PyTorch算法加速指南

所有帖子都在这里： 1.加快算法速度，第1部分—PyTorch 2.加快算法速度，第2部分-Numba 3.加快算法速度，第3部分—并行化 4.加快算法速度，第4部分--Dask 这些与Jupyter 引言: 在本文中，我将展示如何使用torch和pycuda检查、初始化GPU设备，以及如何使算法更快。 PyTorch是建立在torch之上的机器学习库。它得到了Facebook AI研究小组的支持。 here: discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on-cuda next(model.parameters()).is_cuda# True 5.

【目标检测】YOLOv5推理加速实验：TensorRT加速

前言 前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路：采用多进程或批量检测，不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。 )进行检测(忽略精度，只注重速度) 环境搭建 关于TensorRT的安装在之前博文【目标检测】使用TensorRT加速YOLOv5中已经写过，这里不作赘述。 YOLOv5最新版本可以将检测前后三个步骤(预处理、推理、非极大化抑制)分别统计时间，yolov5s.pt和yolov5s.engine的时间如下： yolov5s.pt Speed: 1.0ms inference, 2.0ms NMS per image at shape (1, 3, 1280, 1280) 可以看到，转成TensorRT之后，推理(inference)时间确实如某些资料所述，加速了五倍以上 1.140 0.878 yolov5n.engine 1.100 0.910 yolov5n.engine(量化后) 0.793 1.261 yolov5s.pt 1.184 0.845 yolov5s.engine

算法手记5

基于 FPGA 的压缩算法加速实现

基于 FPGA 的压缩算法加速实现 第一部分 设计概述 /Design Introduction 1.1设计目的 本设计中，计划实现对文件的压缩及解压，同时优化压缩中所涉及的信号处理和计算密集型功能，实现对其的加速处理 系统组成及功能说明 /System Construction & Function Description 2.1 系统的功能实现 本设计中，在pynq-z2 FPGA平台上使用Gzip对文件进行了压缩算法的加速实现 2.3.2 gzip文件尾和文件体的基本组成 相比gzip文件头，gzip文件尾较简单，只由四个字节构成，结构如图5： 图 5 CRC32 （Cyclic Redundancy Check）：用标准循环冗余校验算法对原始数据进行计算的结果 统计根节点到每个子节点的路径，按照步骤 5 中 0-1 标记的路径就是对应叶节点信源的哈夫曼编码。 图8 另外，在 Gzip 压缩中，哈夫曼编码的实现有两种：分别为静态哈夫曼编码和动态哈夫曼编码。 并具备一定的加速效果，相比纯arm进行压缩速度提高了1.6倍。Vivado硬件工程能够通过综合、应用、生成比特流。最后通过Jupyter Notebook在pynq z2平台上进行功能验证。

5倍提升，加速CPython！Quant如何看？

微软将资助一个由Guido van Rossum、Mark Shannon（加速计划的提出者，精通 Python 性能研究）、Eric Snow（Python 核心开发者之一、微软高级工程师）等多人组成的小团队来加速 加速CPython！ 在今年2021 Python语言峰会上，Guido Van Rossum在表示：他打算在2022年10月发布3.11版本时将快CPython的速度提高1倍。 在接下来的四年里，他的目标是将CPython的速度提高到原来的5倍。 相关阅读 最新！ 1、对于已经用 C 语言编写的代码（如 NumPy 和 TensorFlow） 2、I/O-bound 代码 3、多线程代码 4、及算法效率低下的代码 同时，团队还创建了一个GitHub org，包含几个 其主要工作是帮助独立投资者和基金管理者掌握量化交易的所有相关知识，从软件、算法到数据pipelines、分析工具、Alpha研究、计算资源、风险和性能工具等，啥都有！

5分钟了解 CDN 加速原理

dns查询域名的ip地址 域名授权dns 查询域名记录后（一般是CNAME），回应给 LocalDns LocalDns 得到域名记录后，向智能调度DNS查询域名的ip地址 智能调度DNS 根据一定的算法和策略 智能调度 DNS（比如 f5 的 3DNS） 智能调度DNS是CDN服务中的关键系统.当用户访问加入CDN服务的网站时，域名解析请求将最终由 “智能调度DNS”负责处理。 缓存功能服务 负载均衡设备(如lvs,F5的BIG/IP) 内容Cache服务器(如squid） 共享存储 三、名词解释 CNAME记录（CNAME record） CNAME即别名( Canonical CNAME域名 接入CDN时，在CDN提供商控制台添加完加速域名后，您会得到一个CDN给您分配的CNAME域名， 您需要在您的DNS解析服务商添加CNAME记录，将自己的加速域名指向这个CNAME域名， 这样该域名所有的请求才会都将转向CDN的节点，达到加速效果。

【目标检测】使用TensorRT加速YOLOv5

很早就听说TensorRT可以加速模型推理，但一直没时间去进行实践，今天就来把这个陈年旧坑填补一下。 背景知识 在实践之前有必要了解一下相关知识。 TensorRT支持几乎所有主流深度学习框架，将python框架转换成C++的TensorRT，从而可以加速推理。 如果提示没装pycuda，还需要再安装一下 pip install pycuda YOLOv5使用TensorRT加速 下面内容有点乱，是我实验时的草稿，明天再起来整理。 ---- python export.py --weights yolov5s.pt --data data/coco128.yaml --include engine --device 0 --half 程序花费时间8.395954370498657秒 半精度 python detect.py --weights yolov5s.engine 程序花费时间4.830101728439331秒 全精度

GPU加速MIP原始启发式算法

MIP求解器的加速原始启发式算法，是在不穷举搜索整个解空间的前提下，提供高质量可行解的算法。 加速启发式算法通过利用并行性和更智能的搜索策略来减少求解时间，使企业能够响应中断并做出低延迟决策。 本文阐释某机构cuOpt如何通过原始启发式算法，利用GPU加速为MIP问题提供高质量解，从而为MIPLIB基准测试集中的四个开放实例（liu.mps、neos-3355120-tarago.mps、polygonpack4 图表显示，与包含复杂割平面算法和特定问题方法的求解器相比，速度有显著提升。这表明存在进一步改进的潜力，以及可以用前述GPU加速原始启发式算法来增强任何现有求解器的可能性。 某机构cuOpt利用GPU加速使这些启发式算法在大规模下变得实用，产生更快的解、缩小目标间隙，并实现持续、自适应的决策流水线。

CNN 模型压缩与加速算法综述

因此Song H.等人专门针对压缩后的模型设计了一套基于FPGA的硬件前向加速框架EIE[12]，有兴趣的可以研究一下。 三、XNorNet 二值网络一直是模型压缩和加速领域经久不衰的研究课题之一。 训练算法如图5所示，值得注意的是，只有在前向计算和后向传播时使用二值化后的权值，在更新参数时依然使用原始参数，这是因为如果使用二值化后的参数会导致很小的梯度下降，从而使得训练无法收敛。 图5 BWN训练过程[7] 图6 传统卷积单元与XNOR-Net卷积单元对比[7] 3.3 实验结果 表5 ImageNet上二值网络与AlexNet结果对比[7] 与ALexNet相比，BWN网络能够达到精度基本不变甚至略好 四、Distilling Distilling算法是Hinton等人在论文Distilling the Knowledge in a Neural Network中提出的一种类似网络迁移的学习算法。 以手写数字分类来说，对于一个数字3，它的label是3的概率是1，而是其他数值的概率是0，而对于soft target，它能表征label是3的概率，假如这个数字写的像5，还可以给出label是5的一定概率

详解卷积中的Winograd加速算法

「GiantPandaCV导语」：这篇文章为大家介绍一下用来加速卷积运算的WinoGrad算法的原理，工程实现以及相关优化思路，如果你对卷积加速算法感兴趣可以看看这篇文章。 所以在这种情况下，针对卷积的WinoGrad算法出现了，它不仅可以类似FFT一样降低计算量，它还不会引入复数，使得卷积的运算加速成为了可能。 因此，本文尝试从工程实现的角度来看一下WinoGrad，希望对从事算法加速的小伙伴有一些帮助。 2. 为什么会有这篇文章？ 相比于普通的矩阵乘法，使用WinoGrad算法之后乘法次数减少了，这样就可以达到加速的目的了。 这个例子实际上是「1D的WinoGrad算法」，我们将上面的计算过程写成矩阵的形式如下： ? 5. WinoGrad算法进一步加速 上面无论是针对U,V,M还是Y矩阵的计算我们使用的都是暴力计算，所以接下来可以使用Neon Instrics和Neon Assembly技术进行优化。

MD5算法

简介 　　MD5消息摘要算法（MD5 Message-Digest Algorithm），是一种被广泛使用的加密算法。 该算法讲任意的输入处理之后，输出一个128位的数据指纹，理论上这个信息指纹是独一无二的，因此我们可以通过验证文件传输前后的MD5值是否一致来验证文件信息是否被篡改。 生成MD5的过程 MD5是以512位分组来处理输入的信息，每一个分组被划分为16个32位子分组，经过一系列处理之后，算法的输出变成了4个32位分组，将这4个分组组合，即得到一个128位的散列值，即MD5

md5算法

md5算法 不可逆的：原文--》密文、用系统的API可以实现； 123456 ---密文 1987 ----密文；  算法步骤： 1、用每个byte去和11111111做与运算并且得到的是int类型的值 throws NoSuchAlgorithmException { 2 3 MessageDigest digest = MessageDigest.getInstance("md5" ); 4 5 String password = "123456"; 9 byte [] result = digest.digest(password.getBytes 37 System.out.println(buffer); 38 39 } 　　会抛出没有事先准备的算法异常NoSuchAlgorithmException； 4、网站验证算法是否正确 （www.cmd5.com）、加密再加密再演示 5、密码加盐，即byte相与的数不上标准的oxff，我们进行修改为oxfff或其他的 6、银行密码保存是进行了15~30次重复加密，破解非常复杂，不用担心安全性

MD5算法

简介 　　MD5消息摘要算法（MD5 Message-Digest Algorithm），是一种被广泛使用的加密算法。 该算法讲任意的输入处理之后，输出一个128位的数据指纹，理论上这个信息指纹是独一无二的，因此我们可以通过验证文件传输前后的MD5值是否一致来验证文件信息是否被篡改。 生成MD5的过程 MD5是以512位分组来处理输入的信息，每一个分组被划分为16个32位子分组，经过一系列处理之后，算法的输出变成了4个32位分组，将这4个分组组合，即得到一个128位的散列值，即MD5

【C++】算法集锦（5）：BFS算法

文章目录 BFS算法框架 框架代码 简单题：二叉树的最小高度 拔高题：解开密码锁的最少次数 一波优化：双向BFS BFS算法框架 BFS算法和DFS算法属于图论算法的范畴，DFS在前面回溯中，可以去看一下 BFS算法用于寻找两点之间的最短路径。 碧如说：寻找树的最小高度（迭代法）、走迷宫、导航等问题。 这些问题看起来都会比较抽象，去做也是很抽象。 与其说算法框架难写，倒不如说是把实际问题转化为算法问题来的要难。 还记得我在图论算法那篇里面有讲过：学习图论算法，最难的是要有用图论算法的意识。等下看了例题就知道了。 int BFS(Node start,Node target){ /* 这是一个BFS算法的代码框架 return：返回从start到target的最短步数 start：起始点 target 好，关键的一步来了，怎么将这个暴力算法往图论算法的方向去引呢。 再看一下上面这个暴力算法，不难看出来，这就是一个节点下面拖八个子节点的八叉树，又是求最短距离，BFS。

yolov5s转tensorrt加速过程记录

yolov5地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 tensorrt地址：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx 测试环境 tensorrt7.0.0.11 onnx==1.8.0 基本流程：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx里面有readme照着走即可，出现问题自己解决，其中我用的yolov5s.pt /yolov5 -s这个执行后找不到cuda路径，怀疑没有读取bashrc变量，然后去掉sudo即可 第三个问题：图片路径别忘了改，我随便找到yolov3的dog.jpg和horse.jpg测试已经正常检测出

5 个可以加速开发的 VueUse 库函数

在本教程中，我们将看一下5个不同的VueUse函数，这样你就可以了解在这个库中工作是多么容易。 但首先，让我们将其添加到Vue项目中！ outline: none; margin-right: 10px; background-color: #2ecc71; color: white; padding: 5px outline: none; margin-right: 10px; background-color: #2ecc71; color: white; padding: 5px outline: none; margin-right: 10px; background-color: #2ecc71; color: white; padding: 5px ---- 原文：https://learnvue.co/2021/07/5-vueuse-library-functions-that-can-speed-up-development/ 作者：Matt

Python算法实践Week5-排序算法

第二轮比较：从第一个元素开始，对列表中前N-1个元素之间进行两两比较，使第二大的数字沉到最后 以此类推，N-1轮后，排序完毕 冒泡排序算法的实现 list = [77, 42, 35, 10, 22, 101, 5] for i in range(len(list) - 1): for j in range(len(list) - 1 - i): if list[j] > list ，就说明已经排好序了 # 改进 list = [77, 42, 35, 10, 22, 101, 5] for i in range(len(list) - 1): flag = True 算法主要时间消耗是比较的次数 冒泡算法共需比较N-1轮，总共比较次数为(N-1)+(N-2)+...+2+1=N(N-1)/2次 冒泡排序执行交换的次数不确定 冒泡排序是一种执行效率很低的排序算法 0x03 if a[j] > a[i]: a[j], a[i] = a[i], a[j] list = [77, 42, 35, 10, 22, 101, 5]

试试这个加速算法

今天我们将解读该篇论文，带领大家一起了解 Multigrid 训练加速算法的具体细节。 由于 multigrid 方法使用动态变化的 mini-batch size，因此希望将其对 Batch Normalization 的影响与训练加速的影响分离。 实验结果✦ 使用 R50-SlowFast 在 Kinetics-400 数据集上的精度和训练速度比较如下： 可以看到， 使用 Multigrid 训练策略可以在保持模型精度不变的同时加速 4-5 pretrained=None, lateral=False, base_channels=8, conv1_kernel=(5, 如果大家想要进行更深入地学习，可以借助我们 MMAction2 的算法库，非常欢迎大家来使用，Star, Fork 和 PR ！

5G如何加速无人快递？5G智能网关新应用

在这其中，5G智能网关为无人快递车的发展能起到有力助推作用。 5G无线智能网关，汇聚智慧与高效 BMG5000系列5G网关，是一款小体积、高性能的5G智能网关，不仅提供千兆速率的通信传输，还支持边缘设备监测、管控能力，集数据采集、协议兼容、设备管控、智能预警、WIFI 1、提供可靠5G网络，实时传输无人配送小车的车载摄像头、传感器、运行状态、电量、路径等数据，实现车辆精细感知，亦可远程下发指令，远程操控。 2、基于智能网关，构建多设备联动，实现刷脸/扫码/输入动态码后自动开启对应箱门锁，人脸图像信息采集实时通过5G/4G高速网络上传云端比对，开门取件快速高效。 4、5G智能网关配套佰马物联网云平台，可以远程监控网关的运行情况、流量使用、位置等，还支持网关远程升级、远程配置和远程调测，减少现场维护的人力物力。

5.算法设计与分析__回溯算法

回溯算法 1 回溯算法的理论基础 1.1 问题的解空间 1.2 回溯法的基本思想 1.3 子集树与排列树 2 装载问题 3 0－1背包问题 4 图的m着色问题 [5 n皇后问题](https://blog.csdn.net 遍历子集树的任何算法，其计算时间复杂度都是Ω(2n)。 算法6.3（1） 装载问题回溯算法的数据结构 算法6.3（2） 装载问题回溯算法的实现 算法6.3（3） 剩余集装箱的重量r初始化 3 0－1背包问题 给定一个物品集合s＝｛1，2，3 算法6.5（1） 图的m着色问题回溯算法的数据结构 算法6.5（2） 图的m着色问题回溯算法的实现 //形参t是回溯的深度，从1开始 void BackTrack(int t ) { 　　int BackTrack(int t)的时间复杂度是： 5 n皇后问题 6 旅行商问题 7 流水作业调度问题 8 子集和问题 9 ZOJ1145-Dreisam Equations 10 ZOJ1157