试除法+米勒拉宾素性检验。 5.AKS算法。暂时无代码。 因为用到了大整数，所以用python语言编写。...试除法。 Args: num: 大于等于2并且是整数。 Returns: 返回结果。...Raises: IOError: 无错误。..., num) == 1: return True else: return False # 米勒-拉宾素性检验是一种概率算法，但是，Jim Sinclair发现了一组数...综合算法:试除法+米勒拉宾素性检验 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。
上次排队那题，让我发现减少取余的次数可以减少很多时间。 然后查到一篇文章 高频率调用的函数一定要保证最优化，慎用除法和余数 原po显示404，所以只有别人转载的。...就是说：除法、取余的指令 CPU周期 可以达到加减法的80倍（周期越多越耗时），因此高频率使用的函数里，以及循环次数很大的循环里，可以通过减少除法次数和取余次数来优化。...然后又看到另一篇文章 取模、乘法和除法运算在CPU和GPU上的效率 意思是好像取模运算并没有想象中的那么慢 对于CPU，最好采用取模运算，整数除法和单精度乘法的效率差不多。...对于GPU（是什么），采用浮点运算最快，其次是取模运算，整数除法最慢。
毫无疑问，英伟达GPU是人工智能的标准硬件。同为显卡双雄，AMD在人工智能上却如此默默无为。对于深度学习计算，AMD的GPU真就这么不中用吗？它到底做错了什么？...AMD GPU vs 英伟达 GPU 作为投资者，我们想要了解这两家公司对GPU开发（尤其是AI）和市场营销的投入是否均等。他们是否都在进行必要的新产品的研发工作？...是否具备了进一步向研发工作投入资金所需的盈利能力呢？我们归纳出一幅图来回答上述几个问题： 我们发现最后一部分很奇怪。AMD似乎无意展示产品在AI上边的用途。...最终，我们还是发现了下面这张演示图，该图阐述了AMD的显卡是如何应用在“机器学习”（原英文错写为 “MachineLeaning”）领域中的。...读者会很快便能向我们指出其中的错误，如果你想要被认真对待，就不能在重要的地方显示出明显的打字错误。然而没有人发现这个错误，这也就意味着营销团队并没有尽责，并且没多少人看过这个网页。
GitHub 地址：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/52142 有开发者表示：PyTorch 在 AMD CPU 的计算机上，用数据并行单机和多 GPU...感兴趣的开发者可以按照如下配置复现一下这个 bug: 使用带有 AMD cpu 和多个 NVIDIA gpu 的机器； Linux、Python3.8、cuda 11.0、pytorch 1.7.1、...torchvision 0.8.2； 编写代码在 torchvision 中训练 resnet18 模型； 可以尝试测试数据并行 (DP) 和分布式数据并行(DDP)，以检查是否都会出现这种情况。...提交 Issue 后，PyTorch 运维团队的成员也留言参与了讨论，在被问到「测试阶段是否包含使用 AMD CPU 的用例」时，该成员表示：「在和其他队友讨论之后，我们意识到测试中没有涉及 AMD CPU...此前有网友发现了 AMD cpu 下 PyTorch 多卡并行卡死的问题，查看日志之后找到错误原因，问题才得以解决。而这次暴露的 bug 目前仍未解决。
一家纽约安全公司发现了一个漏洞，该漏洞破坏了许多(尽管不是所有)GPU的安全防护。...周二，来自纽约安全顾问公司 Trail of Bits 的研究人员发现了一种从同一服务器上托管的 GPU 读取另一 GPU 内存值的方式。...该漏洞(CVE-2023-4969)适用于苹果、高通、AMD 和 Imagination 的 GPU(尽管到目前为止，还没有在 ARM 或 Nvidia 的 GPU 上演示过，Nvidia 是当前的 GPU...是否易受攻击的一种方式。...AMD 确认了该漏洞，并正在研究修复方法。高通为其中一些 GPU 发布了补丁，但并非所有 GPU。该公司还赞扬了研究人员的协调披露过程。
首先上去的小节，是关于整数除法和求余操作的优化写法。...当除法A / B, 和求余A % B的时候，如果B是2的整数次方，也就是B = 2^N的时候，前者A / B可以直接写成移位操作A >> N；后者A % B, 可以直接写成逻辑与操作A & (N - 1...指令（1）：用LEA指令计算p的低32位地址累加i左移3位 指令（2）：如果有进位溢出，p高32位+1 我们的GPU是32位机，只能每次进行32位整数运算，对于这p[i * 8]形式的64-bit最终地址计算...而在i是常规有符号的整数的时候，却编译生成3条指令的序列，多了一条： (1)单独计算i * 8的值 (2)整数加法, 并得到是否溢出的标志 (3)根据溢出标志，执行32位符号扩展的LEA.HI.X.SX32...最后这小节还提到了，不仅仅我们浮点数有这种情况，8-bit和16-bit的整数，在直接在我们GPU上使用的时候，通常情况（不考虑深度学习时候的多个打包在一起的运算），都需要转换成32-bit整数，才能进行运算
初学Python一直听别人说，Python是一门解释性语言，直到发现了.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！...3、Python数据类型 3.1、int（整数） 在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647 在64位系统上，整数的位数为...64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～9223372036854775807 3.2、long（长整数） 自从python2.2起，如果整数发生溢出...，python会自动将整数数据转为长整数类型，但是在python3.x版本，不存在long数据类型 ========python 2.7.5=========== [root@python ~]...= 运算符 > 检查左操作数的值是否大于右操作数的值，如果是，则条件成立。 (a > b) 不为 true. < 检查左操作数的值是否小于右操作数的值，如果是，则条件成立。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我认为在电商，金融领域中，用BigDecimal最重要的原因有两个： 1....导致BigDecimal内部精度计算的时候，发生错误 这个错误是因为没有指定精度导致的，我们只要指定了结果的精度，就可以避免这个问题。...所以我们日常用BigDecimal做除法运算的时候，务必写成推荐的形式。避免出现了异常，自己还莫名其妙 默认除法精度 在文章的开头的除法，是用整数转成BigDecimal， 保留的3为小数。...在跟进到divide函数内部时，发现了构造MathContext的部分内容: 1 MathContext mc = new MathContext( (int)Math.min(this.precision
数据集 文章中设计的实验为两个正整数的加法和减法，每个正整数最多包含16位数字，并且减法运算的结果可能是负数。...为了限制生成的最大序列长度，乘法的结果为12位以内的正整数；两个正整数的除法中，被除数小于12位，商值6位数以内。...Goat-7B可以在24GB VRAM GPU上使用LoRA进行微调，在A100 GPU上仅花费大约1.5小时即可完成10万样本的微调，并实现近乎完美的精度。...最终从GPT-4的解决方案中确定了以下3个常见错误： 1. 对应数字的对齐 2....重复数字 3. n位数乘以1位数的中间结果错误 从实验结果中可以看插到，GPT-4在8D+8D和16D+16D任务上表现相当好，但在大多数16D+8D任务上的计算结果都是错误的，尽管直观上来看，16D+
docker19.03使用NVIDIA显卡 作者： 张首富 时间： 2019-09-06 前言 2019年7月的docker 19.03已经正式发布了，这次发布对我来说有两大亮点。...| +-----------------------------------------------------------------------------+ :~$ 故障排除 您是否遇到以下错误消息...上述错误意味着Nvidia无法正确注册Docker。它实际上意味着驱动程序未正确安装在主机上。...我建议你回去验证是否安装了nvidia-container-runtime或者重新启动Docker守护进程。..., 0325017070224 待验证，因为我现在没有GPU机器---已经验证完成，按照上述操作可以在docker里面成功的驱动nvidia显卡
注意后面那个除法是整数除法，所以需要加上500来实现四舍五入。...，但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点，是可以用16位整数乘除指令来运算的。...而且现在32位早普及了（AMD64都出来了），所以推荐使用上一个公式。 三、整数移位算法 上面的整数算法已经很快了，但是有一点仍制约速度，就是最后的那个除法。...移位比除法快多了，所以可以将系数缩放成 2的整数幂。...38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469 0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472 可能很多人看见了，我所使用的舍入方式不是四舍五入
即使同样是用于进行浮点数学运算（通过 GPU 来做，而不是通过 AVX512 在 CPU 上），或者直接给我更多的核心（有着更多单线程性能，而且没有 AVX512 这样的垃圾），就像 AMD 所做的一样...我希望通过常规的整数代码来达到自己能力的极限，而不是通过 AVX512 这样的功率病毒来达到最高频率（因为人们最终还是会拿它来做 memory-to-memory copy），还占据了核心的很大面积。...没错，我当然有偏见。我非常讨厌浮点数基准测试，而且我意识到现在人们都非常关心这个数据。我只是认为 AVX512 是一个彻头彻尾的错误。这东西让我如鲠在喉。...512bit，每个时钟周期内可打包 32 次双精度或 64 次单精度浮点运算，因此在图像 / 音视频处理、数据分析、科学计算、数据加密和压缩和深度学习等应用场景中，会带来更强大的性能表现，理论上浮点性能翻倍，整数计算则增加约...随着人工智能应用的兴起，新的 AVX512 指令对于加速 AI 模型的推断显得非常有效，但即使是对于 AI 的推断过程来说，使用 GPU 效率还是比 CPU 高的，不过 GPU 的成本也很高。
检查除数是否为零 2. 使用异常处理 3. 使用浮点数除法 4. 使用自定义方法进行安全除法 三、最佳实践 1. 始终检查除数是否为零 2. 使用异常处理 3. 使用浮点数除法 4....使用浮点数除法 在某些情况下，可以使用浮点数除法来避免整数除零异常。...始终检查除数是否为零 在进行除法运算之前，始终检查除数是否为零，避免除零异常。 2....使用浮点数除法 在适用的情况下，使用浮点数除法来避免整数除零异常，但需注意处理Infinity和NaN的情况。 4....本文详细介绍了其产生原因，并提供了多种解决方案，包括检查除数是否为零、使用异常处理、使用浮点数除法以及编写自定义安全除法方法。
10.昨CUDA_SAFE_CALL()宏函数 调用后的返回值为cudaerr型，用CUT_CHECK_ERROR()宏函数可以接受最后一次的cudaerr_t异常，如果发生异常将输出错误类型，对调试很有帮助...13.CUDA程序开发难点 到目前为止，我觉得最难的地方就是要根据任务以及硬件的特性对任务进行划分，以设计block的工作流程，既要照顾到数据传输的问题同时要隐藏各种访存延迟。...说明：有前缀“_”的函数根据SP（标量流处理器）特点进行了优化，可获得更高的速度，但是有前缀“_”的整数程序只能处理24位整数，有前缀“_”的浮点数精度较不带该前缀的版本精度要差一些。 17....ATI显卡有哪些系列 ATI显示芯片生产商已被AMD收购。生产的芯片系列有： Radeon（镭™）：是AMD公司出品的显示芯片的一种系列。俗称A卡。...AMD FirePro：(又称ATI FirePro),是由ATI 开发的显示芯片。由ATI FireGL和ATI FireMV合并而来，现由AMD开发推广。
11月7日消息，在美国旧金山，AMD召开了名为Next Horizon的大型发布会，会上发布了之前就已经“走漏风声”的全球首款7nm GPU，更让粉丝惊喜的是，一同发布的还有第二代EPYC霄龙，这是全球第一个...AMD的7nm GPU则是很早就出现在大众眼前，在今年6月的Computex 2018上，AMD展出过7nm Radeon Vega GPU，着实让粉丝们激动了一回。...同时，这也是全球第一款支持PCI-E 4.0的显卡，AMD表示，双向带宽64GB/s，此外，借助带宽高达100GB/s的Infinity Fabric系统总线，可支持四路GPU同时运行。...在加速功能上，MI60 FP64双精度浮点最高为7.4TFlops，INT整数最高118Tops，FP32单精度最高14.7TFlops。...抢先一步做出全球第一款7nm CPU和GPU，AMD的竞争对手英伟达和英特尔是否感到压力扑面而来了呢？
我看过太多的程序员回避使用Profiler，而是把时间花在那些无用的，错误的方向上的“优化”，而被其竞争对手所羞辱。...如果某人问我“inline函数是否被编译器展开了？”或是问我“如果我写下i*4，编译器会把其优化为左移位操作 吗？”。这个时候，我都会建议他们看看编译器的汇编码。这样的回答是不是很粗暴和无用？...但是，有人看了一下其原来算法以及新算法的汇编，发现了他的改进版本的算法允许其编译器把两个除法操作变 成了一个。这和算法真的没有什么关系。...我迅速地看了一下汇编，发现两个编译器编译出来相当的一致，并没有什么明显的东西要对2：1这么大的不同而 负责。但是我们看到有一个对long型整数的除法，这个除法调用了运行库。...出乎意料 地，benchmark 和算法代码生成一点关系也没有，完全就是long型整数的除法的问题。这暴露了在dmd的运行库中的long型除法的实现很差。修正后就可以提高速度。
去年年底把工程项目由VS的2015升级到2019版本，本以为直接配置下运行环境就可以了，但是一编译发现一大堆错误，所有的错误都指向一系列的指令集，比如_mm_exp_ps、_mm_log_ps、_mm_pow_ps...我们在intel的关于指令集方面的官方网站也发现了一些信息： 比如_mm_exp_ps，其说明如下: 注意其中的Sequence说明这是由一些其他的指令组合而成的。 ...另外，还注意到，在标准的SSE指令集里，没有针对整数的除法指令，而在VS2019自带的指令里，已经有了这些函数，当然他们也不是原生的指令，而是多个指令组合的。...我们测试了其中的一个函数_mm_div_epi32，发现这个的速度并不理想，比自己写的要差一个档次，而且他对除零还是直接报错误，所以这个方面的东西还是自己弄比较好，比如我们自定的四个32位整数除法如下代码...mm_setzero_ps())); return _mm_and_ps(_mm_div_ps(a, b), _mm_cmpneq_ps(b, _mm_setzero_ps())); } // 四个32位整数的除法
除法啰嗦的，不仅是python。...麻烦出来了，如果从小学数学知识除法，以上四个运算结果都应该是0.4。但我们看到的后三个符合，第一个居然结果是0。why? 因为，在python里面有一个规定，像2/5中的除法这样，是要取整。...round(1.2345,3) 1.234 #应该是：1.235 >>> round(2.235,2) 2.23 #应该是：2.24 哈哈，我发现了...似乎除法的问题到此要结束了，其实远远没有，不过，做为初学者，至此即可。...还留下了很多话题，比如如何处理循环小数问题，我肯定不会让有探索精神的朋友失望的，在我的github中有这样一个轮子，如果要深入研究，可以来这里尝试。
此前，AMD抢在英伟达之前发布了全球首个7纳米GPU。如今，AMD正用新的7纳米CPU和GPU，瞄准数据中心，发起对英特尔和英伟达更加直接的竞争。...全球首款7纳米数据中心GPU已问世，AMD再次发起与英伟达角力 在GPU方面，AMD计划推出面向数据中心的两款新的GPU：Radeon Instinct MI60和MI50。...这两款GPU还支持PCIe 4.0（是PCIe 3.0的传输速率的两倍），使用AMD Infinity Fabric技术实现GPU到GPU的直连，可在多达4个GPU之间提供高达200GB / s的带宽（...新的增强版AMD Vega架构支持FP64低至4-bit的整数运算，带ECC的32GB内存和1TB/s内存带宽。...在2018年底这个时候推出一款性能跟Tesla V100接近的GPU是否明智？ 如果AMD的定价与英伟达V100价格相当，那估计他们还有很多事情要做。
而今，英伟达摊牌了、不装了，明确表示，护城河是我的，AI计算的果子是我的！ 某些友商啊，不要耍一些小聪明，在自家的硬件上用我的CUDA。...对此，我们首先想到的可能就是像ZLUDA这样的项目，能够让Intel和AMD的GPU，无需修改即可运行CUDA应用程序。 对于这样的项目，以及表现出的性能，个人开发者是惊讶的，而英伟达更是震惊的。...从本质上讲，是否使用CUDA取决于任务的需求。对于较轻的工作负载，可以选择不同的方法。...ZLUDA 上文提到的ZLUDA，能够让Intel和AMD的GPU，无需修改即可运行CUDA应用程序，并且运行性能接近原生。...但另一位网友回应道，「我认为这不适用于这种特殊情况。我调查了一下，似乎裁决是针对不能受版权保护的概念，而不是实际的API本身。」
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