一引入胜 Type A HDMI (card from wiki)想知道为什么没有HDMI接口？我也不罗嗦，估计是你的显卡不行。显卡，顾名思义，就是显示卡，处理显示的信息，你所能看到屏幕上的像素，就是由显卡下达指令才能组成图像。目前电脑的显卡一共分为三类：核显，集显，独显。 核显是集成于CPU内部的显卡，集显是集成于主板的显卡，，独显又叫独立显卡。总的来说性能是独显
转载
2024-09-13 15:33:41
184阅读
最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转
转载
2024-04-21 16:16:44
78阅读
Tensorflow基本概念tensorflow两个版本差异 CPU：综合能力强，处理各种事务 GPU：专注计算，计算单元多 所以如果显卡支持的话，GPU版本会运行的更快运行有CPU加速建议的warning 如果是通过pip自动安装的tensorflow，运行时会有建议开启cpu加速的提示，关闭的方法：import os os.environ[‘TR_CPP_MIN_LOG_LEVEL’]=‘2’
转载
2024-07-09 19:07:34
94阅读
终极CUDA+cuDAA+tensorflow-gpu版本、安装及使用大法前言版本问题电脑显卡配置决定CUDA上限CUDA版本和tensorflow-gpu版本对应CUDA版本和cuDNN版本对应安装问题出现的常见问题解答问题一：Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 6696 MB memory) -> physical GPU...问
安装说明平台：Window、Ubuntu、Mac等操作系统版本：支持GPU版本和CPU版本安装方式：pip方式、Anaconda方式attention：在Windows上目前支持python3.5.xGPU版本可支持CUDA9.0、Cudnn7.0安装过程CUDA简介CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA
CPU (Central Processing Unit，中央处理器)就是机器的“大脑”，是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器(ALU，Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU，Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。GPU(Graphics Proc
原创
2021-04-17 22:21:54
336阅读
CPU和GPU主要由以下5个方面的区别：一、概念1、CPU(Central Processing Unit-中央处理器),是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。 2、GPU（Graphics Processing Unit-图形处理器），是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些
原创
2021-12-23 14:46:09
174阅读
CPU和GPU主要由以下5个方面的区别：一、概念1、CPU(Central Process）上图像运算工作的微处理器。二、缓存1、CPU有大量的缓
原创
2022-03-03 17:24:12
99阅读
CPU (Central Processing Unit，中央处理器)就是机器的“大脑”，是完成布局谋略、发号施令
原创
2022-03-30 14:11:22
219阅读
目录一.Tendorflow二.Anaconda安装三.Tensorflow安装四.测试是否安装成功及GPU是否可用五.降级一.Tendorflow二.Anaconda安装三.Tensorflow安装那就记录一下过程吧，要装就装GPU版本的，还有CPU版本的？狗都不装！首先得搞明白自己电脑的驱动版本，然后是python版本，还要确定一下自己想要安装的tensorflow版本，由想要安装的tenso
CPU是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU主要功能是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU由运算器、控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。
cpu怎么选
1.核心
核心是cpu进行数据运算的东西，常见的有2核、4核、8核、16核随着超线程技术的程序，市场上大多每个核心有两个线程
2.频率
频率是cpu核心的运算速度，又分为基频、睿频、超频
基频是CPU的基本频
原创
2022-08-13 15:14:43
3744阅读
一、GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重，所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU，它是区分显性能的最主要元件，显卡也叫显示适配器，分为独立显卡
转载
2024-06-18 13:54:24
82阅读
目录CPU版本安装：GPU版本安装之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久，主要是没搞懂几个东西的关系，就在瞎调试，以及当时很多东西不懂，很多报错也一知半解的。这次重装系统后正好需要再配置一次，把再一次的经历记录一下。我的电脑是华为的matebook13，intel i5-8625U，MX250显卡，win10系统。（不得不吐槽很垃圾，只能满足测试测试调调代码的需求）深度学习利用Te
转载
2024-03-01 14:09:06
357阅读
基本概念： GPU: Graphic Processing Unit;图形处理单元； GPGPU: General Purpose computations on GPU；通用计算图形处理单元； CPU与GPU的相同点： （1）都是计算机体系结构中的重要组成部分； （2）都是超大规模集成电路元件； （3）都能够完成浮点
转载
2023-11-28 13:30:54
106阅读
通过官方经典例子——Mnist机器学习，非常简单的看一下tensorflow能做些什么。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，用来告诉我们这是数字几。MNIST包含60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。在机器学习模型设计时必须有一个单独的测试数据集不用于训练而是用来评估模型性能，
系统环境：Ubuntu14.04 64位、Windows7 64位 双系统 CUDA 版本： 7.5 总结一下，我的安装建议是： 一定要下一份CUDA官方的安装文档，按照它的步骤一步步慢慢来，不可偷懒。CUDA 7.5 官方安装文档下载
在安装之前一定要详细检查自己的系统环境、软件是否符合CUDA的安装要求。不要存有侥幸心理，跳过检查步骤。 每进
一、首先要明确物理cpu个数、核数、逻辑cpu数的概念1.物理cpu数：主板上实际插入的cpu数量，可以数不重复的 physical id 有几个（physical id）2.cpu核数：单块CPU上面能处理数据的芯片组的数量，如双核、四核等 （cpu cores）3.逻辑cpu数：一般情况下，逻辑cpu=物理CPU个数×每颗核数，如果不相等的话，则表示服务器的CPU支持超线程技术（HT：简单来说
转载
2023-06-30 15:15:06
547阅读
1.概述：随着处理器技术的不断发展，目前来看CPU(Central Processing Unit)逐渐出现三种分支，分别是DSP(Digital Signal Processing/Processor,数字信号处理)，以及MCU(Micro Control Unit，微控制器单元),和和MPU（Micro Processor&
转载
2024-07-04 18:01:45
988阅读
# CPU 与 GPU 逻辑架构的区别
在计算机科学的世界里，CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）的作用各有千秋。它们在架构、性能及其适用场景上存在显著差异。本文将对比 CPU与 GPU 的逻辑架构，并通过代码示例来说明它们的不同之处。
## 1. 逻辑架构概述
### 1.1 CPU (Central Processing Unit)
CPU 的设计理念是为了优化单线程性能，通常具
原创
2024-10-07 05:45:24
153阅读
