如何用AMD显卡部署模型/进行推理引言为什么要用AMD显卡进行部署或者推理呢？也许有很多理由比如N卡太贵了、或者公司要求之类的。但不管怎么样，我们的目标就是在linux上用A卡进行推理（本文不涉及windows）。本文将从两方面进行介绍如何在A卡上是用pytorch如何使用C++调用模型前置知识众所周知，使用N卡进行训练或推理的话，首先要有驱动，然后要有cuda。那么A卡同理，驱动是什么应该不用多
自己组装电脑首先我们要明确自己的需求，这样就可以在主要的部件上可以有目标性的去找。4000左右的一台主机能干些什么呢？可以很流程的玩游戏，比如绝地求生、英雄联盟、守望先锋等等大型游戏以及图片处理和剪辑视频等等。电脑主机是用哪些配件组装在一起呢？处理器、主板、内存、硬盘、显卡、机箱、电源、散热器等等。这样把这些配件组合在一起就是一台电脑主机了。下面开始选择主机的配件，选择配件需要考虑到兼容性，不兼容
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2024-06-23 17:04:00
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本来是没想把Pytorch写进专栏里的，但是昨天配置新电脑的时候，发现怎么每次安装Pytorch 的时候，官网的教程都不一样。我相信原因是Pytorch处于高速发展阶段，虽然已经有稳定版本，但是繁琐的配置环境变量一定会为难到大多数同学。那么今天，我们来看一个手把手的Pytorch 安装教程，包括GPU计算配置于Anaconda以及Pycharm。那么首先，简明的罗列下需要的安装的项目(建议按顺序安
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2024-05-17 02:22:24
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前言：最近一直在做关于显卡数据采集的调研工作,也在github上看到了一些三方库比如Python和golang的psutil, python: gpustart,再或者通过wmi或者windowsApi等底层接口 但是都只能获取到显卡的名称以及厂家信息等 无法真正意义上获取到显卡占用率等数据 在或者只能获取到英伟达的显卡数据 (该数据都是通过英伟达所开放出来的命令工具所获取到的) 后通过阅读C++
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2023-08-06 23:11:45
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虚拟机中如何让Python调用共享显卡
在虚拟机中让Python调用共享显卡可以通过GPU虚拟化技术来实现。GPU虚拟化技术允许多个虚拟机同时使用物理GPU资源，以提高GPU利用率。在本文中，我们将介绍如何在虚拟机中配置和使用共享显卡，并给出Python调用共享显卡的代码示例。
一、配置虚拟机
要让Python调用共享显卡，首先需要确保虚拟机已经正确配置了GPU虚拟化。以下是一些常见的虚拟机软
原创
2023-11-13 09:28:26
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1，nvidia-smi指令解析 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具，会显示显存使用情况：nvidia -smi 如图，其可以在终端打印出GPU的各种属性。解析： 第一行Driver Version ：384.81 表示我们使用的驱动是384.81 第二行中：第一行表示GPU序号，名字，Persisitence-M(持续模式状
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2023-09-20 11:42:37
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文章目录1. 什么是GPU？2. GPU的工作原理3. GPU的应用领域4. GPU与CPU的比较参考与推荐 前言： 图形处理器（GPU）不再仅仅是用于图形渲染的硬件设备。如今，GPU已经成为加速人工智能、大数据计算和科学研究的关键引擎。本文将深入探讨GPU的工作原理、应用领域以及它在当今技术领域中的重要性。1. 什么是GPU？GPU（Graphics processing unit）是一种专门
1. 安装GPU驱动首先，检查一下计算机有没有可用的GPU。用ubuntu的 lspci 命令看一下PCI总线上有没有挂载能用的GPU。如果啥提示都没有–就悲剧了。还有需要注意，VMware 的虚拟机是用不了计算机中的GPU的。这也是大家都在推荐双系统的原因。我的GPU型号是 GeForce GTX 1050 Ti。但是在设置->详细信息中，并没有这块GPU，因为没有安装驱动。在软件和更新中
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2024-07-09 05:35:02
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第一次面试被问了有没有尝试过并行计算，自己从来没搞过，再加上自己基础确实不行，最后痛失实习机会，所以决定从哪里摔倒就从哪里爬起来此内容只在于记录自己自学过程中找到的各种资料以及看到的各种内容，同时记录自己遇到的错误，梳理思路，督促自己学下去注：本人非计算机科班，计算机基础薄弱到极点，可能有些错误会比较弱智1 - 装环境装环境这里，首先是要安装 CUDA 和 CUDNN，这里我最后实际做的过程是跟着
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2023-09-13 22:25:49
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什么是英伟达 GPU Reader?英伟达 GPU Reader 是一款基于Web 的小程序，该程序可识别用户的 GPU 型号并为该 GPU 查找超级新图形驱动程序。GPU Reader 如何工作?用户首次运行该项服务时，会下载一个 Java 小程序。当用户从网站下达指令时，这个 Java 小程序仅仅查看和验证系统部件。接下来利用这些系统信息来确定超级适合用户GPU的驱动程序。故障排除我们无法检测
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2023-11-27 16:04:56
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在LINUX下安装NVIDIA 显卡最新驱动长期以来，在LINUX下安装显卡驱动无疑是一件让新手头痛的事情，LINUX下安装驱动可不是像WINDOWS下来几个NEXT就可以搞定的事情，通常情况下需要编译内核、手工修改X-WINDOW的配置文件(/etc/X11/XF86config-4或者/etc/X11/xorg.conf)，除非安装RPM的安装包，但是RPM的安装包总是存在很多问题，比如以前N
问题是这样的：比如我使用一块英伟达的P40，每张卡都是24GB的显存，但是我的程序只需要使用4G，深度学习框架是TensorFlow，那么我怎么限制这个显存的使用量呢？一、手动设置使用比例众所周知，TensorFlow是不会设定显存大小的，比如程序4G显存也能跑起来，但是TensorFlow就是会把P40的24GB全部用光，这显然是很蛋疼的，所以一般会通过手动设置GPU使用比例，参考，可以这样设置
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2023-09-16 06:56:20
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在当今数据科学的背景下，越来越多的人希望利用显卡加速R语言的计算任务。尤其是在进行深度学习、大规模模拟或其他需要密集计算的任务时，显卡的优势显而易见。本文将系统地探讨如何将显卡用于R语言，包括设置过程、可能遇到的错误及其解决方案等。
首先，我们在处理大数据集时，可以采用以下数学模型来描述计算规模：
\[
\text{Total Computation Time} = \frac{n}{k} \
# 清除PyTorch显卡内存中保留的内容：一个实用的指南
在开发深度学习模型时，使用PyTorch作为框架是非常普遍的。然而，许多用户在训练和推理过程中会遇到显卡内存被“储留”（reserved）的问题。这种情况不仅会造成显存不足，还可能导致程序不稳定。本文将详细介绍如何清除PyTorch中的显卡内存储留，并提供实际的代码示例，帮助用户更高效地使用显卡资源。
## 显卡内存的储留现象
在使
原创
2024-09-01 05:30:23
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如何让docker中的Ubuntu调用主机显卡
在默认情况下，Docker容器是与主机隔离的，无法直接访问主机的硬件设备，包括显卡。但是，有时我们需要在Docker容器中使用主机的显卡资源，例如进行机器学习、图像处理等任务。本文将介绍如何在Docker中的Ubuntu容器中调用主机的显卡。
流程：
1. 检查主机显卡驱动是否已经安装。使用命令`lspci -v`查看显卡信息，确保显卡驱动已经正
原创
2023-12-31 07:02:10
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深度学习多张显卡怎么调用
在现代深度学习应用中，为了加速模型训练和推断，许多开发者会选择使用多张显卡。然而，如何有效地调用多张显卡成为了一个技术难题。本文将通过系统化的分析与解决步骤，来探讨这一问题的具体解决方案。
## 问题背景
随着深度学习模型的复杂性和数据量的激增，单张显卡的训练时常无法满足需求。使用多张显卡并行处理可以大幅度提高训练效率。因此，企业在实施深度学习项目时，往往需要在计算
1. 定位器 对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。传统的物体定位采用的是灰度值相关来识别物体。尽管这种技术得到了广泛的应用，但是，它在图象质量变差的情况下，就缺乏稳定性。图象质量变差可能是由于凌乱、亮度不同和遮盖等因素的影响。相反，几何对象定位法是一种最新的方法，它使用对象的轮廓来识别对象及其特征。Adept的HexSight 软件和A
## 项目方案：使用R语言调用显卡计算
### 项目背景
随着大数据和机器学习等计算密集型任务的兴起，计算速度成为一个关键问题。传统的CPU计算速度有限，而显卡（GPU）具有并行计算的优势，能够显著提高计算速度。在R语言中，调用显卡计算可以进一步加快数据处理和模型训练的速度，提高工作效率。
### 项目目标
本项目的目标是实现使用R语言调用显卡进行计算，提高数据处理和模型训练的速度。
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原创
2024-01-17 11:44:55
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# Python调用CUDA查看显卡的实现指南
在深度学习和高性能计算中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）允许用户利用NVIDIA显卡进行快速计算。对于刚入行的开发者，了解如何通过Python调用CUDA查看显卡信息是一个重要的技能。本文将提供一个详细的指导流程，帮助你实现这一目标。
## 流程概述
下面是实现“Python调用CUDA查看显
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2024-03-10 19:03:37
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