如何设置计算机共享资源浏览网上计算机中文件夹时,并不是所有文件夹都可以被浏览,只有那些被设置为“共享”属性文件夹才可以被授权用户浏览。另一方面,自己计算机中文件夹,也只有设置了“共享”属性后,才可以被网上其他用户浏览。如何设置“共享”属性呢?第一步:在桌面上单击“开始”一“设置”一“控制面板”,双击“网络”,在缺省状态“配置”选项卡下面,单击“文件及打印共享”。第二步:在出现对话框中将两
在显卡发展历程中,核显算是主角般存在,在现在笔记本电脑、平板电脑和台式机中得到了广泛应用。很多人知道核显显存容量是与内存条容量共享,那核显到底能使用多少内存容量作为自己核显呢?如何才能将它提速?核显工作原理我们知道,核显是在集显基础上发展而来,此前CPU没有内置GPU,是主板集成了GPU。到后来是英特尔凭借买CPU送显卡营销策略,得到了广泛应用。而CPU内置GPU,很好解决了主
虚拟内存设置,不能不涉及到页面文件。   所谓页面文件,它功能是将一部分硬盘空间设置为虚拟内存,从而扩大了可用“内存”空间,以此来满足程序运行要求。Win9x通常是利用安装目录中Win386.swp这个交换文件来实现虚拟内存创建,WinNT则是利用Pagefile.sys来实现这一功能。既然它们都是功能一样文件,为了方便和节约空间让其共享是可行。  相关Window
Win8系统中就已经有共享文件功能了,只不过Win8.1在win8系统基础上共享功能变得越来越丰富起来了。不仅可以共享文件,还可以共享位置、共享屏幕截图。相信大部分用户不知道怎么操作使用,现在系统城小编告诉大家win8.1系统怎么使用共享功能?感兴趣用户可以一起看看,带给用户不一样体验!1、首先在传统桌面模式下,我们将鼠标移动到屏幕右上角或右下角调出“超级按钮”,看到“共享选项了。2、点击
作者|阿里云智能事业群技术专家 车漾根据 Gartner 对全球 CIO 调查结果显示,人工智能将成为 2019 年组织革命颠覆性力量。对于人工智能来说,算力即正义,成本即能力,利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新工作模式,将 GPU 机器放到统一资源池进行调度和管理,这避免了 GPU 资源利用率低下和人工管理成本。因此,全球主要容器集群服
PuTTY 是一款开源连接软件,用来远程连接服务器,支持 SSH、Telnet、Serial 等协议。矩池云主机支持 SSH 登录,以下为使用 PuTTY 连接矩池云 GPU 使用教程。如您使用 Xshell、SSH Secure Shell 等其他 SSH 协议工具,也可参考本文。在开始之前,请先租用一台矩池云机器。矩池云租用教程请移步 矩池云租用教程。矩池云提供网盘存储服务,您可先将数
转载 2024-07-17 21:51:21
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Colab笔记本存储在Google云端硬盘上,可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook,但它在另一台虚拟机上运行。1、Google 云端硬盘 https://drive.google.com/drive/my-drive注册账号登录。(上网可参考:)2、空白处右键 → 更多 → Colaboratory第一次需要关联Colaboratory: 更多 →
文章目录GPU架构GPU渲染内存架构Streaming Multiprocessor(SM)CUDA CoreTensor CoreRT CoreCPU-GPU异构系统GPU资源管理模型GPU架构演进G80 架构Fermi 架构Maxwell架构Tesla架构Pascal架构Volta 架构Turing架构Ampere 架构Hopper架构参考文献 GPU架构主要组成包括:CUDA 核心:GPU
在文章开始之前,借此园地真诚向我最亲爱咪宝道歉,我谨记自己严重错误,以此为训,所有朋友作证,我将克己自重,痛改前非。我充分意识到GPU海量吞吐和强悍浮点计算能力,将极高提高程序性能,也能让充分发挥显卡价值,GPU作为电脑上2个可编程高性能芯片之一,长期以来都没得到普通程序员应有的重视,主要因为其编程麻烦,资料工具欠缺。这里我将叙述我游戏编程中尽可能多使用GPU做事一些经验,主要是
软件安装:装机软件必备包关于电脑装机必须软件,比如windows office系列办公软件、网页浏览器、杀毒软件、安全防护软件、刻录软件、压缩软件、下载工具、多媒体播放软件、多媒体编辑软件、输入法、图片查看和处理软件、聊天沟通工具、系统工具与驱动补丁工具等。steam是目前最大正版游戏平台,每个玩家都有各自帐号,但是如果你某天看到你自己寝室室友有另外一个你想要游戏,但是自己又不想花钱去买
  为什么要使用共享内存呢,因为共享内存访问速度快。这是首先要明确,下面详细研究。  cuda程序中内存使用分为主机内存(host memory) 和 设备内存(device memory),我们在这里关注是设备内存。设备内存都位于gpu之上,前面我们看到在计算开始之前,每次我们都要在device上申请内存空间,然后把host上数据传入device内存。cudaMalloc()申请内存
在以前发布文章中,我们学习了被一组线程访问全局内存如何被合并为一次事务以及对于不同CUDA硬件,对齐和步长如何影响合并访问。对于最近CUDA硬件,没有对齐数据访问并不是什么大问题。然而不论是哪一代CUDA硬件,跨越全局存储器都是个大问题,而且在很多情况下也是很难避免,例如沿着第二和更高维度访问多维阵列中元素时。但是,如果我们使用共享存储器的话,也是有可能进行合并访问。在我向你说明
在许多现代应用中,使用共享 GPU 内存来提升性能是十分重要,尤其是在处理大规模计算任务时。本文将详细探讨如何在 Windows 电脑使用 `ollama` 和共享 GPU 内存,分析出现问题和解决方案,以及如何进行性能验证和后续优化设计。 ## 问题背景 随着深度学习和高性能计算需求增长,越来越多应用需要利用图形处理单元(GPU)进行计算。在 Windows 系统上,通过共享 GP
# ChromiumGPU硬件加速 ## 概述 这里所说GPU硬件加速是指应用GPU图形性能对chromium中一些图形操作交给GPU来完成,因为GPU是专门为处理图形而设计,所以它在速度和能耗上更有效率。但是,使用GPU加速有些额外开销,并且某些图形操作CPU完成会更快,因而不是所有的操作都合适交给GPU来做。 Chromium中,GPU加速可以不仅应用于3D,而且也可以应用于2D。
文章目录系列文章目录前言一、存储器和内存二、矩阵点积矩阵乘法总结 前言像之前文章,也只能说讲了一下简单应用,其实离实际应用还有很大距离,这篇再细讲讲存储器和应用示例一、存储器和内存 图中所示为GPU存储结构,L1 、 L2为缓存区域,全局内存访问很慢,但所有位置都可以访问。共享内存访问比全局内存快100倍左右,但是是块内可访问,不同块之间共享内存不同。 本地内存访问也很快,但是只有64kb
使用 PyTorch 进行深度学习训练时,一些用户可能会遇到需要“共享 GPU 内存”需求。在这样场景下,如何有效地进行共享 GPU 内存设置和使用是一个重要问题。本文将详细记录解决“共享 GPU 内存 PyTorch 怎么使用过程,包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。 ## 问题背景 在深度学习训练中,GPU 资源利用率至关重要,特别是在多进程训练
原创 5月前
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2018-11-8:科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉demo时候,用CPU训练总是很慢,实验室又没有GPU怎么办?谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验: 首先登陆Gmail邮箱(没有的请自觉
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第一招:清除系统垃圾 轻松流畅上网你是否注意到你电脑系统磁盘可用空间正在一天天在减少呢?是不是像老去猴王一样动作一天比一天迟缓呢?   没错!在Windows在安装和使用过程中都会产生相当多垃圾文件,包括临时文件(如:*.tmp、*._mp)日志文件(*.log)、临时帮助文件(*.gid)、磁盘检查文件(*.chk)、临时备份文件(如:*.old、*.bak)以及其他临时文件。特别 是如
现在市面上出售笔记本几乎都预装有WINDOWS7系统和带有无线局域网卡。所以最近好多朋友就问我WIN7 系统下如何实现两台笔记本通过内置无线局域网卡共享上网 。今天我就把步骤写下来给需要朋友借鉴下,希望看了我文章以后能对你有所帮助。1 大概说一下我现在网络连接:ADSL猫——路由器——本本两台(自带无线网卡) 2 首先通过笔记本有线网卡(本地连接)接到路由器上或者直接接到
鉴于自己毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门教材,选择了Jason Sanders等所著书《CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming》。这本书作为入门教材,写很不错。自己觉得从
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