heterogeneous computing parallel cuda

CF1436E Complicated Computations

CF1436E Complicated Computations 题目描述: 求一个数列的所有子区间的 mex 值的 mex 某个数组的 mex 是这个数组中没有包含的最小正整数。 数据范围: \(1\leq n\leq 10^5,1\leq a_i\leq n\) 思路: 分析一下题目的流程,他先 ......
Computations Complicated 1436E 1436 CF

Design of A Basic Computer Model With Stack Function

This post introduces how to design a basic computer model which can achieve commmon stack functions. ......
Computer Function Design Basic Model

调用gpu/cuda常见问题

调用gpu/cuda常见问题 1 、cuda out of memory 1)先查询nvidia-smi 确保gpu未占用 2)调用.cuda()方法前,确保你的系统中有可用的GPU,并且已经安装了适当的GPU驱动和CUDA工具包。否则,将会引发错误。 3) 使用这种方法可以正常使用 util是 g ......
常见问题 常见 问题 cuda gpu

2023-8-24 Quantom Computational Advantage Using Pertons 光量子计算优越性 2023人工智能大会青年科学家论坛

Quantom Computational Advantage Using Pertons 光量子计算优越性 | 2023人工智能大会青年科学家论坛 钟瀚森 上海人工智能实验室 论文背景:量子计算有望在许多重要任务上实现超越经典的计算能力。但长期以来受限于实验技术,无法在实际任务上演示超越经典计算机 ......

libtorch+cuda12编译失败,Failed to find nvToolsExt

参考链接:Failed to find nvToolsExt - C++ - PyTorch Forums 即在安装了cuda12后再下载cuda11的安装包,并且只选择如图组件。 ......
nvToolsExt libtorch Failed cuda find

升级显卡驱动,下载cuda和cudann 12.0后,安装pytorch

1、重新创建虚拟环境 2、查找pytorch版本 安装Pytorch如何选择CUDA的版本,看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com) Previous PyTorch Versions | PyTorch 安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com) 于是: ......
显卡驱动 显卡 pytorch cudann cuda

pipeline中parallel验证

pipeline脚本parallel验证 pipeline { agent any options { timestamps() } stages { stage("拉取代码") { parallel { stage("并发执行1"){ steps{ sleep 20 echo "parallel- ......
pipeline parallel

cuda安装记录

1、显卡驱动程序更新 2、安装cuda https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3、安装cudann 重启电脑 cuDNN Archive | NVIDIA Developer ......
cuda

computed&watch

computed计算属性 对于任何复杂逻辑,你都应当使用计算属性。 computed计算属性的作用是对数据的计算和缓存,优点是能够提高性能。 vue2中,没咋用vue2写过项目,所以基本的代码展示都以vue3的格式。 method:{}, computed:{}, vue3 const num1 = ......
computed watch amp

Java 8: 异步利器 CompletableFuture vs Parallel Stream 选哪个

应人们对性能和体验的要求,异步在项目中用的越来越多,CompletableFuture 和Parallel Stream无疑是异步并发的利器。既然两者都可以实现异步并发,那么带来一个问题:什么时候该使用哪个呢,哪个场景下使用哪个会更好呢?这篇文章因此出现,旨在当执行异步进行编程时Completabl ......

【转载】CUDA编程学习记录 C++

参考 Yuezero 的 CUDA编程基础(https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/127947551) CUDA 编程模型 host 指代 CPU及其内存,包含host程序 device 指代 GPU及其内存,包含device程序 ......
CUDA

Tensorflow2.X+cuda+cudnn配置指南(RTX4060+win11+Anaconda3)

【背景】 前段时间要做一个python语音识别模型,需要tf进行训练,考虑到有GPU就不用限制在CPU上了,所以尝试配置Tensorflow. 系统配置为: RTX4060+win11+Anaconda3,使用python3.10配置完成。 【补充建议:使用虚拟环境进行版本管理,我用anaconda ......

【Pipeline】Jenkins流水线parallel并行构建

位于parallel块下的阶段都将并行执行,而且并行阶段还可以被分到不同的Jenkins agent上执行。 在默认情况下,Jenkins pipeline要等待parallel块下所有的阶段都执行完成,才能确定结果。如果希望所有并行阶段中的某个阶段失败后,就让其他正在执行的阶段都中止,那么只需要在 ......
流水线 Pipeline parallel 流水 Jenkins

神经网络基础篇:史上最详细_详解计算图(Computation Graph)

计算图 可以说,一个神经网络的计算,都是按照前向或反向传播过程组织的。首先计算出一个新的网络的输出(前向过程),紧接着进行一个反向传输操作。后者用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么用这种方式组织这些计算过程。在这个博客中,将举一个例子说明计算图是什么。让举一个比逻辑回归更加简单的,或者说不 ......
网络基础 Computation 神经 基础 Graph

sql server Compute、Compute by

1、原始表 2、Compute 和 Compute By select * from A where 数量>8 compute max(数量),min(数量),avg(数量) 执行结果如下: select * from A where 数量>8 order by 类别 compute max(数量) ......
Compute server sql by

Vue3 computed 计算属性函数使用

Vue3 computed 计算属性函数使用 computed函数在vue2中我们都了解过,当我们需要一个值,这个值随着其他值变化而变化,我们就将其放进computed中,computed是用来定义计算属性的。 1. 基本使用:只读 <template> <div> <div>计算属性</div> ......
函数 computed 属性 Vue3 Vue

[Vue]computed和watch的区别

computed 和 watch 之间的区别: 1. computed 能完成的功能,watch 都可以完成。 2. watch 能完成的功能,computed 不一定能完成,例如: watch 可以进行异步操作。两个重要的小原则: 1.所有被 Vue 管理的函数,最好写成普通函数,这样 this ......
computed watch Vue

cuda vectorized实现矩阵转秩

使用了共享内存和向量化传输,目前为止效果最好的一个实现 __global__ void transposeSmemVec(float* input, float* output, const int X, const int Y){ __shared__ float smem[32 * 4 * 32 ......
矩阵 vectorized cuda

RuntimeError: “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Int‘

RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' Traceback (most recent call last): File "E:/MyWorkspace/EEG/Pyt ......

【GPU】cuda(伪)编程学习

一、编程模型 主机(host)-设备(device)模型:xxxx编程模型使开发人员能够在包含cpu和gpu的异构计算机系统上编写和执行程序; 核函数:从主机启动并在gpu设备上执行的函数成为核函数,是xxxx编程模型的关键组件,在设备内从空间中运行; 线程层次结构:xxxx采用Grid-Workg ......
cuda GPU

[Vue]计算属性computed

计算属性: 1. 定义: 要用的属性不存在,要通过已有属性计算得来。 2. 原理: 底层借助了 Objcet.defineProperty 方法提供的 getter 和 setter 。 3. get 函数什么时候执行? (1). 初次读取时会执行一次。 (2). 当依赖的数据发生改变时会被再次调用 ......
computed 属性 Vue

Anaconda-cuda toolkit-cudnn-torch-torchvision安装

1.Anaconda安装 进入清华镜像网下载:清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 1.通过搜索框找到Anaconda 2.点击archive 3.找到与操作系统匹配以及所需的anaconda版本进行下载 4.另存到D盘 5.双击进行安装 6.配置环境变 ......

computed和watch之前的区别

1、computed依赖同步数据的变化,处于生命周期的创建阶段以及更新阶段,一般如果依赖的data不变的话,则通常不会重新计算,所以一般在创建阶段,如果依赖data是变化的,则处于更新阶段,computed的值会默认走缓存,计算属性基于它们的响应式依赖进行缓存,基于data声明过或者父组件传过来的p ......
computed watch

windows的深度学习环境软件版本(cuda/cudnn/pytorch)

恢复内容开始 为了方便多个深度学习框架的环境配置,推荐使用anoconda进行搭建。 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 恢复内容结束 ......
深度 windows pytorch 版本 环境

记一次服务器Cuda驱动崩溃修复过程

基本过程 今天实验室师兄在服务器运行深度学习训练时候得到报错CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()疑似Cuda与NVIDIA显卡驱动沟通中出现了问题,使用nvidia-smi指令时提示Failed to init ......
过程 服务器 Cuda

cuda visual studio integration vs2017安装失败

版本不匹配?还是之前安装了旧的nvidia程序? 参考1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/150579521?utm_id=0 参考2:https://blog.csdn.net/qq_40963335/article/details/104907922 ......
integration visual studio cuda 2017

w32tm /stripchart /computer:ntp.aliyun.com

支持IPV6 ntp w32tm /stripchart /computer:ntp.tuna.tsinghua.edu.cn 支持ipv4 ntp w32tm /stripchart /computer:ntp.aliyun.com 时间时分秒 增量:+00.0495623 秒,偏移:+00.00 ......
stripchart computer aliyun w32 com

GRLSTM:基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))

2023年10月18日,14:14。 来不及了,这一篇还是看的翻译。 论文:GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github: AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
残差 函数 损失 网络 轨迹

CF638D Three-dimensional Turtle Super Computer

什么大力爆搜题 不妨考虑枚举要拿掉的位置,考虑怎么检验它是某两个点之间必经之点 简单手玩一下会发现如果存在这么一条路径,那么我们一定可以把该路径的端点定为与要拿掉的点距离为\(1\)的点上(即与要拿掉的点上下左右前后\(6\)连通) 因此我们把这些点找出来后爆枚点对,判断路径是否唯一就直接爆搜即可 ......

Go - Running Tests in Parallel

Problem: You want to speed up testing by running tests in parallel. Solution: Use the t.Parallel function to enable tests or subtests to run in parall ......
Parallel Running Tests Go in