一、并发和并行的处理机制在实际的应用场景中，并行和并发的现象是常见的，因此，在不断的发展过程中，发现其需要解决的问题可以分成三种类型： 1、工作任务的分解 工作任务指的是具体的任务有什么，可不可以划分成独立的执行任务，可不可以每个独立任务同时运行。比如几个监控页面同时显示问题。 2、数据的分解 这个就非常常见了，比如要同时从两个表里拿数据，可不可以用两个线程同时进行。 3、数据流的分解 数据流的分
引子——为何使用GPU计算？相信很多人都十分向往使用GPU进行并行计算，因为CPU做并行计算将花费大量的时间，这对我们来说是非常不友善的。这是为什么呢？因为CPU善于进行串行计算，所以在设计上使用了大量的晶体管用于各类逻辑电路。实际上只有大约20%的晶体管用于运算单元。而GPU是属于并行处理器，控制和缓存电路相对少很多，所以80%的晶体管数量用于运算单元。并且同时期的GPU晶体管数量远远高于CPU
数学日记第三章从尺子到山峰这是阳光明媚的一天，老师正在上课，而书菌正在偷偷的把玩着新买的尺子。这是一把锐角为30度和60度的直角三角形，崭新而通明。“咔嚓！”一声，尺子被书菌不小心撇断了，成了不规则的两截。此时，书菌伤心不已，盯着两片断了的三角尺残骸，突然想起了什么。若把完好的三角尺中间那个三角形填满那么它就是一个完整的三角形。那么断成两截就变成这样：也就是这样：书菌一看刻度，发现，a与b刚好一样
本文主要记录了在双硬盘笔记本电脑自带的Windows10之外安装ubuntu18.04，并安装NVIDIA显卡驱动与cuda 和 pycuda 的步骤和注意事项。软硬件清单: 128G SSD + 1T HDD + Windows10 + Ubuntu18.04.2 + nvidia driver 418.xxx + cuda 10.1 + pycuda 2018.1.1过程清单1. 系
1.检查是否有合适的GPU (1)检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本(2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com 然后，根据对照表选择合适的版本,这里以cuda10.0为例,可以问我要cuda10.0安装包,cudnn包 点击需要下载的版本。CUDA1
文章目录前言一、查看windows的CUDA版本二、使用步骤1.各个GPU版本tensorflow对应的CUDA版本2.安装对应的版本的CUDA，我这里选择安装cuda11.0的2.安装对应的版本的CUDNN，我这里下载的是v8.0.53.在Anaconda里安装tensorflow(1)打开anaconda自带的Anaconda Prompt(2)创建新的环境，我命名为“tf2.4”，pyth
机械革命z2 Air（显卡：nvidia1650）安装Ubuntu16.04.5+NVIDIA1650驱动（430.64）1 安装Ubuntu16.04.5系统2 解决双显卡导致的HDMI无输出问题2.1 禁用默认的独显驱动2.2 安装1650显卡适用的驱动3 参考文档 1 安装Ubuntu16.04.5系统安装Ubuntu系统网上有很多教程，这里不详细叙述安装过程，只介绍安装的时候需要注意的地
主要参考了最清晰细致的教程！一步步教你打造Win7+CentOS双系统看到很多人抄来抄去，有的甚至字都不改，希望我不是这样的人。以前都是用U盘装双系统，格式化成fat32，linux下不能识别NTFS（都是这么说的），FAT32 分区中的单个文件的大小不能超过 4 GB（比较 NTFS 和 FAT32 文件系统）。但Cenos 6.5 64位的镜像>4G，所以以前的安装方法不行了。这个方法连
先说一下基本情况，显卡我使用的GTX1070，处理器是i7-7700K。电脑是双系统(WIN10 + Ubuntu16.04.2)，双硬盘 SSD(240GB) + 机械硬盘(2T)。两个系统都安装在SSD上。分的话WIN10可能略大一些吧，如果要在一块硬盘上装双系统的同学，可以根据自己实际情况给两个系统分区。系统安装就不在这详细介绍了，我是先安装的WIN10，然后安装Ubuntu。第一步：gcc
我相信大多数人都知道什么是双通道记忆？如果主板上有两个记忆棒插槽，插入一个记忆棒是单通道，插入两个记忆棒是双通道。这是最流行的说法。目前的主板基本上支持双通道内存，当然也有三通道或四通道，但主要基于双通道。那么，为什么知道电脑的人喜欢买两个8G记忆棒，而不是直接买一个16G呢？对于中央处理器来说是支持双通道的，安装两个8G内存比安装一个16G内存一般可以提高30%左右的性能，所以安装是购
# 项目方案：使用两块GPU运行深度学习模型
## 1. 简介
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，但随着模型变得越来越复杂，单块GPU已经无法满足需求。因此，本项目旨在探讨如何充分利用两块GPU来运行深度学习模型，提高模型训练的效率和速度。
## 2. 技术方案
### 2.1 数据准备
首先，建立数据集，保证数据的质量和数量，以便训练深度学习模型。我们以CIFAR
目录问题发现解决办法步骤一：查看控制面板步骤二：电脑管家（更推荐步骤3的鲁大师）步骤三：鲁大师 后话问题发现【以下是一个话痨的独白，赶时间友友们跳到步骤3】本人研究僧一枚，近几日终于得到师兄的主机，打开一看win7旗舰版，上次更新系统还是2015年~时代的眼泪。。。于是本人就照着一个公众号的教程制作启动盘给这台主机升级系统——升级完成之后却发现显示屏观感不佳，一看只有两个分辨率选项&nb
目录一.数据容器二.数据容器——列表基本语法注意 三.列表的下标（索引） 嵌套列表的下标（索引） 四.列表的常用操作（方法）1.查询元素下标 2.插入元素 3.删除元素 4.统计元素 说明 一.数据容器1．什么是数据容器?一种可以存储多个元素的Python数据类型2.Python有哪些数据容器?list(列表)、tup
随着应用的复杂性不断增加，单纯堆积 CPU 内核已经无法满足应用程序对于性能、功耗、成本的要求。人们开始使用越来越多的倾向于各种非 CPU 计算单元。 作为老牌芯片厂商，英特尔近年来在 AI 硬件领域的投入取得了“鱼与熊掌”兼得的成果。 在硬件平台的构建上，英特尔已经打造了一个完整的 XPU 平台——从 CPU 到 GPU 到 FPGA 再到深度学习专用加速器，适用于各种类型的 AI 需求
# OpenStack 需要两块网卡
OpenStack是一种开源的云计算平台，用于建立和管理云环境。它由多个组件组成，每个组件负责不同的功能。在安装和配置OpenStack时，有一个重要的要求是需要至少两块网卡，一块用于管理网络，另一块用于实际的虚拟机网络流量。本文将介绍为什么OpenStack需要两块网卡，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 为什么需要两块网卡？
OpenStack架构
原创
2023-07-22 13:06:35
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将两块空硬盘合并为“一块”，挂载到指定目录下，达到在一个目录使用3块硬盘所有空间的效果。条件：硬盘1 /dev/sda硬盘2 /dev/sdb硬盘3 /dev/sdc方法：创建pvpvcreate /dev/sda //硬盘1pvcreate /dev/sdb //硬盘2pvcreate /dev/sdc //硬盘3创建vg//vgcreate [自定义LVM名称] [设备]//先使用硬盘1创建v
从零开始写一个武侠冒险游戏-6-用GPU提升性能(1)----把帧动画的实现放在GPU上概述我们之前所有的绘图工作都是直接使用基本绘图函数来绘制的, 这样写出来的代码容易理解, 不过这些代码基本都是由 CPU 来执行的, 没怎么发挥出 GPU 的作用, 实际上现在的移动设备都有着功能不弱的 GPU(一般都支持 OpenGL ES 2.0/3.0), 本章的目标就是把我们游戏中绘图相关的大部分工作都
目录一、克隆 ChatGLM-6B 源码到本地二、下载数据集ADGEN 数据集三、代码修改四、Kaggle代码运行五、最后将模型加载到本地用CPU进行效果测试一、克隆 ChatGLM-6B 源码到本地 （1）下载压缩包到本地 （2）
前言最近因为准备开始从事大数据方面的学习，所以看着就像熟悉下linux系统，平时可以直接的在linux上操作。但是同时又必须的使用win系统来写论文什么之类，权衡考虑就想着弄个双系统。两块硬盘 240 三星固态 + 500G 东芝机械联想G470的笔记本当然在网上看了很多的教程，但是发现太乱，作者也没有顾忌到各个电脑使用的场景的不同，总之会出现很多问题。具体的可以参考android阿杜的一篇博文
难度简单0给你一个整数数组 prices ，它表示一个商店里若干巧克力的价格。同时给你一个整数 money ，表示你一开始拥有的钱数。你必须购买 恰好 两块巧克力，而且剩余的钱数必须是 非负数 。同时你想最小化购买两块巧克力的总花费。请你返回在购买两块巧克力后，最多能剩下多少钱。如果购买任意两块巧克力都超过了你拥有的钱，请你返回 money 。注意剩余钱数必须是非负数。示例 1：输入：prices
