深度学习使用GPU加速

最新推荐文章于 2025-01-16 22:01:59 发布
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本文介绍了如何使用CUDA环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定服务器上的第0块GPU进行计算加速，该方法适用于深度学习和高性能计算场景，通过在程序开头设置此变量，能够有效地分配GPU资源。

使用命令首先查看服务器显卡的使用情况
在这里插入图片描述
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
使用此命令可以第几块显卡进行加速，直接放置于程序最上面即可。在这里插入图片描述

每天五分钟深度学习PyTorch：如何使用GPU来跑深度学习算法模型？
huanfeng_AI的博客
09-28 1912
gpu_tensor = torch.randn(10, 20).cuda(0) # 将 tensor 放到第一个 GPU 上gpu_tensor = torch.randn(10, 20).cuda(1) # 将 tensor 放到第二个 GPU 上。
GPU加速深度学习：GPU加速和CPU加速之间的性能差距
AI天才研究院
06-27 5446
在深度学习应用中，GPU(图形处理器) 和 CPU(中央处理器) 一直是最常用的计算平台。虽然它们在某些任务上表现出强大的性能，但它们之间的性能差距可能会限制您在深度学习中的应用能力。本文旨在探讨 GPU 加速深度学习与 CPU 加速之间的性能差距，并提出了一种结合两种加速方式以提高性能的方法。GPU 主要通过并行计算和分布式处理来加速深度学习算法的训练。在 GPU 中，多个线程可以同时处理数据和计算，从而提高训练速度。
如何用远程服务器的GPU跑yolo深度学习项目(新手也能学会）
aloha
04-19 3408
6.下载完成后，执行python detect.py，如果出现报错可能是可你在本地pycharm中运行出现的错误一样（步骤3），同样解决掉就行，如果出现其他错误百度一下即可，以下表示检测成功。3.同理，通过Xftp将压缩后的yolo项目传到服务器，解压，执行python train.py就可以开始训练了。切换到自己在xshell中建立的虚拟环境，进入到yolov5的根目录，执行pip install -r requirements.txt(安装所需的依赖包)，如下图。
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用GPU加速深度学习: Windows安装CUDA+TensorFlow教程
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04-09 2万+
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一文搞懂：如何在深度学习中使用GPU和cuda加速
Python领域优质萌新学习笔记
12-02 9864
接下来，我们使用 x.tolist() 方法将 x 转换为Python列表并将其添加到 result 中，或者使用 x.cpu().numpy() 方法将 x 转换为CPU上的NumPy数组，然后将该数组添加到 result 中。不是的，len(Xdata)并不在GPU上。要在GPU上创建一个列表，并将张量对象添加到该列表中，可以使用PyTorch的torch.Tensor.tolist()方法或者torch.Tensor.cpu().numpy()方法先将张量转换为NumPy数组，再将数组添加到列表中。
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百态老人的博客
01-12 1337
首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIA GPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。：确保安装了MATLAB的Deep Learning Toolbox和Parallel Computing Toolbox，这些工具箱提供了GPU加速所需的函数和接口。：将数据转换为gpuArray对象，以便充分利用GPU加速。这样可以减少数据在CPU和GPU之间的传输时间，提高训练效率。：合理设计模型架构，优化训练过程。
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05-18 3068
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深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈
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06-05 1391
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lovely_smile的博客
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12-10 1242
最近在搞深度学习，下面是搭建环境时用到的一篇文章，在此分享（谢谢原作者哦）。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29841665
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这个专栏主要是我在学习中总结的一些问题，以备未来笔试和面试之需，不过由于学习的不深入，也只是走马观花，很多问题总结得也不是很透彻，望读者见谅，如果有错误和不足之处，还望大家在评论区指出。检查一下安装的是不是GPU版本，输入pip list，看一下安装的torch版本，如果是有+cu的，就是GPU版本，如果没有带+cu，就是CPU版本，要卸载重新安装，否则会报错！：建议不要下载太高版本的CUDA，11.7就是一个不错的选择，太高的话，后面可能出现和包不匹配的报错，选低不选高，选旧不选新！
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NVIDIA cuDNN深度学习GPU加速库
在GPU加速的深度学习场景中，cuDNN的集成可以显著减少开发者在性能调优上所需的时间和精力，允许他们更多地专注于模型的研究和创新。 cuDNN库的设计目标是易于使用，同时保持高效的内存利用和低开销。它支持广泛的...
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