【求教】怎样把python的程序放在gpu上跑？

2020-04-01 04:01

singlejoe2020-04-01 04:04
google colab
Zerolone2020-04-01 04:17
看你的打的字， 2个星期你就要搞人工智能了？
ageg2020-04-01 04:18
你要去看tensorflow的教程，普通py代码不能在gpu上跑
lastmandream2020-04-01 04:27
要跑在gpu上，优先用c++啊，写shader
hitmanx2020-04-01 04:31
概括来说，你把gpu想象成和你的pc分离的、单独的一台机器，你可以用这台单独的机器来运算。那么显然，提交工作到gpu上跑，你需要把输入拷贝到gpu的显存中，需要把代码拷贝到gpu的显存中，然后提交你要干的任务，等待它跑完，最后再把输出拷贝回来。当然实际上nvidia的driver以及cuda的runtime库帮你干了很多事，使得你只需要通过CUDA的API就可以很方便的操作。而在它上层又开发了很多了c\py wrapper库，以及一些针对特定应用场景比如机器学习的框架会帮你去操作cuda API.
wflove2020-04-01 04:34
数据多，在gpu上跑也不见得快吧，gpu主要加速矩阵运算浮点运算吧，你瓶颈在哪里？
pepsin2020-04-01 05:01
还得看你的计算能不能迁移到 GPU 上跑呀
apolodi2020-04-01 05:03
找一个GPU跑的指南，然后去这里下载各种支撑包就可以了，https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/（可以解决几乎一切问题）
Rorysky2020-04-01 05:22
问对人了

iOS fly ~
Rorysky2020-04-01 05:24
回复7#望穿秋裤
numba 就可以gpu 加速呀 iOS fly ~
FQX2020-04-01 05:32
回复7#望穿秋裤
计算能用tf写的话就能搬上去，不过如果不是矩阵的向量计算的话应该差不了太多吧。 iOS fly ~
pepsin2020-04-01 05:37
回复18#望穿秋裤
有循环有判断那就有得商榷了
iOS fly ~
guangjian2020-04-01 05:41
关注gpu
FQX2020-04-01 05:55
回复24#望穿秋裤
tf 是 tensorflow iOS fly ~
lotus1632020-04-01 05:57
要用cuda吧？
jqustc2020-04-01 05:58
请原谅我有点想笑。。。好好用tf吧
pepsin2020-04-01 06:05
回复25#望穿秋裤
GPU 的计算模型跟 CPU 是不同的。

如果你的计算过程还有上下文依赖，那还得费更多功夫。 iOS fly ~
四维2020-04-01 06:39
楼主方向搞错了

Python用gpu大多数是tensorflow之类的库在gpu跑人工智能

其他的你看看py有哪些数据处理的库做了gpu优化。做了优化的就能在gpu跑。

否则请移步vc写cuda代码人生如梦
四维2020-04-01 06:43
gpu计算只适合从头到尾一条线计算，没有分叉的那种。人生如梦
lishuanzhu2020-04-01 06:45
回复1#望穿秋裤

一般的计算，不涉及到矩阵的，GPU反而没有优势，GPU的主频普遍比较低。要是真想用GPU加速，王道就是自己掉CUDA API写C, 用pybind调用C去加速。CUDNN跟你场景没有关系，是针对神经网络加速用的。
这里面还涉及到数据从内存拷贝到显存，计算完之后，再返回给CPU。。。计算量小就别折腾了
lishuanzhu2020-04-01 06:50
回复25#望穿秋裤

GPU貌似没有逻辑电路... 适合一次输入数据，一个计算op，一个输出的串行计算，比如屏幕的图像显示。。。
lishuanzhu2020-04-01 06:53
回复33#望穿秋裤

tensorflow是深度学习用的。。。这个框架的算子估计你的场景大部分是没有的。。。
ifconfig2020-04-01 07:20
回复18#望穿秋裤
GPU上跑，最主要的是你的计算不许能并行，同一个公式对不同的数据跑几万次这种，计算之间还不能有先后关联。然后公式太简单了效率也不高，时间都花在准备数据上了师姐不要这样
ppp12342020-04-01 07:38
mark机器学习cudaHiPDA·NG
bill300002020-04-01 07:39
看看cuda api