turtle.done()

▶ 按照书上的代码完成了 OpenACC 与CUDA 的相互调用,以及 OpenACC 调用 cuBLAS.便于过程遇到了很多问题,注入 CUDA 版本,代码版本,计算能力指定等,先放在这里,以后填坑. ● 代码,OpenACC 调用 CUDA // kernel.cu __global__ void saxpy_kernel(const int n, const float a, float *x, float *y) { int id = blockIdx.x * blockDim.x +

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

1 无法装上CUDA的toolkit 卸载所有的NVIDIA相关的app,包括NVIDIA的显卡驱动,然后重装. 2之前的文件打不开,one or more projects in the solution were not loaded correctly. please see the output window for details. 要先配置和用cuda编程在vs中需要的设置,并且要注意包括cuda的很多头文件. 可以新建一个项目,然后将xx.cu里头的内容拷贝进去. 新建一个项目需要

原文作者:FreeAquar 原文出处:http://www.cnblogs.com/FreeAquar/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 最近在学习cuda编程,看了一些资料后,觉得差不多可以通过看sdk中的例子学习学习多GPU的编程了.当打开sdk后,发现里面的代码往往是几个代码互相调用连接的.只能对里面的makefile进行make才能得到结果.于是开始了自学makefiled的艰辛道路.

本篇博文仅实现hello world,先看到效果,具体细节将在后续博文解释. 准备 如果你是第一次使用CUDA,在Linux下可以使用下面的命令来检查CUDA编译器是否安装正确: $ which nvcc 一般,该指令输出为: /usr/local/cuda/bin/nvcc 另外,你可能还需要检查下你机器上的GPU型号,可以使用给下面的命令查询: $ ls -l /dev/nv* 可能的输出为: crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Jul 3 13:44 /dev/nv

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

0. APOD过程 ● 评估.分析代码运行时间的组成,对瓶颈进行并行化设计.了解需求和约束条件,确定应用程序的加速性能改善的上限. ● 并行化.根据原来的代码,采用一些手段进行并行化,例如使用现有库,或加入一些预处理指令等.同时需要代码重构来暴露它们固有的并行性. ● 优化.并行化完成后,需要通过优化来提高性能.优化可以应用于各个级别,从数据传输到计算到浮点操作序列的微调.分析工具对这一过程非常有用,可以建议开发人员优化工作的下一个策略. ● 部署.将结果与原始期望进行比较.回想一下,初始评估步

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52269952 PyCharm提供两种远程调试(Remote Debugging)的方式:    配置远程的解释器(remote interpreter)    配置Python调试服务器(Python Debug Server)[配置Python调试服务器]本文主要说明远程的解释器(remote interpreter)的配置. 皮皮blog pycharm 通过 SFTP 远程编辑项目的配置 {这

1.注意事项 编译的办法参见: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113   以下是程序代码,网上搜的例子: 注意事项:32位工程添加64位的支持(主要取决于你编译的版本),配置好cuda的项目路径include 2.代码 //swap.cu #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include &l