首先先看一个程序执行大概的过程。我们所看到的代码是人可以阅读的高级语言代码，但是计算机无法识别。 当一个程序被加载并执行执行的时候,文件就会被编译成计算机可读取的二进制文件。这时内存会去读取硬盘上的数据和指令并保存在内存中。由于CPU无法直接读取硬盘上的数据,大部分CPU的时间用于等待磁盘去读取数据。程序启动后,CPU中的控制器会从内存中读取数据和指令并进
目录 1.指定gpu训练1.1 .解决方法1.1.1 从终端直接指定(推荐使用，简单方便)1.1.2 python代码中设定：1.1.3. 使用函数 set_device1.2.查看是否运行成功 2. 使用tmux在ssh断开后继续运行程序2.1 安装tmux2.2 新建会话2.3 会话中执行程序2.4 进入指定会话中2.5 退出当前界面进入正常模
转载
2024-03-24 20:09:13
86阅读
一. 背景昨天需要将win10下的一个程序部署到linux服务器上。此程序运行环境：python3.6+tensorflow-gpu1.9。服务器上只有账号，没有修改权限。二. 实际操作流程1. 首先将程序整理好。2. 下载putty用于连接linux服务器。putty下载地址3. 下载pscp.exe用于与linux服务器传送文件。pscp下载地址（pscp的下载地址跟putty是一样的）。下载
转载
2024-04-28 21:02:39
69阅读
1 安装软件VS2015 CUDA 下载和安装方法这里不再赘述，如需要可参考之前文章。2 工程建立及配置2.1 工程建立采用通常方法建立工程即可，没有特殊要求。2.2 工程配置项目右键-生成依赖项-生成自定义，弹出“Visual C++ 生成自定义文件”对话框，勾选CUDA x.x，其中x.x是安装CUDA的版本号，确定3 CUDA源文件及设置注意：需要在GPU上运行的CUDA代码不能写在cpp里
转载
2024-04-26 16:13:18
690阅读
关于C#使用CEF的详解欢迎观赏此教程如何快速集成CefSharp到项目？如何使用初始运行简单的项目？进阶版：一.网页右键菜单 `： IContextMenuHandler`进阶版：二.网页操作回调 `： ILifeSpanHandler`进阶版：三.操作Cookies `： ICookieManager`进阶版：四.Request的回调 `： IRequestHandler`结尾 欢迎观赏此教
转载
2024-09-23 12:05:53
178阅读
有些服务器上可能安装了多块GPU供大家共同使用，为了不产生冲突，有时需要按情况指定自己的程序具体在哪些GPU上运行。（注意：本文主要参考了，我这里主要是记录一下，以后自己再用到的时候方便查找）下面是实验室GPU的情况：下面是具体的方法：1. 在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定比如，我要使用上面编号为“3”的GPU来运行我的程序，则需要在自己的程序中加入
转载
2023-10-02 20:54:36
714阅读
welcome to my blog指定GPU的方式大概有两种,在源代码中添加import os# 指定使用0,1,2三块卡os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2"" 使用命令行启动程序时加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2比如, CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python Faste...
原创
2023-01-18 01:13:46
1476阅读
渲染管线介绍图形管线是将网格的顶点和纹理一直到渲染目标中的像素的操作序列。下面是一个简单的概述: input assembler 获取顶点数据，顶点数据的来源可以是应用程序提交的原始顶点数据，或是根据索引缓冲提取的顶点数据。vertex shader 对每个顶点进行模型空间到屏幕空间的变换，然后将顶点数据传递给图形管线的下一阶段。tessellation shaders 根据一定的规则对
在现代计算机图形领域，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是不可或缺的组成部分，负责加速图形渲染和计算任务。本文将简单介绍GPU工作流程，包括其从数据输入到图像输出的每个重要步骤。01、顶点读入 | Vertex Input这一步是GPU处理图形数据的开始。这是将3D模型的几何信息输入到GPU的过程。每个3D模型由许多顶点构成，它们包含了位置、法线、纹理
# Python程序如何调用GPU的项目方案
随着人工智能和数据科学的发展，使用GPU加速计算已成为一种趋势。为了让Python程序有效地利用GPU，本方案将探讨如何在Python中调用GPU，我们将使用深度学习领域广泛使用的库——TensorFlow和PyTorch作为例子。通过这个项目，我们将实现一个简单的神经网络模型，并展示如何将计算任务从CPU转移到GPU上加速执行。
## 项目背景
CUDA编程可以使程序能在GPU上跑，只需要有一台带有GeForce显卡的笔记本就能跑起来并行程序，加快程序运行速度。使用显卡的好处在于功耗和成本低，但性能好。就是GPU比CPU会跑的快！快！快！先是安装VS和CUDA，这里据说要先装VS再装CUDA才行，反正窝是装自闭了qwq，最后给电脑重装系统才好。。心痛然后介绍一下下如何在VS中给GPU变编程（留坑）程序遵循以下流程：主机端准备数据 ->
转载
2024-03-04 20:01:26
733阅读
使用Google colab的GPU运行resnet由于我的电脑显卡是AMD，跑代码每一个epoch都要超级超级久，偶然间听到了Google colab，于是用起来了，感觉非常爽Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这
转载
2024-06-07 18:25:41
109阅读
CPU和GPU擅长和不擅长的方面从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个
转载
2024-08-30 13:53:59
397阅读
cmd CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.p
原创
2022-07-11 12:16:54
546阅读
RStudio 的1.1.463 是支持32位Windows系统的最后一个版本，在升级到1.2版本之后，除了只能在64位系统运行外，RStudio还增加了一项后台运行任务的功能。一开始我以为，这个功能可以让我将当前的程序丢到后台，然后继续运行下一行，但后来发现并不是我想的那么高级。它只是简化了调用Rscript运行代码步骤而已。下面以一个例子来介绍下该功能，当我们在当前工作环境下运行了i <
转载
2024-03-27 17:57:24
220阅读
对移动互联网发展史熟稔的朋友，在从去年到如今的这段日子里应该会感觉格外兴奋。这段日子会让我们想起2007-2009年，那时全球移动产业见证了iOS和安卓系统的诞生落地，移动终端的交互方式和移动商业模式被改写，此后我们的生活发生了围绕终端操作系统的一系列变化。我们都热爱变化，厌恶习以为常，互联网如此，可能人之本性也是一样。当时针悄然指向21世纪的20年代，5G时代正式到来。这时我们会很自然地思考，操
GPUImage解析（一） —— 基本概览（一） 刀客传奇 关注2017.09.01 22:45* 字数 3673 阅读 826评论 0喜欢 6版本记录版本号时间V1.02017.09.01前言GPUImage是直接利用显卡实现视频或者图像处理的技术。作者先看一下GPUImage下面给出该框架的地址。GPUImage - GitHub下面我们就看一下该框架的
1、运行.sh文件 直接用./sh 文件就可以运行，但是如果想后台运行，即使关闭当前的终端也可以运行的话，需要nohup命令和&命令。 （1）&命令 功能：加在一个命令的最后，可以把这个命令放在后台执行 （2）nohup命令 功能：不挂断的运行命令 2、查看当前后台运行的命令 有两个命令可以用，jo
原创
2021-09-05 16:27:27
6264阅读
nohup java -jar start.jar &（后台运行无视客户终端的关闭，如果不想后台运行java -jar start.jar）
原创
2023-05-22 16:49:17
187阅读
# Docker运行程序会慢吗
在软件开发和部署中，Docker已经成为一个非常受欢迎的工具。它可以帮助开发者打包应用程序及其所有依赖项，使得应用程序可以在任何环境中运行。然而，有些人可能会担心在Docker中运行程序是否会变慢。本文将解释在Docker中运行程序是否会慢，以及可能的原因。
## Docker的工作原理
在Docker中运行程序时，Docker会创建一个轻量级的虚拟化环境，称
原创
2024-04-30 06:37:49
187阅读
