OpenGL 编辑 OpenGL（全写Open Graphics Library）是指定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口。它用于三维图像（二维的亦可），是一个功能强大，调用方便的底层图形库。 OpenGL™ 是行业领域中最为广泛接纳的 2D/3D 图形 API，其自诞生至今已催生了各种计算机平台及设备上的数千优秀应用程序。OpenGL™ 是独立于视窗操作系统或其它操
这是我接触OpenGL这么久以来第一次尝试开发小游戏，很多问题的解决方法都是我自己临时想出来的，可能与最优解相差甚远，这个项目算是一次尝试，同时也算是给后面的小伙伴的一个参考吧，下面开始进入正文。OpenGL的语法、api什么的这里就不讲了，项目中我主要写了三个类，分别是处理整个游戏逻辑的Level类、蛇Snake类和食物Food类，Level类主要的工作是启动线程，每隔一段时间更新一下蛇的状态，
最近在学习OpenGL，把学习的一些过程写在这里，希望与大家共同分享讨论。Learning OpenGL on Xcode安装glfwglfw是一个OpenGL的应用框架，支持Linux和Windows。glfw主要用来处理特定操作系统下的特定任务，例如OpenGL窗口管理、分辨率切换、键盘、鼠标以及游戏手柄、定时器输入、线程创建等。1、在终端中运行命令brew install glfw3glfw
在这篇博文中，我将详细记录如何在Windows上使用Ollama实现GPU运行。在处理深度学习模型时，能够利用GPU的加速能力可以显著提高模型的运行效率。以下将从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用等方面进行系统化讲解。
### 环境准备
#### 前置依赖安装
确保在你的Windows环境中安装以下软件和库：
- NVIDIA GPU驱动（兼容CUDA）
- CUD
在Linux环境下安装Ollama并配置GPU支持的过程是一个值得记录的实操经验。这篇文章将为你详细阐述如何在Linux系统上安装Ollama，确保其能够有效利用GPU进行加速。下面是具体的步骤和配置。
## 环境准备
在进行安装之前，需要确保系统满足以下软硬件要求：
- **软硬件要求**：
- 操作系统：Ubuntu 20.04或更新版本
- GPU：NVIDIA显卡，且已安装C
安装过程：第一步：选择一个编译环境 现在Windows系统的主流编译环境有Visual Studio，Broland C++ Builder，Dev-C++等，它们都是支持OpenGL的。但这里我们选择VC++ 6.0作为学习OpenGL的环境。 第二步：安装GLUT工具包  
本文介绍安装及配置Lutris的方法，这是一款Linux下的多平台游戏管家，同时还介绍EA Origin/战地4安装示例，介绍一些wine+dxvk(directx10/11转vulkan)的配置。先确保你的显卡支持vulkan。Lutris介绍Lutris是Linux的开放式游戏平台。它可以帮助您在统一界面中安装和管理游戏。其目标是支持在Linux上运行的所有游戏，从原生到Windows游戏(通
在使用 Windows 版本的 Ollama 进行深度学习模型推理时，启用 GPU 加速是一个关键的环节，能够显著提高性能抵御高负荷计算需求。以下是关于“Windows 版本 Ollama 如何用 GPU 运行”的详细复盘记录。
## 问题背景
随着深度学习应用的普及，计算资源的合理配置变得越来越重要。Ollama 是一个流行的开源框架，通过支持 GPU，可以大幅提升模型训练和推理的速度。然而
原创：HyperAI超神经关键词：英伟达 深度学习 加速器2017 年，英伟达发布了深度学习加速器 NVDLA，全称 NVIDIA DeepLearning Accelerator，以推动在定制硬件设计中采用高效的 AI 推理。在英伟达的开发套件 Jetson AGX Xavier 中，它能为 AI 模型提供 7.9 TOPS/W 的最佳峰值效率。而最近，英伟达在 GitHub 上开源了 NVDL
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2024-10-16 07:03:01
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在本篇文章中，我将详细记录如何在Linux系统上安装ollama并声明使用GPU的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个步骤。我的目标是让你通过这个过程能够顺利完成安装并优化使用GPU性能。
## 环境准备
在开始之前，确保你已满足以下前置依赖安装需求：
| 依赖项 | 版本 |
|---------------|------------------|
|
在本文中，我们将深入探讨如何在Windows上安装Ollama，并指定使用GPU进行运行的过程。Ollama是一个强大的工具，能够让开发者更高效地使用大型语言模型。本文的结构将包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，需要确保你的系统准备就绪。以下是所需的前置依赖和兼容性矩阵：
| 软件/工具 | 版本 | 备注
在这一篇博文中，我们将详细探讨如何在 Windows 下使用 Docker 安装支持 GPU 的 Ollama。Ollama 是一个强大的工具，能够帮助我们部署和使用 AI 模型，而结合 GPU 技术可以显著提升模型的处理性能。下面将通过环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南等方面进行详细描述。
## 环境准备
要成功安装和运行支持 GPU 的 Ollama，我们需要满足一
背景：我的计算机GPU版本为NVIDIA GeForce RTX 3070 首先，查看显卡的版本以及对应的CUDA桌面鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息一.TensorFlow安装（试错阶段,不想安装TensorFlow2的可直接跳到下一节）1.安装CUDA本人计算机CUDA对应的版本为11.2.162 在官网中找到相应的版本号进行下载https://devel
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2024-05-10 19:14:04
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OpenGL是Windows自带的。如何查看自己电脑上的OpenGL版本呢？新建win32空项目，添加cpp文件，写入下列代码： #include<Windows.h> #include <stdio.h> #include <GL/glut.h> int main(int argc, char** argv) { glutInit(&argc,argv
ollama 强制 gpu 解决方案
在我们探索如何解决 “ollama 强制 gpu” 问题时，可以从整体的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和最佳实践等层面进行详尽的分析与记录。下面是这个过程的详细阐述。
## 备份策略
我们首先制定了备份策略，以确保在群体性操作或重大问题时，可以迅速恢复服务。
### 思维导图与存储架构
为了更好地理解备份策略，我设计了思维导图，主
在当今技术的浪潮中，Ollama作为一个强大的模型与Linux环境兼容工具，因其在Windows GPU上遇到的一些特定问题而备受关注。本文将详细介绍如何解决“Ollama Windows GPU”问题，并涵盖整体的环境准备、部署架构、安装流程等多方面的最佳实践。
首先，为确保我们在正确的环境中进行操作，我们需要对系统环境进行预检。这一步骤非常重要，能够帮助我们确保所有硬件和软件要求都齐备，避免
作者陈天奇————————————————————————————————————————————————————————————Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践——H2o包R用户的福音︱TensorFlow：TensorFlow的R接口
mxnet：结合R与GPU加速深度学习
碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包
文章目录前言一、安装CUDA9.0二、安装cudnn7.0.5三.安装tensorflow-gpu1.5.0四.安装opencv2.4.11及opencv-python4.1.0.25四.安装Anaconda3五.安装pcl1.7和pcl_viewer六.安装octomap库及可视化工具octovis总结 前言配置ubuntu16.04环境，简单记录一下。一、安装CUDA9.0从官网下载cuda
大佬博客是JeanCheng，,有情趣的自己去看 1.服务器体系（SMP，NUMA，MPP）与共享存储器架构（UMA和NUMA） UMA和NUMA两种模型是共享存储型多处理机，均匀存储器存取模型可以将内存以连续方式组织起来 ，传统的多核运算使用SMP模式：将多个处理器与一个集中的存储器和io总线相连，所有处理器只能访问同一个物理存储器，SMP被称为一致存储访问UMA结构体系，一致性意味着无论什么时
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2024-10-23 20:55:59
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Ollama 是一个以自然语言处理为核心的框架，并且在处理复杂模型时 GPU 的使用能够显著提高性能。在这篇博文中，我将针对如何解决“Ollama 使用 GPU”的问题进行详细的记录与分析，希望对你更好的理解这个主题有所帮助。
### 背景定位
随着 AI 技术的不断发展，自然语言处理（NLP）领域从最初的简单文本分析逐渐演变为如今支持复杂模型的多功能框架。在这一过程中，Ollama 作为一个
