От иерархических структур к асинхронной симфонии Привет всем, я надеюсь, что у вас все идет хорошо. Это третья глава моей серии CUDA. Если вы еще не читали, первая и вторая главы были опубликованы на прошлой неделе. Рекомендую прочитать их один раз. Их можно найти здесь Введение в CUDA и CUDA за пределами основ . Давайте сразу перейдем к сегодняшней теме. Модель программирования CUDA построена на основе иерархического расположения потоков. В этой модели каждый отдельный..

Технологии баз данных для обработки транзакций и для аналитики как бы двигались в разных направлениях. В основном это было сделано с точки зрения «разделения задач». Транзакции зависят от скорости: люди ускоряют базы данных, размещая их в памяти (например, HANA) и/или добавляя возможности столбцов (например, Postgres, Oracle , ну и всем). Аналитика, OTOH, как правило, связаны с объемом — иметь массово параллельные или распределенные серверные части, которые могут очень быстро..

Ускорьте свои алгоритмы, часть 1 - PyTorch Ускорьте ваши модели PyTorch Это первый пост из серии, которую я пишу. Все посты здесь: Ускорьте свои алгоритмы. Часть 1 - PyTorch Ускорьте свои алгоритмы, часть 2 - Numba Ускорьте свои алгоритмы. Часть 3 - Распараллеливание Ускорьте свои алгоритмы. Часть 4 - Dask И это относится к блокнотам Jupyter , доступным здесь: [ Github-SpeedUpYourAlgorithms ] и [ Kaggle ] (Edit -28/11/18) - добавлен раздел..

в firefox есть проблема с форматированием, правильная команда conda create --name tensorflow --clone root