首先来解释DIY这个词，DIY全称是“Do It Yourself”的英文缩写。最初兴起于电脑的拼装，逐渐演绎成为一种流行生活方式，简单来说，DIY就是自己动手制作一份私人订制，表达自我的“产品”来。一、台式机的主要组成部分大体分类：显示器、主机、外部设备这三个设备核心的部分就在于主机部分，其内部配置决定了它的性能。一台主机大致由6个主要部分3个次要部分组成：主要部分：CPU 主板 显卡
Qsan科技和Enhance科技的iSCSI存储已通过Vmware的硬件认证。由Qsan的P200C iSCSI GbE (X4)-to-SAS/SATAII RAID控制器与Enhance强大稳固的大企业和中小企业存储解决方案构成的，Enhance科技的UltraStor RS16 IP-4现与VMware ESX 3.5完全兼容并获得认证。 自1998年以
存储通用知识存储架构发展历程：直连存储-》存储网络-〉分布式存储/云存储块存储、文件存储及对象存储使用场景块存储、文件存储及对象存储性能对比块存储及文件存储-块存储介绍块存储EBS（Elastic Block Storage）是为了云服务器提供的高可高的块级随机存储。 EBS支持在可用区内自动复制数据，防止意外硬件故障导致的数据不可用。 块存储分类：云盘、ESSD云盘、SSD本地盘、SATA等类型
本文摘要如果说vSphere是VMware View实现VDI的经济基础，Connection Server就是上层建筑。在vCenter Server的配合下，Connection Server可以按照用户的要求生成桌面池，而借助VMware Composer实现的链接克隆（linked clone）则大大节省了存储空间和虚拟桌面的安装部署时间。返回分页阅读摘要：如果说vSphere是VMwar
最近一段时间由于做毕业设计的原因，一直处于忙碌状态，刚做完毕业设计，导师处于项目的原因，买了一台惠普服务器（人民币1.7万），服务器自带的内存仅有16 G，硬盘也就只有600G，而且磁盘还做了raid1磁盘冗余，剩下仅有300G的硬盘可用。故导师决定在增加600G的硬盘，16G的内存，就有买了两块300G的硬盘，一个内存条，为了提高服务器的配置，所以磁盘冗余改做raid5冗余。导师将这个艰巨的
近期很多小伙伴私信问我办公轻游戏向怎么搭配，今天专门出一期文章。电脑配置需求都是向下兼容的，预算充足可以看我这篇配置推荐： 开什么玩笑：2020年十月配置推荐（配置单可以直接照抄）zhuanlan.zhihu.com
点赞就是对我最好的支持~办公向配置主要考虑cpu，显卡的话cpu有核显就用核显，没有核显就买张亮机卡，轻度游戏核显也能满足，如果考虑玩大型游戏，预算
一般下系统下查看的显存是：
显存=显示卡存储+内存分享给显卡的存储
所以在购买电脑的时候，要多个心眼，小心被奸商骗了。
在BIOS中可以修改内存分享的显存大小，不过一般这个数值有个限制，为了提高显卡性能，可以多分一点，但内存分的过多影响系统性能，所以应适量分享。
BIOS下有3个模式： A .分配固定的内存大小给显存。
B.分配给显存的内存大小由显卡需求自动调节
C. “A
原创
2013-03-01 20:20:00
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一、扩容centos7的磁盘空间#关闭centos7系统，把磁盘大小增加到所需大小 我这里是30G 扩容到50G如果有快照，这里是灰色的；需要删除快照之后添加。fdisk -l #查看分区表二、对新增加的硬盘进行分区、修改分区类型、格式化(1) #添加一个新的分区[root@localhost ~]# fdisk /dev/sda
n #新建一个分区
p #选择分区类型为主分区
回车 #使用
近期小编在做图像分类的实验，无奈状况连连。现将遇到的几个大坑简单记录一下，以备日后之需。如果你也出现了问题（1）中GPU内存问题，请看完整篇文章。1、内存报错如果你是GPU环境，那你要注意了，你的电脑上现在应该有两个内存限制。（1）GPU内存GPU内存大家可以使用下面命令查看nvidia-smi 如果你想动态观测，那你可以使用下面命令： nvidia-smi -l 如果程序在运行过程中提示如下错
三种内存AGP内存，显卡本地内存，系统内存，其中我们都知道显卡本地内存就是显存，系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是AGP内存的由来，在我们电脑BIOS中有个设置AGP Aperture的选项
# pytorch查看模型占用多少显存
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## 引言
在深度学习任务中，模型的训练和推理通常需要大量的计算资源，尤其是显存。了解模型在显存上的占用情况对于调优和性能优化非常重要。本文将介绍如何使用PyTorch来查看模型占用的显存情况，并提供了详细的代码和步骤说明。
## 流程
下面是查看模型占用显存的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[导入相关
# 如何获取Docker使用的显存
## 简介
在使用Docker时，我们经常需要了解容器运行时所使用的资源，其中包括显存（GPU Memory）。本文将介绍如何通过命令行工具和API来获取Docker使用的显存。
## 步骤概述
下面是获取Docker使用的显存的整个流程，包括使用命令行工具和API：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
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1、先来看看平常使用的向量所占用空间的大小 pytorch官方发布的向量占用
举例32bit float tensor，占用4个字节，所以对于一张RGB三通道的图像来说，如果长宽分别为500 x 500，数据类型为单精度浮点型，那么这张图所占的显存的大小为：500 x 500 x 3 x 4B = 3M。一个(256,3,100,100)-(N,C,H,W)的FloatTensor
请仔细阅读，如有操作不当，可能损坏操作系统，需要重装。SSH 连接 ESXi 主机关闭USB检查：/etc/init.d/usbarbitrator stopchkconfig usbarbitrator offcd /vmfs/devices/disksls，输出类似于：[root@esxi:/dev/disks] ls
mpx.vmhba32:C0:T0:L0
mpx.vmhba32:C0:T
本文档适用于由iSCSI共享存储对接VMware ESXi，但是因为测试原因我这里实际上ISCSi是由ceph集群提供的。（看到这里我相信懂行的老油条们都知道我准备干嘛了，其实原先的目的是为了测试下ceph共享ISCSi的存储性能）。这里要求共享iSCSI存储的ceph存储节点public网能与ESXi节点相互通，且直连网络可达。本文档描述范围为在已构建了ceph集群，并且已搭建好了vcenter
导读作者最近两年在研究分布式并行，经常使用PyTorch框架。一开始用的时候对于PyTorch的显存机制也是一知半解，连蒙带猜的，经常来知乎上来找答案，那么我就吸收大家的看法，为PyTorch的显存机制做个小的总结吧。实验环境OS:Ubuntu18.04python:3.7.4PyTorch:1.9.1GPU:V100目录1 理论知识1.1 深度学习训练过程1.2 前向传播1.3 后向传播（反向传
embedding模型1、token（词汇单元）2、词向量3、相关模型4、文档向量5、Word2Vec1、hierarchical softmax（利用CBOW）2、负采样nagative sampling3、训练参数设置6、Bert1、BERT与Transformer的区别：2、Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。3、BERT：pre-traini
动态合批Dynamic batching的原理也很简单，在进行场景绘制之前将所有的共享同一材质的模型的顶点信息变换到世界空间中，然后通过一次Draw call绘制多个模型，达到合批的目的。模型顶点变换的操作是由CPU完成的，所以这会带来一些CPU的性能消耗GPU Instancing优先级
静态合批>Instancing>动态合批特征
只能渲染相同的meshes，但是允许每个实例有不同
VMware ESXi主机在VMware vSphere虚拟基础架构的管理中起到至为关键的作用，为VMware vSphere主机上的用户设置密码复杂性也是最为基础的安全策略之一。本文的目的是展示如何在VMware ESXi主机上自动化设置安全策略。这将减少保护软件定义的数据中心的总体操作费用。密码复杂性策略配置过程我们将使用PowerCLI在运维机器上运行一个脚本（passwd.ps1）来设置集
vsphere client和vsphere web client的区别vsphere client是一个运行在windows桌面上的客户端，在linux环境下无法运行，在vsphere5.0以后，VMware在逐渐弱化vsphere client的作用，现在很多高级功能（如增强型vMotion）只能在web client里实现。VMware的设计趋势是用web client取代vsphere c
