GPU上的基本线性代数
cuBLAS库提供了基本线性代数子例程（BLAS）的GPU加速实现。cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序。cuBLAS库包含用于批处理操作，跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展。使用cuBLAS，应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构。cuBLAS库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中。
cuBLAS多GPU扩展
cuBLASMg提供了最新的多GPU矩阵矩阵乘法，每个矩阵都可以2D块循环的方式在多个设备之间分配。cuBLASMg当前是CUDA数学库早期访问计划的一部分。
cuBLAS性能
cuBLAS库针对NVIDIA GPU的性能进行了高度优化，并利用张量内核加速了低精度和混合精度矩阵乘法。
cuBLAS的主要功能
• 全面支持所有152个标准BLAS例程
• 支持半精度和整数矩阵乘法
• 针对Volta和Turing张量Cores进行了优化的GEMM和GEMM扩展
• 针对各种深度学习模型中使用的大小调整了GEMM性能
• 支持CUDA流以进行并发操作
GPU上的基本线性代数
news/2024/11/15 4:37:06/
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UnicodeDecodeError: ‘ascii‘ codec can‘t decode byte 0xe6 in position 0: ordinal not in range(128)
详细错误如下 代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-
import xlwt
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
# 创建新的工作簿
table xlwt.Workbook()
# 添加工作表
sheet table.add_sheet("Sheet")
# 向表中写入数据
sheet.write(0, 0, &q…