在cuda中如何挑选gpu数组中满足特定条件的数据,并组成一个新的数组(不要把值赋给cpu计算)。
在cuda中如何挑选gpu数组中满足特定条件的数据,并组成...
https://zhidao.baidu.com/question/1516426737538017540.html 楼主看看这个 和你的问题一样。
...GPU程序中 CUDA fortran里动态可分配数组应该怎么...
pinned数组都可以被当作参数传递给host子程序。在数组空间释放的地方必须声明数组具有pinned属性，例如：
在使用cuda加速时,GPU内存中的数据全变为0?
我这是编译选项的问题，需要指定平台，例如 nvcc.exe -arch=nativetest.cu-o test.exe
查看全部 15 个回答 - AI面试一般会问哪类问题?
并行计算:由于Transformer模型的并行计算能力很强,可以利用CUDA的GPU加速计算。通过合理安排线程和数据划分,可以最大化GPU的利用率,提高模型的计算速度。 优化算法:针对Transformer模型的计...
...opencv cuda中还需要cpu和gpu之间数据来回传输吗...
2、当然，零拷贝也是有条件的，首先著主要是要满足一块内存既能被gpu访问，又能被cpu访问，而不存在cache一致性问题。3、cuda提供的零拷贝内...
深度学习的模型一般是怎么部署的?
(Tailor model deployment) 以满足特定的 p99 延迟限制 (Specific p99 latency limits ,是指 99% 的请求处理耗时)、GPU内存利用率 (GPU memory utilization) 和最低吞吐量 (Minimum...
深度学习的入门书籍推荐?
有多个GPU,我们使用torch.device(f'cuda:{i}') 来表示第i块GPU(i从0开始)。 查询可用GPU的数量。torch.cuda.device_count()。 5.6.2 张量与 GPU 默认情况下张量是在CPU上建...
有哪些常用的聚类算法?
1、我们首先将每个数据点视为一个单一的簇,即如果我们的数据集中有X个数据点,则有X个簇。然后选择一个度量来确定两个簇之间的距离。使用平均连接(average linkage)作为例子来定义两...
为什么 Vision transformer 训练和推理很慢?
一个是减少 kernel launch 的开销，如下图所示，两个 cuda kernel 的执行需要两次 launch，那样可能会导致 kernel 之间存在 gap，使得 GPU ...
性能最强的编程语言是什么?
另外一个有潜力的代表就是 GPU，常见的编程接口是 CUDA 和 OepnCL。目前单卡最强的是 AMD Vega FE，借助 16GB HBM2 和 HBCC（就是一种用...