首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在gpu上运行Pandas和sklearn

当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。 在以前过去,GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖 GPU 支持,因为它具有提升深度学习算法的潜力。 Nvidia的开源库Rapids,可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。...重新启动后运行下面命令,确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行,因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样,但是所有的操作都在GPU内存中执行。...对数运算 为了得到最好的平均值,我们将对两个df中的一列应用np.log函数,然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒,而CPU(常规的pandas)则是2.55秒!

1.6K20

ParallelX在GPU上运行Hadoop任务

ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个“GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行”。...大部分GPU云服务提供商在HPC云中提供GPU,但我们希望能够以比较低廉的价格使用云服务中的GPU。毕竟,这正是Hadoop的设计初衷——便宜的商用硬件。”...在更好地理解ParallelX编译器能够做哪些事情之前,我们需要了解现在有不同类型的GPU,它们配备了不同的并行计算平台,例如CUDA或OpenCL。...Tony提到,ParallelX所适用的工作场景是“编译器将把JVM字节码转换为OpenCL 1.2的代码,从而能够通过OpenCL编译器编译为Shader汇编,以便在GPU上运行。...在我们测试中,使用我们的流水线框架,I/O吞吐几乎能够达到GPU计算吞吐能力的水平。”

1.1K140
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    能在 CPU 上运行的开源大模型推理框架

    量化技术在 AI 模型上也有类似效果,它通过减少数值表示的精度,显著缩减了模型的存储和计算量,使其更适合在低算力设备上运行。...1-bit 量化可以大幅加快模型推理速度,同时减少内存使用,使得在 CPU 上推理成为可能。...BitNet.cpp旨在通过优化内核为 CPU 上运行的 1.58-bit 模型提供快速且无损的推理支持,并在未来版本中计划支持 NPU 和 GPU 。...BitNet.cpp的开源为1-bit LLM的普及和大规模推理打开了新的大门,其在CPU上的高效推理性能,极大地扩展了大模型在本地设备上的可行性。 有这么好的开预案项目,当然要尝试一下。...不同于传统框架需借助 GPU 才能达到高效推理速度,BitNet.cpp 通过高效的低比特量化技术,仅依赖 CPU 也能实现接近或等同的推理性能。这一优势可以大大推进侧端大模型的普及。

    7610

    为什么深度学习模型在GPU上运行更快?

    CUDA简介 当您启动某个深度学习模型时,您可能会倾向于选择像PyTorch或TensorFlow这样的流行Python库。但这些库的底层实际上是在运行C/C++代码,这是众所周知的事实。...程序在host(CPU)上运行,将数据发送至device(GPU),并启动kernel(函数)在device(GPU)上执行。...但在我们实际运行这段代码之前,还需要进行一些调整。需要牢记的是,核心函数是在设备(GPU)上执行的。这意味着它使用的所有数据都应当存储在GPU的内存中。...,在 GPU 版本上,我们的循环更少,从而可以更快地处理操作。...下面是CPU和GPU在NxN矩阵乘法上的性能比较: 正如您所观察到的,随着矩阵大小的增加,矩阵乘法运算的 GPU 处理性能提升甚至更高。

    13710

    【译】超硬核|在自制的 CPU 上运行 Rust

    很多人构建了他们自制的CPU,要么在实际的面包板上,要么在软件中,用于模拟器或电路合成 。...【此段重复,可忽略】从本质上讲,我设计的不仅仅是一个CPU,而是一个可以称为计算机的东西;它有一个ROM,一个RAM,以及作为 "前面板 "的各种设备。...CPU的语言是汇编指令。这些指令有一个固定的、定义好的编码,在ARM Thumb指令集上,它们总是(也就是几乎总是)有相同的大小:16位。...一个网卡(可以通过TCP接收和传输数据)。 所有这些都被CPU和在其上运行的程序视为内存中的地址。例如,向地址0xFFFFFF00写一个字节将在终端显示器上显示一个字符。...BASIC 解释器 这是一个简单的BASIC解释器REPL,类似于80年代的家用电脑(如C64)上的东西。你可以逐行输入程序,显示它们,并运行它们。

    1.6K30

    在 RK3399 上运行开源的 mali GPU 驱动

    这篇文章主要讲如何在运行 mainline linux kernel 的 RK3399 开发板上开启 GPU 加速:RK3399 集成了 Mali-T860 GPU,所以我们可以利用 linux kernel...= root quiet_success 其实到这里,我们已经可以在 RK3399 上使用 Debian 桌面系统了,但是你会发现并没有那么流畅,因为 GPU 还没有真正的使用起来,通过以下方法可以快速判断...GPU 有没有在工作: cat /proc/interrupts 查看 jpu 和 job 产生的中断数量,如果 gpu 在工作,会频繁产生中断 运行 top 命令,观察 cpu 利用率,如果 GPU...在 Ubuntu 系统上可以直接通过 apt install 命令安装,在 Debian 系统上需要通过源码编译: apt install libjpeg62-turbo-dev libpng-dev...下面是我在 RK3399 Leez P710 开发板上测试的录屏,可能会感觉不够流畅,这是因为这个录屏软件是靠 CPU 进行软编码,严重拖累了整个系统的性能。

    21.6K97

    使用Llama.cpp在CPU上快速的运行LLM

    大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。...但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm,但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...需要注意的重要一点是,在将原始llm转换为GGML格式时,它们就已被量化过了。量化的好处是在不显著降低性能的情况下,减少运行这些大型模型所需的内存。...例如,在不到4GB的RAM中可以加载大小为13GB的70亿个参数模型。...llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中,我建议深入的研究一下这个包。

    1.9K30

    小程序可以打破平台限制在硬件设备上运行吗?

    一、脱离微信、百度、支付宝,小程序如何在硬件设备运行?在日常的小程序使用场景中,90%的小程序都在微信、支付宝、百度、高德等巨头App应用中打开,脱离了超级App,小程序能在智能终端自有应用中运行吗?...答案当然是:可以!软件开发者只需接入FinClip 即可在手机APP、桌面应用软件、硬件设备应用上运行小程序,这意味着平板电脑、车载中控屏、电视屏幕等智能终端上都可以实现小程运行。...目前FinClip 可支持Android、Linux、Windows、MacOS、麒麟等操作系统,可接入的设备包括但不限于:1、智能家居:智能冰箱、智能电视、儿童平板、跑步机等。...通信不被拦截和干扰;SDK 内部使用独立的浏览器内核,运行环境与系统浏览器 完全隔离 (在 Android 上)。...在平台管理方面:FinClip 为企业提供了小程序发布管理与监控中心,使得生态建立者可以方便的维护外部开发者,同时实现对平台应用的管理与监控。

    75950

    使用GGML和LangChain在CPU上运行量化的llama2

    在本文,我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。 量化快速入门 我们首先简单介绍一下量化的概念: 量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。...为了解释这个事情我们首先要了解GGML: GGML库是一个为机器学习设计的张量库,它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。...也就是说,llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒,这是相当不错的,因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如,直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间,所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。

    1.5K20

    在GPU上运行,性能是NumPy的11倍,这个Python库你值得拥有

    另外通过利用GPU,它能获得比CPU上快很多数量级的性能。 至于Theano是如何实现性能方面的跨越,如何用“符号计算图”来运算等内容,本文都将有所涉猎,但限于篇幅无法深入分析,只做一些基础性的介绍。...作者:吴茂贵,王冬,李涛,杨本法 如需转载请联系大数据(ID:hzdashuju) Theano开发者在2010年公布的测试报告中指出:在CPU上执行程序时,Theano程序性能是NumPy的1.8倍,...而在GPU上是NumPy的11倍。...这种变量的值在多个函数可直接共享。可以用符号变量的地方都可以用共享变量。 但不同的是,共享变量有一个内部状态的值,这个值可以被多个函数共享。它可以存储在显存中,利用GPU提高性能。...updates的作用在于执行效率,updates多数时候可以用原地(in-place)算法快速实现,在GPU上,Theano可以更好地控制何时何地给共享变量分配空间,带来性能提升。

    3K40

    怎样让小程序小游戏也可以在自己的App上架运行?

    那么有的开发者在开发属于自己的小游戏时,都或多或少的想过:怎样让小程序小游戏也可以在自己的App上架运行? 我们先来看看各互联网巨头关于小游戏生态的特征。...在抖音里,直接开放了非常明显的“游戏小助手”,上架了游戏区,并于今年的2月份上架了“音跃球球”小游戏,展现出拉拢小游戏开发者的野心。 抖音从广告、内购两方面给予商业化支持。...2018年6月份淘宝就已经悄然上线小游戏平台,但和头条系一直发力相比,直到现在淘宝上的小游戏也仅仅只有36款,内容集中在了:“休闲解压,对战竞技,比拼反映,脑力比拼”四大领域。...2022年,在游戏行业各个细分赛道都在走向“存量竞争”的时候,小游戏却逆风而上,迎来了新一轮的增长黄金期。...「FinClip」 答案必然是可以的,为了打破单一超级App垄断,凡泰极客经过多年的打磨,推出以小程序为载体的企业轻应用方案 —— FinClip 简单来说 FinClip 就是可以让小程序脱离微信环境最快运行在自有

    89210

    原来微信小程序已经可以在自己的APP上架运行了

    、支付宝、头条、百度这几个 APP,那你们有没有想过「自己的APP也可以具备小程序的运行能力」呢?...今天要给大家推荐的也正是目前在 Github 很热门的前端容器技术—— FinClip (或许也有很多小伙伴已经熟知 在这里先简单介绍一下 ,FinClip 是凡泰极客推出的小程序容器技术,一个可以让任何...同时,它还提供一个后台管理系统,统一管理小程序的上架和下架。...划重点,在 FinClip 上架的小程序不需要修改一行代码也能具备用 微信登录 能力,可基于微信生态建立对应的用户登录体系。...FinClip SDK ,所以直接拥有小程序的运行能力,后续可在这个 APP 上继续上架更多小程序,自建自己的小程序生态。

    1.7K30

    秘籍:如何用廉价硬件玩转深度学习,成本不到1000美元

    答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。...然后,最重要的是属性可能是显存,如果TensorFlow不能把模型和当前批次的数据装入GPU的显存,就会错误的送到CPU里去。 另一个关键因素是显卡的架构。...CUDA是一个API,也是一个编译器,允许其他程序将CPU用于通用应用程序,CudNN是一个旨在使神经网络在GPU上运行更快的库。...YOLO YOLO软件包也能对输入的图像进行实时识别。以前用Macbook,识别响应大概3-4秒,使用GPU,可以很准确的实时运行。...下面这段视频是我做的测试: 给树莓派一个更强的大脑 我之前发过一篇100美元做TensorFlow机器人的文章,机器人可以在一个30美元的硬件上做深度学习。

    1.8K100

    【SLAM】开源 | DXSLAM—清华大学开源CPU上可以达到实时运行,采用CNN提取特征,提高特征的鲁棒性

    对于视觉SLAM算法,虽然建立了很多理论框架,但是在大多数情况下的特征提取仍然是根据经验设计的,这导致在复杂的环境中特征的点的提取鲁棒性很差。...本文提出了一种特征提取算法使用深度卷积神经网路(CNNs),可以无缝的与当前的SLAM算法框架进行融合。...这些局部和全局特征可以被不同的SLAM模块使用,与使用经验设计的特性相比,在环境变化和视点变化方面具有更强的鲁棒性。本文还训练了一个局部特征的视觉词袋(BoW)。...本文提出的系统能够实时运行在没有GPU的设备中。 本文主要贡献: (1)一个完整的SLAM系统,使用深度特征点,精度鲁棒性好。 (2)使用图像全局特征进行重定位,鲁棒性好。...(4)系统能在CPU下实时。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?

    1.9K20

    教程 | 用摄像头和Tensorflow.js在浏览器上实现目标检测

    选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。...我们将会使用 Tiny YOLO,一个快速的、能在 200 FPS 下运行的目标检测模型。我们将会使用 Tiny YOLO 而非完整的 YOLOv2。为什么?...首先,YOLOv2 只在功能强大的桌面级设备上以 40 帧每秒的速度运行,而这个条件大多数用户都达不到。同时,YOLOv2 的模型文件是 Tiny YOLO 的五倍大,这将会导致网络卡死。...(); // Async transfer from GPU to CPU // Note: data is a flattened TypedArray of the original tensor...不幸的是,在 Tensorflow.js 中,如果你在 tf.slice 上尝试这样操作,它只会默默地失败。 3.

    2.3K41

    人员行为识别系统

    为了加速训练,TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。...YOLO 一共发布了五个版本,其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础,后面的系列就是在第一版基础上的改进,为的是提升性能。...TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备,这个设备可以是本设备的CPU或GPU,也可以是远程的某一台设备。...当allow_soft_placement为True的时候,如果运算无法在GPU上运行,TF会自动将其放在CPU 上运行。...通过多GPU并行的方式固然可以达到很好的训练效果,但是一台机器上毕竟GPU的个数是有限的。如果需要记忆不提升深度学习模型的训练效果,就需要将TensorFlow分布式的运行在多台计算机上。 图片

    96180
    领券