GPU并行计算-CUDA编程第76页

树莓派4B简单使用内容（以移植QT应用为例）

树莓派4B介绍树莓派4B配备了一颗博通BCM2711处理器，28nm工艺，集成四核A721.5GHz，内置GPU频率为500MHz，性能比上代树莓派3B+提升了近50％，搭配1/2/4GBLPDDR4内存

橙木·2023-10-24 17:02

Julia系列15：深度学习框架flux

所有的知识和工具，从LSTM到GPU内核，都是简单的Julia代码。如果有疑问的话，可以查看官方教程。如果需要不同的函数块或者是功能模块，我们也可以轻松自己动手实现。

IE06·2023-10-24 16:09

如何用conda安装PyTorch（windows、GPU）最全安装教程（cudatoolkit、python、PyTorch、Anaconda版本对应问题）（完美解决安装CPU而不是GPU的问题）

Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharmCommunity二、安装过程1、Anaconda的安装1.1版本选择第一步就是最关键的版本对应问题（这决定你能否成功安装PyTorch，以及能否成功安装GPU

想捉两只草莓熊·2023-10-24 13:40

FPGA在内存数据库加速中的应用：综述

FPGA在内存数据库加速中的应用：综述基本概念异构计算CPUGPUFPGADSPASIC内存数据库（重新定义一下）1背景FPGA在数据库中出现的原因FPGA的缺点新技术的发展开始利好FPGA2FPGA背景

程序媛JD·2023-10-24 11:36

详解内存运算架构、挑战和趋势

计算架构的创新一直是争论的焦点，在应用上涌现的GPU、FPGA、ASIC、类脑甚至于3DSoC等，都是想打破适应性、性能、功效、可编程性和可扩展性等5个硬件特性的瓶颈，任何一个架构都不会在5个特性都达到最优

架构师技术联盟·2023-10-24 11:34

并行计算--openMP学习笔记(1)

这学期学习并行计算，感觉挺有趣的，openMP是一种基于线程的并行编程模型。首先要求该计算机拥有多个CPU，不然写并行程序并不能给程序带来运行速度上的提升。

blackturtle·2023-10-24 11:46

你的GPU能跑Llama 2等大模型吗？用这个开源项目上手测一测

来自：机器之心->辅导界的小米带你冲刺ACL2024你的GPU内存够用吗？这有一个项目，可以提前帮你查看。在算力为王的时代，你的GPU可以顺畅的运行大模型（LLM）吗？

zenRRan·2023-10-24 10:38

FPGA与人工智能泛谈-01

二、与GPU的对比1.GPU特点2.FPGA的优势三、人工智能实现的基础架构总结前言人工智能技术的快速发展正从各个方面改变人类的生活、工作及教育等各个方面，其中人工智能算法的演进又是其中的关键一步，其中会涉及到各种神经网络算法

zuoph·2023-10-24 09:35

【caffe（gpu）】+【opencv3.4（cuda）】+【python3.5】在linux16.04下安装教程

caffe（gpu）+opencv3.4（cuda）+python3.5在linux16.04下安装教程从前的从前，就是两年之前，opencv和caffe是一座小小的山，第一天在里头，第二天也在里头，第三天

HollrayChan·2023-10-24 09:04

Linux CentOS安装NVIDIA GPU驱动程序和NVIDIA CUDA工具包

要在CentOS上安装NVIDIA驱动程序和NVIDIACUDA工具包，您可以按照以下步骤进行操作：1.准备工作：确保您的系统具有兼容的NVIDIAGPU。

Entropy-Go·2023-10-24 08:09

Adding visible gpu devices: 0 每次运行到这里卡很久

Step1.设置环境变量：CUDA_CACHE_MAXSIZE=4294967296我的电脑，右键，属性，高级系统设置，高级，环境变量，然后添加一个CUDA_CACHE_MAXSIZE变量，值为：4294967296，点击确定Step2.重启电脑貌似之后就不会再有这种问题了

我有明珠一颗·2023-10-24 07:42

神经网络代码总是停在to(device)很久之后才能继续运行（解决）

如图所示，每次用cpu就能跑，但跑非常慢，然后就会把cuda设置为True，这样就在gpu上面跑了，但每次跑到to(device)的时候就会卡很久很久，总之还是很慢很慢，所以在朋友的帮助下解决了这个问题

我有明珠一颗·2023-10-24 07:11

亚商投顾：三大指数涨跌互现卫星互联网概念掀涨停潮

半导体芯片股大幅拉升，GPU方

上海亚商投顾·2023-10-24 06:45

聊聊微服务架构中的雪崩效应及其解决方案

网站雪崩根本原因在大型互联网站建设过程中，网站的性能都是受服务器主机性能约束的，比如CPU、GPU、RAM等硬件设备。

attentionYSF·2023-10-24 06:00

ubuntu下安装tensorflow-gpu

下载cuda目前通过pip安装的tensorflow只支持cuda9.0，其它版本需要自己编译或者找别人编译好的。这里下载cuda9.0，下载链接cuda下载好后运行chmod755cuda_9.0.176_384.81_linux.run&&sudo./cuda_9.0.176_384.81_linux.run安装过程中可以选择安装NVIDIA显卡驱动，如果直接在xservice启动的情况下会报

小吵闹123·2023-10-24 04:18

一文了解AIGC与ChatGPT

一、AIGC简介1.AIGC基础(1)AIGC是什么AIGC是人工智能图形计算的缩写，是一种基于图形处理器（GPU）的计算技术，可以加速各种计算任务，包括机器学习、深度学习、计算机视觉等。

编程广角镜·2023-10-24 03:11

自定义一个Dialog你需要做那些事？

2.写一个类继承DialogpublicclassWithdrawDialogextendsDialog{privateImageViewi

小小9575·2023-10-24 01:50

Unity 打包程序后PC或Android真机调试Debug日志及调出的Profiler面板

2.打包程序后，Unity会自动连接Profiler，打开Unity中的Profiler即可查看cpu、gpu、内存等使用情况。3.在Unity的Console中的Editor会自动连接

Star_MengMeng·2023-10-24 01:18

NVIDIA-docker容器内部调用GPU加速

docker本身不支持GPU加速，但是在AIPlanner运行环境下需要GPU加速支持运行。

cqoperater120·2023-10-24 00:03

ＮＶＩＤＩＡ显卡算力表－－nvidia显卡算力表

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_41070955/article/details/108269915官方链接：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

鼾声鼾语·2023-10-23 19:56

Jetson Nano存储单元调用【参加CUDA线上训练营】

这种硬件/软件技术允许应用程序分配可以从CPUs或GPUs上运行的代码读取或写入的数据。

Mr_8j·2023-10-23 19:22

Arm 警告其 GPU 驱动漏洞正被活跃利用

导读Arm周一警告其Mali系列GPU驱动漏洞CVE-2023-4211正被活跃利用。MaliGPU被广泛用于GooglePixels等Android手机，Chromebook等Linux设备。

llawliet0001·2023-10-23 19:01

Ultralytics YOLOv8的关键特点

UltralyticsYOLOv8是最先进的目标检测算法，不仅提供卓越的准确性，还支持CPU和GPU处理，其与各种平台的无缝集成使其在目标检测领域具有显著优势。

小北的北·2023-10-23 18:27

2020-10-09-PyTorch 官方教程翻译2-LEARNING PYTORCH WITH EXAMPLES

10author:ZhuoranLicatalog:truetags:PyTorch这篇向导介绍了PyTorch的基本概念PyTorch包含两个主要的特征：一个n维的Tensor，类似于Numpy，但是能够运行在GPU

李卓然get·2023-10-23 18:27

CUDA学习笔记（十五）Stream and Event

cudac并行性表现在下面两个层面上：KernellevelGridlevel到目前为止，我们讨论的一直是kernellevel的，也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU

我来了！！！·2023-10-23 18:29

CUDA学习笔记（十三） Shared Memory

GPU上的memory有两种：·On-boardmemory

我来了！！！·2023-10-23 18:58

5.data_parallel_tutorial

1多GPU与数据并行%matplotlib.pyplotinline2数据并行Authors:SungKimandJennyKang在这个教程里，我们将学习如何使用DataParallel来使用多GPU

许志辉Albert·2023-10-23 18:13

Spark 简介

spark特点spark是基于内存计算的大数据并行计算框架具有如下特点：运行速度快Spark使用先进的DAG执行引擎，基于内存的执行速度可比HadoopMapReduce快上百倍，基于磁盘的执行速度也能快十倍容易使用支持使用

博弈史密斯·2023-10-23 16:22

【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比（附代码）

本文基于PyTorch通过tensor点积所需要的时间来对比GPU与CPU的计算速度，并介绍tensorboard的使用方法。

使者大牙·2023-10-23 16:43

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

此前的CNN通常使用平均池化，而AlexNet全部使用最大池化，成功避免了平均池化带来的模糊化效果提出LRN（局部响应归一化）使用GPU加速训练使用了数据增强策略（DataAugmentation

努力当总裁·2023-10-23 15:02

tensorflow用不了 tensorflow.examples.tutorials

首先：(本文仅仅是做笔记，方便之后改环境自己对着)当前环境window10+CUDA10.0+python3.6+tensorflow-gpu2.0.0先上参考资料：Tensorflow2.0!!!!

广大菜鸟·2023-10-23 13:59

机械革命Z3 Pro测试，从开箱到发烧到翻车到拉黑（多图预警）

20210621-20231003Bywdhuag目录警告：前言：总结：优点：缺点：建议：测试工具：官方驱动：外观：BIOS:自带系统：鲁大师测试：ASSSDBenchmark测试：CPU-Z测试：GPU-Z

wdhuag-2·2023-10-23 12:32

CUDA学习笔记（九）Dynamic Parallelism

DynamicParallelism到目前为止，所有kernel都是在host端调用，CUDADynamicParallelism允许GPUkernel在device端创建调用。

我来了！！！·2023-10-23 12:17

各类深度学习框架详解+深度学习训练环境搭建-GPU版本

目录前言一、深度学习框架TensorFlowPyTorchKerasCaffePaddlePaddle二、深度学习框架环境搭建1.CUDA部署CUDA特性CUDA下载2.cuDNNcuDNN的主要特性cuDNN下载3.安装TensorFlow框架TensorFlow2旧版TensorFlow14.安装PyTorch框架5.安装Caffe框架Windows下载6.PaddlePaddle前言工欲善其

fanstuck·2023-10-23 11:55

获取参数时args = parser.parse_args() args = args.dict用法

argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,description="Block_FedAvg_Simulation")#debugattributesparser.add_argument('-g','--gpu

real小熊猫·2023-10-23 10:13

Jupyter 如何使用 args = parser.parse_args()

文件里面的参数不能直接在jupyter中使用，放在jupyter中的时候就会报错，如下所示：parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--GPU

godli_one·2023-10-23 10:09

k8s与GPU

为什么要用k8s管理以GPU为代表的异构资源？

缘尤会·2023-10-23 10:10

Mac GPU MPS常用方法

RequirementsMaccomputerswithApplesiliconorAMDGPUsmacOS12.3orlaterPython3.7orlaterXcodecommand-linetools

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 10:43

OpenGL着色器的简单介绍

答案就是：如果你没有提供自己的着色器的话，GPU驱动会向你提供默认的着色器。但这事实上是基于你的驱动的。

吃掉夏天的怪物·2023-10-23 09:59

OrionX vGPU研发测试场景下最佳实践之Jupyter模式

在上周的文章中，我们讲述了OrionXvGPU研发测试场景下最佳实践之SSH模式，今天，让我们走进Jupyter模式下的最佳实践。

virtaitech·2023-10-23 08:44

记录一次tf-faster-rcnn代码强行升级环境的过程

因为原机器的版本是cuda9+tensorflow_gpu的1.

conner是位好少年·2023-10-23 07:03

深度学习中，什么是batch-size？如何设置？

这可以充分利用高性能计算资源（如GPU）的并行计算能力。然而，过大的batch-s

JerryFoo·2023-10-23 07:04

equals方法的覆写

覆写Object.equals方法的模板：“四步走”publicclassArticle{Stringtitle;Stringauthor;Stringcontent;StringpublishedAt

小矮多·2023-10-23 07:28

Caffe安装方式（Ubuntu 16.04 GPU版）、附带自己在安装过程中遇到的各种问题及解决方案

本文分两部分介绍：一个是caffe的安装方式，一个是安装中可能会遇到的问题以及相应的解决方案。安装环境目前根据自己的安装情况来说，caffe好像对python3的支持不是很好，也许可能是自己使用的是anaconda3的原因，独立的python3版本还没有测试过（有安装测试过的朋友，还望不吝赐教，欢迎留言）。本教程的安装环境是ananconda3（是不是很奇怪，笑哭），具体的使用方式是：使用cond

AI未来·2023-10-23 06:34

从图像到纹理的GL函数

glTexImage2D这个GL函数可以实现把一幅图像转化为GL的纹理，从而可以在此基础上运用GPU做图像的显示和处理。

qiuchangyong·2023-10-23 06:34

【细胞通讯】PlantPhoneDB（2）

jjjscuedu·2023-10-23 05:35

Android的UI刷新机制（Android屏幕刷新机制）

生来如风·2023-10-23 02:00

Android 屏幕刷新机制

jthou20121212·2023-10-23 02:29

Android 屏幕刷新机制与Choreographer全面解读

二、基础概念在一个典型的显示系统中，一般包括CPU、GPU、显示器三个部分，CPU负责计算帧数据，把计算好的数据交给GPU，GPU会对图形数据进行

lishutong1006·2023-10-23 02:29

Android屏幕刷新机制原理分析

基本概念CPU：执行应用层的measure、layout、draw等操作，绘制完成后，将数据交由GPUGPU：处理数据，将数据发送到缓冲区屏幕：由一个一个像素组成，以固定频率（1000ms，60次，即16.6ms

咸鱼谈何梦想·2023-10-23 02:59

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