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【7的源码是怎么来的】【菜鸟网源码】【牛起飞源码】gcn源码环境

时间:2024-12-24 09:03:17 分类:热点 编辑:ahrs算法源码
1.st-gcn环境搭建
2.AMD的码环ROCM平台是什么?
3.ROCm-RV生态分析

gcn源码环境

st-gcn环境搭建

       搭建ST-GCN环境的步骤如下:

       一、硬件与系统准备

       推荐使用基于Ubuntu .的码环系统,可从浙大官网下载稳定版本的码环镜像。通过U盘启动制作Ubuntu系统盘,码环完成格式化后使用深度制作工具进行系统安装。码环在桌面计算机中使用磁盘管理工具创建Ubuntu分区,码环7的源码是怎么来的一般GB空间足矣。码环通过BIOS设置将U盘设置为启动优先项,码环然后开始安装Ubuntu系统。码环

       二、码环安装Python3

       在Ubuntu系统中,码环将Python3设置为默认版本,码环使用pip进行包管理无需额外命令。码环在终端中通过快捷键或命令行操作完成Python3的码环安装。

       三、码环软件源配置

       使用国内服务器作为Ubuntu软件源,推荐使用阿里云提供的服务,无需额外配置。如果使用官方镜像,可能需要更新软件源以获取最新软件包。

       四、安装显卡驱动

       使用NVIDIA显卡的用户,需安装对应版本的驱动程序。通过三种方法之一:官方PPA源安装、菜鸟网源码下载并编译安装、添加官方PPA源后安装。

       五、安装CUDA和cuDNN

       检查NVIDIA显卡型号和系统内核版本,确保CUDA版本与驱动匹配。下载CUDA和cuDNN,按步骤安装,确保安装成功并验证。

       六、安装Python3的pip虚拟环境

       在Python3环境下安装pip,所有pip命令都将在Python3环境中执行。创建虚拟环境管理目录,将虚拟环境添加到环境变量中,并创建Python3虚拟环境。

       七、安装torch和torchvision

       使用国内源安装torch和torchvision,可永久修改pip安装源。查看Python版本与对应torch版本的关系,确保兼容性。

       八、安装cmake

       使用cmake配置编译参数,安装cmake和cmake-gui,确保cmake操作顺利进行。牛起飞源码

       九、安装opencv

       可以选择通过apt-get安装opencv-python或从源码构建。构建时注意解压、更新依赖、下载ippicv,确保opencv功能齐全。

       十、安装caffe

       从openpose提供的链接下载caffe源码,解压后修改Makefile配置参数,编译安装。

       十一、安装openpose

       在caffe目录下连接openpose,下载源码,配置编译参数,确保兼容性和接口接入,测试安装成功。

       十二、安装ffmpeg

       下载ffmpeg源码,安装依赖环境,配置并编译安装。推荐使用smplayer作为视频播放软件。

       完成上述步骤后,环境搭建就已基本完成。溯源码 广州评估官方模型,训练自己的模型,进行样本示例展示。安装视频播放软件,如smplayer,用于观看可视化效果。欢迎指出错误与建议,祝您搭建成功!

AMD的ROCM平台是什么?

       揭开AMD ROCm神秘面纱:高性能GPU计算平台的全面解析

       AMD ROCm,这个名字背后隐藏着一个强大的开源GPU计算生态系统。它不仅仅是一个堆栈,而是一系列精心设计的组件,旨在为高性能计算(HPC)、人工智能(AI)和科学计算等领域提供卓越性能和跨平台的灵活性。由Open Source Software(OSS)驱动,ROCm包含驱动程序、开发工具和API,如OpenMP和OpenCL,以及集成的机器学习框架,如PyTorch和TensorFlow。核心组件包括驱动、编译器、运行时库和工具集,科林论坛源码支持AMD GPU、APU和多架构处理器,目标是打造一个高性能且可移植的GPU计算平台,与NVIDIA的CUDA相媲美。

       ROCm项目的基石是AMD Radeon Open Computing,类似于CUDA,通过ROCm系列项目和HSA(异构系统架构)实现。AMD与众多伙伴合作,利用GCN(AMD GPU架构)等技术,构建了一个兼容且高效的runtime和架构API。与CUDA相比,ROCm利用HIP在多个平台上部署便携式应用,如A卡用HIP或OpenCL,而N卡则使用CUDA。此外,ROCm的软件栈中内置了rocFFT、rocBLAS、rocRAND和rocSPARSE等加速库,进一步提升计算效率。

       要使用ROCm,开发者可以借助标准Linux编译器(如GCC、ICC、CLANG),以C或C++编程,主要依赖hip_runtime.h,它包含了hip_runtime_api.h和hipLaunchKernelGGL的核心内容。尽管hip_runtime.h支持C++,但公开函数相对有限。特别地,AMD和NVIDIA的实现细节分别存储在amd_detail/**和nvidia_detail/**中,直接使用需谨慎。hipcc作为编译器驱动,取代CUDA的nvcc,而hipconfig则帮助查看配置信息。使用ROCm源码时,需设置特定的分支(如ROCM-5.6.x),并安装对应的驱动和预构建包,以下是关键步骤:

       1. 设置仓库分支(如ROCM-5.6.x)和环境变量ROCM_PATH(默认在/opt/rocm)。

       2. 克隆必要的GitHub仓库,如HIP、HIPCC和clr。

       3. 配置环境变量指向仓库目录,包括HIP、HSA、HIP_CLANG_PATH等。

       4. 构建HIPCC运行时,依赖HIP和ROCclr,可能需要指定特定平台选项。

       5. 对于HIPCLR,指定相关目录和安装选项,hip运行时默认安装在$PWD/install。

       从ROCM 5.6开始,clr库合并了ROCclr、HIPAMD和OpenCL,提供更为集成的体验。同时,AMDDeviceLibs和ROCm-CompilerSupport库的管理与构建细节需要遵循特定指南,CMake的使用和依赖设置也尤为重要。

       AMD的HSA架构使得开发者能直接利用GPU性能,HSA运行时API提供了错误处理、内存管理和高级调度等接口。AQL作为数据包标准,支持细粒度和粗粒度内存访问,程序员需深入理解HSA运行时手册以充分利用其功能。

       要编译HSA运行时,你需要ROCT-Thunk-Interface库,并可能需要加入特定用户组。ROCt库依赖于ROCk驱动,其入门指南提供了系统兼容性、内核和硬件支持信息。构建和安装ROCm包的过程包括使用cmake构建,然后进行安装和软件包打包。

       最后,ROCm生态系统的数学库如rocFFT、rocBLAS等,为高性能计算提供了强大的工具。这些库的详细信息和GitHub链接,为开发者提供了丰富的资源库,让性能优化触手可及。

       总之,AMD ROCm是一个强大的工具,为开发者提供了一站式GPU计算解决方案,无论是科研、AI还是游戏开发,都能从中受益。通过深入了解和利用这一平台,你可以解锁GPU计算的无限可能。

ROCm-RV生态分析

       ROCm(Radeon Open Compute)是一个开放源代码的软件平台,其核心功能在于支持AMD GPU的并行计算与加速计算任务。该平台提供了一系列工具和库,方便开发者利用AMD GPU性能进行高性能计算、深度学习和机器学习等任务。然而,ROCm的成熟度相对CUDA而言有所不足。ROCm主要针对Linux系统,而CUDA则广泛兼容包括Windows、Linux和macOS等操作系统平台。

       ROCm的底层结构基于Linux的admgpu Driver,而RV生态的基础则是Linux显卡驱动。此驱动包含部分闭源代码,且目前尚不完全清楚RV生态下的开源GPU已达到何种程度。在开始讨论RV硬件生态环境之前,我们先来看看AMD通过ROCm支持的GPU硬件设备。

       AMD的ROCm支持涵盖AMD Instinct、AMD Radeon PRO和AMD Radeon三个GPU系列。国内开发者主要接触到的是AMD Radeon PRO和AMD Radeon两个系列,分别面向专业工作站和消费市场。ROCm未来将淘汰的GPU型号,开发者在RV生态开发时可将其置于次要优先级。

       接下来,我们探讨RV生态的移植平台分析。市面上的SG处理器基本满足桌面端与服务端需求,具备单路与双路实现能力。以XTX为例,其需要PCIe 4.0 X通道,SG能够满足这一需求,因此硬件环境符合要求。

       至于RV生态中对GPU的支持情况,RISC-V已全面支持旧款GCN架构显卡,并正在支持Navi架构GPU。当前Linux内核版本已更新至V6.9,对于Navi架构GPU的支持可进行验证。同时,老款GCN架构显卡在ROCm中被舍弃,需要特定版本支持特定GPU。

       综上所述,RV生态支持ROCm需同时考虑软硬件配合。当前硬件环境基本满足要求,但不如X或ARM平台丰富。对于软件开发者而言,在RV环境下运行ROCm,可能需关注以下几点。

       考虑到RV生态的建设任重道远,硬件和软件都需要大量开发才能实现多元化发展。

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