GPUs

Docker - 基于Docker的深度学习

基于Docker的深度学习原文Docker提供了一种静态链接Linux核到应用程序的方式.采用Docker容器可以调用GPUs，因此对于Tensorflow或者其它机器学习框架的部署是一种很好的工具.利用
AIHGF·2017-05-24 15:55

TalkingData 锐眼看世界 2017-03-31

[业界新闻]大规模并行数据库MapD获融2500万美元MapD是一家为企业提供基于图形处理单元（GPUs）的，数据分析服务的初创企业。MapD使用现成的GPU来处理复杂的空间和GIS的实时数据。
锐眼看世界·2017-03-30 16:43

Tensorflow环境搭建（Windows10）

环境首先，先看看我的环境：Windows10：GTX960M显卡（如果装Tensorflow的gpu版本的话，对显卡有要求的，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
程序员的日记·2017-03-24 21:14

keras gpu配置

检查电脑显卡是否支持cudahttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus安装DXSDK_Jun10.exe编译cuda例子时用到下载cuda8.0安装不安装驱动，其他安装
Jusdo6·2017-02-21 01:17

Ubuntu安装Pyenv+Anaconda2+PyCharm+OpenAI-gym+Cuda+TensorFlow （二）

cuda8.0和cnDNN5.1版本运行效果最好，并且需要gpu的计算性能在3.0以上：校验gpu计算能力首先验证下gpu的计算能力，在网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
朂嘼·2016-12-28 19:41

GPU英伟达CUDA安装配置

docs.nvidia.com/cuda/index.html1查询你的GPU是否支持CUDA得到你的显卡型号我的是GTX750查询地址为https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2
groundhappy·2016-12-16 00:00

tensorflow学习笔记(十八):Multiple GPUs

DistribuitedtensorflowMultipleGPUs如何设置训练系统(1)每个GPU上都会有model的副本(2)对模型的参数进行同步更新抽象名词计算单个副本inference和gradients的函数称之为tower,使用tf.name_scope()为tower中的每个op_name加上前缀使用tf.device('/gpu:0')来指定tower中op的运算设备框架:with
u012436149·2016-11-11 10:00

网上找到的一篇适合初学者看的CUDA使用说明，良心干货

CUDA是什么CUDA，ComputeUnifiedDeviceArchitecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（GraphicsProcessingUnits
GabrielGu·2016-10-23 16:39

linux终端自定义命令的别名

命令来解决这个问题：aliasaCommandAlias='aCommand一堆参数什么的'比如aliasgpush='gitpushoriginHEAD:refs/for/master'这样在终端中，只需要输入gpus
flexman09·2016-07-21 10:33

Ubuntu安装cuda7.5和caffe&cannot find -latlas

安装前的准备1、VerifyYouHaveaCUDA-CapableGPU执行下面的操作，然后验证硬件支持GPUCUDA，只要型号存在于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
大白机器人·2016-05-30 15:50

ubuntu14.04+GPU+caffe

非常建议ubuntu14.04的系统一、执行下面的操作，然后验证硬件支持GPUCUDA，只要型号存在于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus，就没问题了   $lspci
u010668907·2016-05-12 20:00

硬件细节

不像基于GPUs的PowerVR或者Mali瓦片，Adreno有一个可变面元基于字节的大小没像素需要缓冲区--一个4倍MSAA，32位颜色4xMRT，32位深度渲染目标需要40次同大量的瓦片一样一个16
zhz604483686·2016-05-09 22:00

深度学习入门级框架MatConvNet环境配置（Ubuntu14.04+Cuda7.5+Cudnn5+Matlab2014a）

MatConvNet是一个基于matlab的简易入门级框架，可以帮助快速构建深度学习网络，而且支持GPU加速计算（只需一行代码”opts.train.gpus=1”就可以搞定！
MichaelLiang12·2016-05-07 10:00

Deep Learning for Computer Vision with MATLAB and cuDNN(译文)

最近几年的热点是大数据集和强大的GPUs的使用。神经网络本质上是一种并行算法，因此多核GPUs的使用能够明显的减少用于训练深度神经网络的时间。以下，我将会讨论如何使
jnulzl·2016-04-08 14:00

nvidia-smi: Control Your GPUs

nvidia-smi:ControlYourGPUsPostedonDecember5,2011byEliotEshelmanMostusersknowhowtocheckthestatusoftheirCPUs,seehowmuchmemoryisfreeorfindouthowmuchdiskspaceisfree.Incontrast,keepingtabsonthehealthandsta
b10090411·2016-03-28 12:25

ubuntu14.04安装CUDA7.0、CUDNN7.0详细步骤

“.deb”等安装1、检查你的电脑是否支持CUDA: 检查GPU是否支持:输入如下命令,如果输出的GPU型号是NVIDIA的,并且在此http://developer.nvidia.com/cuda­gpus
a350203223·2015-12-11 13:00

PatentTips - Indexes of graphics processing objects in GPU commands

GPUs are often built with a highly
·2015-11-13 10:30

PatentTips – Shader Interfaces

BACKGROUND Today's graphic processing units (GPUs) host all of the computations necessary
·2015-11-13 09:09

PatentTips - GPU Support for Blending

Graphics processing units (GPUs) are specialized hardware units used to render 2-dimensional (2-D) and
·2015-11-13 05:46

GPUs vs FPGAs

The answer depends on what exactly you're trying to accelerate. GPU is really a "software acceleration" that can accelerate certain class of compute-intensive applications. The on
·2015-11-07 13:50

OpenCV中OpenCL模块函数

This includes both discrete GPUs(NVidia,AMD), as well as integrated chips(AMD APU and intel HD devices
·2015-11-02 19:21

Parallel-Split Shadow Maps on Programmable GPUs

《GPU Gems 3》Chapter 10 http://http.developer.nvidia.com/GPUGems3/gpugems3_ch10.html   Fan Zhang The Chinese University of Hong Kong Hanqiu Sun The Chinese University of Hong Kong Oskari Nyma
·2015-11-02 10:10

Ubuntu14.04安装Caffe7.5

1.首先查看显卡是否支持CUDA1.1检查显卡类型lspci | grep -i nvidia1.2在Nvidia官网查看是否支持http://developer.nvidia.com/cuda-gpus1.3
沉默的大绵羊·2015-11-02 10:00

GPU求解粘性不可压流体

一些的研究者把非图形领域的计算从CPU 转移到GPU上，称为图形处理器的通用计算即GPGPU(General Purpose Computation on GPUs) 图-9 GPU和CPU浮点运算性能比较
·2015-11-01 10:47

chrome blink render engine and the render mechanism

这篇文章提供chrome基于硬件加速的组合实现的背景和细节  说明：为什么用硬件合成 传统式，web浏览器完全依赖CPU来渲染网页内容，但是随着现在GPUs的能力以及能够以更小的体积嵌入设备
·2015-10-31 16:58

CUDA C编程入门-编程接口（3.5）模式转换

　　GPUs有一个显示输出，输出到一个叫主表面的DRAM内存中，这个表面被用于刷新输出给用户看的显示设备。
·2015-10-31 11:50

NVIDIA SDK 10

collection of DirectX 10 and OpenGL code samples teaches developers how to make the most of GeForce 8 Series GPUs
·2015-10-31 08:18

GeForce 8 Series OpenGL Extensions Released

To fully expose the hardware features of the GeForce 8 Series of GPUs significant new functionality has
·2015-10-30 12:04

《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》

《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》 基本信息 原书名：CUDA Programming：A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs
·2015-10-28 08:35

POWERVR 是什么

Current product families include 3D GPUs (POWERVR MBX and SGX), vector graphics accelerati
·2015-10-27 16:01

OpenCV中GPU函数

It is implemented using NVIDIA* CUDA* Runtime API and supports only NVIDIA GPUs.   1.
·2015-10-21 10:36

ubuntu14.04安装cuda

//blog.csdn.net/xizero00/article/details/43227019首先验证你是否有nvidia的显卡（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus
zlr·2015-10-15 14:00

linux 可视化的几种模式

Refs：REMOTEVISUALIZATIONONSERVER-CLASSTESLAGPUShttp://www.nvidia.com/content/PDF/remote-viz-tesla-gpus.pdf0
feng_bingpo·2015-09-14 16:13

慎用MPMoviePlayerViewController

MPMoviePlayerViewController的事要从何说起呢，嗯……其实主要还是由于在播放视频时按Home键切出引发的问题：先是测试发现游戏在播放开场视频时按Home键切换到后台后会触发libGPUSupportMercury.dylib:gpus_ReturnNotPermittedKillClient
robslove·2015-07-15 13:00

查询GPU是否支持CUDA

登陆网址，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus选择对应的显卡系列，即可查看你的GPU显卡是否支持CUDA
carson2005·2015-06-04 15:00

CUDA简介

CUDA简介CUDA是什么CUDA，ComputeUnifiedDeviceArchitecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（GraphicsProcessingUnits
flamimg·2015-04-24 15:06

Configuring the ECC of Nvidia GPUs under Linux

ToggleECCsupport:0/DISABLED,1/ENABLEDDisable:nvidia-smi -e0orEnable:nvidia-smi -e1ShowthetopologyofGPUstopology: nvidia-smitopo-m
kaka20080622·2015-04-19 21:00

windows7 64位机上CUDA7.0配置及在VS2010中的简单使用举例

查看显卡类型是否支持NVIDIAGPU，选中计算机-->右键属性-->设备管理器-->显示适配器：NVIDIAGeForceGT610，从https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
fengbingchun·2015-04-09 18:00

Win64平台CUDA6.5+VS2010+opencv2.4.8配置

笔记本上的显卡为NVIDIAGeForceGTX850M,计算能力为5.0（查询显卡计算能力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）开始使用的是CUDA7.0配置
jiyangsb·2015-03-31 20:00

ubuntu14.04安装cuda

首先验证你是否有nvidia的显卡（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）：$lspci|grep-invidia查看你的linux
xizero00·2015-01-28 11:00

PCL-Kinfu编译手册

1：配置要求硬件Win7-62bit显卡需要computeCapability>=2.0可以从https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 中查找实际使用了GeForceGTX465
ZxN9988·2014-12-13 21:00

[BUG]按Home键切换到后台后会触发libGPUSupportMercury.dylib: gpus_ReturnNotPermittedKillClient导致crash

同时xcode停留在：libGPUSupportMercury.dylib`gpus_ReturnNotPermittedKillClient:0x372fa094:trap0x372fa096:nop
Jeff_NJUT·2014-11-26 18:00

cuda编程环境搭建

ubuntu12.04安装前准备：1验证你的GPU是否支持cuda编程终端输入lspci|grep-invidia找出显卡型号，看一下是否在http://developer.nvidia.com/cuda-gpus
linger2012liu·2014-03-10 11:00

AWS新增三种实例类型

I2实例使用固态硬盘（SSD）以提供高性能I/O能力；C3实例将每个虚拟CPU与硬件超线程捆绑在一起，以应对计算密集型任务；而G2实例为3D应用提供了NVidia图形处理器（GPUs）。
Chris Swan·2013-11-25 00:00

图形处理芯片可实现在毫秒内处理大数据集

著名的MapD，或者大规模并行数据，这项新技术通过把数据存储到图形处理单元（GPUs）而不是在常见的中央处理单元（CPUs）的方式获得了很大的速度提升。使用单个高性能GPU卡可以让数据处理提升70倍。
zajin·2013-10-21 08:00

CUDA之VS2010中配置CUDA5.0

在设备管理器中找到显示适配器（Displayadapters)，找到自己电脑的显卡型号，如果包含在http://www.nvidia.com/object/cuda_gpus.html的列表中，说明支持
Augusdi·2013-09-30 19:00

C++ AMP图形

C++AMP在可用于访问纹理在GPUs支持的Concurrency::graphics命名空间包含一些API。
Augusdi·2013-09-13 16:01

C++ AMP图形

C++AMP在可用于访问纹理在GPUs支持的 Concurrency::graphics 命名空间包含一些API。 
Augusdi·2013-09-13 16:00

VS2010中配置CUDA5.0

在设备管理器中找到显示适配器（Displayadapters)，找到自己电脑的显卡型号，如果包含在http://www.nvidia.com/object/cuda_gpus.html的列表中，说明支持
caiye917015406·2013-08-07 17:00

Nvidia 显卡参数查询

http://www.geforce.cn/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-650/specifications驱动下载http://www.geforce.cn/drivers
cmsbupt·2013-08-07 17:00
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