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Pycuda 学习笔记（二）gpuarray学习

导入gpuArray和numpy import pycuda.gpuarray as gpuarray import numpy as np 将numpy ndarray转成gpuArray，如下： gpuarray.to_gpu...(m,n).astype(np.float32)) 类似的，可以采用一下方式进行gpuArray创建 gpu_ary = gpuarray.zeros((m,n),dtype=np.float32)...(start,stop,step,dtype=None) #创建顺序序列，类型最好指定为np.float32 gpu_ary = gpuarray.take(a,ind) # 返回gpuArray[a...[ind[0]],..., a[ind[n]]] 条件操作根据判断条件，返回满足条件的矩阵，采用如下方法： d = gpuarray.if_positive(a,b,c) #a，b，c都是gpuArray...(gpu_ary) gpuarray.min(gpu_ary) gpuarray.sum(gpu_ary) gpuarray.dot(gpu_ary1,gpu_ary2) pycuda通过cumath模块提供了一些数学操作函数

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在macOS10.12系统上给thea

转而选择gpuarray backend，这个版本还没有release，都是开发版。根据官网提示，首先你需要先安装cmake、cython、nose等软件和py库。...make install会在/usr/local/include/下创建gpuarray/目录，这里面有下面?...google了很久，发现原因是：我刚才从github上安装的是最新的gpuarray，而我的theano是0.8.2，可能不是最新的了，于是我只好更新一下theano： pip install --upgrade.../array.h' file not found 这个错误跟刚才类似，我也懒得去找-I是从哪里设置了，索性把/usr/local/include/gpuarray拷贝到/Users/flybywind/...如果是cuda，最新的gpuarray是可以显示PCI总线id的： Mapped name None to device cuda: GeForce 840M; PCI Bus ID: 0000:

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是的

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python3使用pycuda执行简单GPU计算任务

以下为一部分已经实现的接口函数，比如gpuarray的函数： ? 再比如cumath的函数： ? 使用GPU计算向量指数对于一个向量的指数而言，其实就是将每一个的向量元素取指数。...# array_exp.py import pycuda.autoinit import pycuda.gpuarray as ga import pycuda.cumath as gm import...接下来我们使用timeit来统计和对比两者的性能： # array_exp.py import pycuda.autoinit import pycuda.gpuarray as ga import...更多原著文章请参考：https://www.cnblogs.com/dechinphy/ 参考链接 https://documen.tician.de/pycuda/array.html#pycuda.gpuarray.GPUArray

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教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

获得此加速和将 Julia 数组转换为 GPUArray 一样简单。...这要归功于 Julia 复杂的 AbstractArray 基础架构，使 GPUArray 可以无缝集成。...随后，如果省略转换为 GPUArray 这一步，代码会按普通的 Julia 数组处理，但仍在 CPU 上运行。...GPUArray 需要作为第二个参数传递，以分配到正确的后端并提供启动参数的默认值。...(f::Function, A::GPUArray, B::GPUArray) # our function that will run on the gpu function kernel

2.9K2 0

32个实用matlab编程技巧

23、对于安装了支持GPU计算的计算机，可以通过gpuArray来快速使用GPU进行计算。...当然对于数据量较小时，gpuArray的效率也不是太高，gpuArray.函数名可以调用一些内置的函数进行GPU计算，如果gpuArray.zeros(100,100)可以在GPU中生成100*100大小的

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手把手教你如何用Julia做GPU编程（附代码）

这要归功于Julia复杂的AbstractArray基础架构，GPUArray可以无缝地集成到其中。...接着，如果你省略了对转换为GPUArray，代码也将使用普通的Julia数组运行——但当然这是在CPU上运行。...它可以被称为 gpu_call(kernel, A::GPUArray, args)，并将在GPU上使用参数 (state, args...) 调用内核。...GPUArray需要作为第二个参数传递，一遍分派到正确的后端并提供启动参数的缺省值。...(f::Function, A::GPUArray, B::GPUArray) 4 # our function that will run on the gpu 5 function

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30多个实用matlab编程技巧

2.2K5 1

基于MATLAB的光纤光传播特性仿真

GPU加速实现%% GPU并行计算if gpuDeviceCount > 0 U_gpu = gpuArray(U); beta2_gpu = gpuArray(beta2); gamma_gpu...= gpuArray(gamma); [~, U_result] = ode45(@(dz, U) NLSE(dz, U, beta2_gpu, gamma_gpu, alpha), dz_opt

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高效处理大规模图像数据：MATLAB中的内存管理与并行计算技巧

通过gpuArray，我们可以将数据从CPU转移到GPU上进行处理，极大提高处理速度，尤其适合大规模矩阵运算。...% 将数据移动到GPUgpuData = gpuArray(rand(10000, 10000));% 在GPU上进行矩阵计算gpuResult = gpuData .* 2;% 从GPU中取回结果result...通过将数据转换为gpuArray，可以将计算任务移交给GPU执行，显著提高运算速度。向量化：尽可能将循环操作替换为矩阵运算，利用MATLAB强大的矩阵运算优化。...使用gpuArray将图像数据从CPU移到GPU，利用GPU加速图像处理操作。...% 使用GPU进行灰度转换imgGPU = gpuArray(img);grayImgGPU = rgb2gray(imgGPU);imwrite(gather(grayImgGPU), ['processed_gpu

1.2K1 0

matlab如何通过命令查看主机相关信息

表示gpuArray或CUDAKernel变量的所有工作区变量现在都无效，必须从工作区中清除或重新定义。...gpuDevice（[]）具有空参数（与无参数相反），将取消选择GPU设备并清除其内存中的gpuArray和CUDAKernel变量。此语法未将任何GPU设备选为当前设备。

1.7K2 0

基于交替方向乘子法（ADMM）的RPCA MATLAB实现

收敛迭代次数120200-重构误差0.0320.048-参考代码 RPCA的代码实现 www.youwenfan.com/contentted/65352.html五、优化建议1.GPU加速使用gpuArray...将矩阵运算迁移至GPU：X_gpu = gpuArray(X);[L_gpu, S_gpu] = rpca_admm(X_gpu, ...)

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Matlab基本函数 length函数

daqchild/length distributed/length codistributed/length Composite/length gpuArray

4.1K1 0

MATLAB高效算法实战：提速与优化技巧

减少动态数组扩容开销数据类型选择：整数、单精度与稀疏矩阵的应用场景并行计算与GPU加速Parallel Computing Toolbox的使用场景parfor与spmd的适用条件与性能对比GPU数组（gpuArray

1841 0

Mitsuba 2

在GPU中就有点复杂了，如下代码： 1 using Float = GPUArray; 2 using UInt64 = GPUArray; 3 using Vector3f...Autodiff backend M2中支持forward和reverse两种方式，同时，可以使用DiffArraygpuarray>,该方式是autodiff和GPU的组合，借助JIT...gpuarray Graph simplification ?

1.3K2 0

多机动模型PHD滤波算法

numel(particles) particles(i) = updateParticle(particles(i), models);end% CUDA内核加速似然计算likelihood = gpuArray

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基于颜色衰减先验模型的单幅图像快速去雾算法

并行计算加速% GPU加速版本gpu_I = gpuArray(I);gpu_v = rgb2hsv(gpu_I);parfor ch = 1:3 t(:,:,ch) = exp(-beta *

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Theano 中文文档 0.9 - 4. 要求

libgpuarray 在CUDA和OpenCL设备上生成GPU/CPU代码时需要（参见：GpuArray Backend。）

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这是一份你们需要的Windows版深度学习软件安装指南

floatX=float32,device=cpu 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU 的值定义为：floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU_DNN 的值定义为：floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate.../i theano KERAS_BACKEND=theano THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate...THEANO_FLAGS_CPU=floatX=float32,device=cpu THEANO_FLAGS_GPU=floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 THEANO_FLAGS_GPU_DNN=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate=

2.1K8 0

MATLAB编程中的模块化与复用-函数与脚本的应用与优化

代码示例：使用GPU加速矩阵运算% 将数据传输到GPUA_gpu = gpuArray.rand(1000);% 在GPU上执行计算B_gpu = A_gpu * A_gpu';% 将结果传回CPUB...= gather(B_gpu);% 输出部分结果disp(B(1:5, 1:5));在此代码中，gpuArray.rand(1000)将在GPU上生成一个1000x1000的随机矩阵，之后矩阵乘法操作也将在

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这是一份你们需要的Windows版深度学习软件安装指南

floatX=float32,device=cpu 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU 的值定义为：floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 系统环境变量 THEANO_FLAGS_GPU_DNN 的值定义为：floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate...findstr /i theano KERAS_BACKEND=theano THEANO_FLAGS=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate...THEANO_FLAGS_CPU=floatX=float32,device=cpu THEANO_FLAGS_GPU=floatX=float32,device=cuda0,dnn.enabled=False,gpuarray.preallocate...=0.8 THEANO_FLAGS_GPU_DNN=floatX=float32,device=cuda0,optimizer_including=cudnn,gpuarray.preallocate=

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基于颜色衰减先验模型的单幅图像快速去雾算法

Theano 中文文档 0.9 - 4. 要求

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