<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[SHEN_Caesar的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/SHEN_Caesar</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; SHEN_Caesar]]></copyright><item><title><![CDATA[Anaconda无法activate任一环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/SHEN_Caesar/article/details/135926432</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/SHEN_Caesar/article/details/135926432</guid><author>SHEN_Caesar</author><pubDate>Tue, 30 Jan 2024 10:13:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[查了查资料，profile.ps1是anaconda自动生成的配置文件，猜测可能是因为windows的powershell默认禁止本地脚本的安全机制限制了anaconda。在配置新电脑时发现anaconda环境无法进入，无论是从Powershell、cmd、还是其他软件的终端，都无法激活conda环境。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于oneAPI的SYCL图像卷积加速实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/SHEN_Caesar/article/details/134773063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/SHEN_Caesar/article/details/134773063</guid><author>SHEN_Caesar</author><pubDate>Sun, 03 Dec 2023 23:52:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[在300x5和300x50的情况下，传统卷积和基于oneAPI的SYCL加速卷积的运行时间都有所增加，在给定的代码中，卷积核大小对结果的影响是通过循环实现的。最后，等待队列中的所有任务完成，即可获取计算结果。综上所述，相比于不加速的版本，加速版本使用oneAPI，通过利用GPU等硬件平台的并行计算能力，可以显著提高计算性能，特别是对于大规模的图像数据和复杂的卷积核来说，加速的优势更为明显。根据给出的数据，可以看出在不同的图像大小和卷积核大小下，传统卷积和基于oneAPI的SYCL加速卷积的表现是不同的。]]></description><category></category></item></channel></rss>