一、程序的运行过程1、在shell运行编译好的程序,例如./hello2、CPU执行该指令，然后将该目标文件中代码和数据从磁盘读入主存。3、目标程序加载完毕后，CPU将开始执行程序中main方法中的指令,4、当执行printf()时，他会将“hello word”从主存复制到寄存器，再从寄存器复制到显示器设备，打印输出。 二、高速缓存的必要性程序从最初的磁盘-》主存-》寄存器-
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2023-12-21 13:12:22
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摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。
作者： ross.xw。前言深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两
最近是一年一度的618盛典，每年的这个时候手机市场都会有很大的优惠，这次也不例外。前几日荣耀推出多项优惠政策，购机最高可享24期免息，我一直看好的荣耀30在电商平台补贴价仅为2699元起，这个价格买到麒麟985性价比很高，于是我果断入手，下面为大家细致说说搭载麒麟985的荣耀30都有哪些精彩表现。 首先荣耀30在外观上格外出彩，首次采用超大品牌logo，玻璃背板设计，彰显时尚潮流的魅力。超薄机身
文章目录第二章numpy2.1——numpy介绍2.1.1——numpy基础定义2.1.2.numpy创建方式：2.2——Numpy的数学运算/基础使用2.2.1——数据运算2.2.2——产生数组/数组中的操作1. 从列表产生数组2. 从列表传入3. 生成全0的数组：（np.zeros(n)）4 .生成全是1的数组：(np.ones())5. 使用fill方法将数组设为指定值（np.fill(指
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2023-09-18 15:37:55
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默认情况下，站点将在计算机启动时自动启动。停止站点不会影响其他正在运行的 Internet 服务。暂停站点将禁止 Internet 服务接受新的连接，但不影响正在进行处理的请求。启动站点将恢复站点的 Internet 服务。可以使用 IIS 管理器或命令行管理脚本来启动、停止或暂停网站。下面是这两种方法的详细介绍。 Important只有本地计算机上 Administrators 组
# 如何实现深度学习用CPU占用100%
## 一、流程图
```mermaid
journey
title 教学流程
section 整体流程
开始 --> 步骤1: 安装TensorFlow
步骤1 --> 步骤2: 导入所需库
步骤2 --> 步骤3: 创建模型
步骤3 --> 步骤4: 训练模型
原创
2024-04-23 07:02:36
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本文目录导包准备训练数据（同单进程）构造模型（同单进程）构造训练代码（同单进程）开始训练（这里设置多进程！）常规训练三件套验证多进程下参数的有效性完整的代码 导包import torch.multiprocessing as mp
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data这里使用torch.multipr
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2023-06-14 17:51:51
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# 为什么深度学习跑模型会占用磁盘空间
## 1. 引言
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。然而，许多人在使用深度学习模型时，会发现其占用的磁盘空间相当可观。本文将探讨深度学习模型占用磁盘空间的原因，并提供相关代码示例，帮助读者更好地理解这一现象。
## 2. 深度学习模型的构成
深度学习模型的复杂性主要来自其网络结构、参数和训练过程中生成的数据
原创
2024-10-21 04:20:39
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文章目录1. cpu 代码加速： simd指令集2. cpu代码加速： 多线程：openmp并行3. cpu代码加速： 多线程并行：tbb4. CPU, GPU加速：OpenCL并行5. nvidia GPU 加速： cuda C6. opencv中使用的加速技术： 1. cpu 代码加速： simd指令集上面我们已经提到多种架构的CPU，常用的两类可以分为 1）Intel , amd 2）Ar
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2023-09-26 16:38:50
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对于不同用途的计算机，其对不同部件的性能指标要求有所不同。例如：对于用作科学计算为主的计算机，其对主机的运算速度要求很高；对于用作大型数据库处理为主的计算机，其对主机的内存容量、存取速度和外存储器的读写速度要求较高；对于用作网络传输的计算机，则要求有很高的I／O速度，因此应当有高速的I/O总线和相应的I／O接口。 (l)、运算速度 计算机的运算速度是指计算机每秒钟执行的指令数。单位为每秒百万
# 深度学习模型推理加速（CPU）入门指南
## 一、引言
随着深度学习的迅猛发展，模型推理的速度成为实际应用中一个不可忽视的重要因素。高效的推理能显著提高应用程序的响应时间并降低资源消耗。在这篇文章中，我们将探讨如何在CPU上加速深度学习模型推理，适合所有初学者。
## 二、整件事情的流程
在开始之前，我们需要明确完成推理加速需要经过的步骤。以下是整体流程的表格展示：
| 步骤 | 描
## 如何实现“CPU验证的深度学习模型”
### 1. 简介
深度学习模型是一种利用神经网络进行模式识别和预测的技术。通常情况下，深度学习模型的训练和推理需要大量的计算资源，例如显卡等。然而，对于一些特殊的场景，我们可能希望在CPU上运行深度学习模型。本文将介绍如何在CPU上验证深度学习模型的流程和具体操作步骤。
### 2. 流程图
下面是实现“CPU验证的深度学习模型”的整体流程图：
原创
2023-10-20 15:53:12
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并行编程在近些时候特别火爆，因为ILP得潜力已经被发掘得差不多了，TLP必然成为未来提高微处理器性能的最重要方向，最重要的体现形式就是多核并行处理器。现在我们就来看看ILPTLP的转换中，我们程序员面临哪些可能的挑战。以下内容很多自己推测，肯定存在错误，仅仅作参考。
对于程序员来说，并行运算最重要的地方就是共享资源正确和高效的使用，而程序员所能最大限度掌控的便是存储系统。我们来看看IN
老卫带你学—faster-rcnn使用cpu训练
因为老卫的电脑GPU是真的菜，所以需要使用CPU去跑模型（泪奔!），按照以下的步骤就可以使用cpu进行faster-rcnn的训练。
一、首先参照博客 对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer进行替换并重新编译，编译过程参
GPU在很多数据计算能力上超过了
CPU，例如：浮点运算能力，
GeForce 8800GT 是
Intel Core2 Due Woodcrest 的
21.6倍；
DES算法，
GPU是
CPU的
11.4倍；
MD5实验，
GPU是
CPU的
13.1倍；字符串匹配实验，
GPU是
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2023-10-06 23:07:50
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为什么explorer.exe会占有大量的CPU？
禁用缩略图：进入资源管理器窗口，打开菜单栏，依次单击“工具-文件夹选项”，打开文件夹选项窗口，打开“查看”选项卡，选中“始终显示图标，从不显示缩略图”选项；反选“以缩略图形式显示文件夹图标”选项。
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2021-07-27 14:34:45
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文章目录CPU使用100%怎么办？ps命令：查看正在运行的进程top命令详解：持续监听进程运行状态kill:进程通信vmstat CPU使用100%怎么办？总的原则是：先止损解决问题，然后再分析原因进行复盘。先用top或ps查看CPU使用情况，找到占用过大的进程，然后用perf top实时显示占用 CPU 时钟最多的函数或者指令，因此可以用来查找热点函数。需要重点关注的几个指标：用户 CPU 和
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2023-12-14 01:06:41
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因为用到了nc2计算棒 就想到了这个~~ 所以来说说 不用gpu 只cpu intel表示我不服 所以出来了 这个///英特尔至强 可扩展处理器搭配 AVX-512 指令集，单核一次能同时进行 128 次 BF16 浮点运算。说到模型训练，很多算法工程师首先想到的就是各种深度学习框架，以及 CUDA、cuDNN、NCCL 等 GPU 训练环境，似乎我们很少优先考虑在 CPU 上
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2024-01-02 12:23:23
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StampedLock 是 Java 8 引入的一种高级的锁机制，它位于 java.util.concurrent.locks 包中。与传统的读写锁（ReentrantReadWriteLock）相比
原创
2024-07-20 15:08:46
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4 .3 .4 常见高CPU利用率的原因存在髙CPU利用率的问题类型有很多种，但是我们可以关注一些常见类型，至于其他 极端类型暂时不包含。以下便是高CPU利用率的常见类型：□缺失索引(Missing Index)□统计信息过时□ 非 SARG查询□ 隐式 转 换 （Implicit conversions □ 参数嗅探（Parameter sniffing) □非参数化Ad-hoc査询 □非必要的
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2024-07-11 15:22:22
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