博主因为工作其中的须要。開始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴。欢迎一起交流和学习，我的邮箱:
caijinping220@gmail.com 。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱，可是对
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2023-07-12 14:07:37
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1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
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2024-03-29 12:24:05
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# 使用Java指定GPU运行
随着深度学习和机器学习的快速发展，GPU（图形处理器）已经成为加速计算的重要工具。传统上，GPU主要被用于图形渲染，但是由于其并行计算能力强大，也被广泛应用于科学计算和机器学习等领域。在Java中，我们可以通过一些库和工具来指定GPU运行，以发挥它们的加速能力。本文将介绍如何在Java中指定GPU运行，并提供相应的代码示例。
## GPU计算框架
在使用Jav
原创
2024-01-29 06:11:20
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一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU
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2023-11-16 21:30:49
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模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
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2024-03-04 09:49:18
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Java代码的基本格式Java中的程序代码都必须放在一个类中。类需要使用class关键字定义，在class前面可以有一些修饰符，格式如下：修饰符 class 类名( 程序代码 )Java的基本语法在编写Java代码时，需要特别注意以下几个关键点：（1）Java中的程序代码可分为结构语句和功能语句，其他，结构定义语句用于声明一个类或方法，功能执行语句用于实现具体的功能。每
每个人都希望他们的应用非常流畅。标梵问为什么你开发的app卡的很慢？ 你工作几年了，经验丰富，但是为什么你的应用卡的慢？ Android手机开发语言是java(kotlin也是java的封装)，Java本身有很好的内存管理机制——GC。但是GC经常遇到不可恢复的内存，即内存泄漏和内存抖动，结果可能是OOM。 JAVA编程可以跨平台，但运行效率低于iOSObjective-C编程。运行时需要占用大量
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2024-02-21 12:20:45
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matlab在运行一些大型程序时会比较慢，如果你的电脑正好有一张不错的显卡，那么为什么不用显卡来加速matlab运行呢？本文将讲解如何使用gpu来加速matlab运行程序，并总结适合gpu加速的matlab程序。准备工作：电脑上要有显卡，显卡要有cuda core。目录1. 认识你电脑的GPU2. 内存数据搬运3. GPU加速举例4. GPU加速方法5. 适合GPU加速的程序1. 认识你电脑的GP
大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
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2023-07-24 23:45:34
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目录cuDNN 深度神经网络的gpu加速库背景介绍使用torch.distributed 分布式通讯包timm 预训练库用法示例基于Apex的混合精度加速什么是混合精度计算from apex import amp两种用于管理配置的模板库1、argparse 解析命令行参数和选项使用步骤创建解析对象为对象添加参数parse_args()和parse_known_args()的区别：2、ya
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2024-03-26 08:51:15
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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
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2024-03-24 20:09:13
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1.名词解释GPU：Graphic Processing Unit （图形处理器）OpenGL：Open Graphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。SurfaceFlinger：Android中负责Surface之间叠加、混合操作的动态库Skia：Android中的2D图形库l
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2024-06-26 07:33:14
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**实现PyTorch GPU运行的步骤和代码示例**
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何在PyTorch中使用GPU来加速计算。GPU是图形处理器单元的缩写，它可以在训练深度学习模型时提供比CPU更快的计算速度。下面是整个流程的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入PyTorch和torchvision库 |
| 2
原创
2024-04-29 10:45:43
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SyncedMemory类主要负责在主机（CPU）和设备（GPU）之间管理内存分配和数据同步工作，封装了CPU和GPU之间的数据交互操作。补充一点GPU的相关知识：对CUDA架构而言，主机端的内存被分为两种，一种是可分页内存（pageable memroy）和页锁定内存（page-lock或 pinned）。可分页内存是由操作系统API malloc()在主机上分配的，页锁定内存是由CUDA函数c
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2024-09-06 09:04:01
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目录前言一、微调大模型1.LORA微调1.1 选择基础大模型1.2 下载基础大模型2.选择数据集3.lora微调3.1安装依赖3.2编写训练脚本3.2.1 指定模型路径3.2.2加载tokenizer3.2.3加载数据集3.2.4处理数据集3.2.5加载模型3.2.6设置Lora训练参数3.2.7设置训练参数3.2.8开始训练3.2.9完整的训练脚本4.将checkpoint转换为lora5.合并
注：shift+prt sc sys rq 组合键 截取屏幕部分NVIDIA driver install:1：NVIDIA官网下你机器所支持硬件的驱动 ： lspci | grep VGA2.搜索对应型号的NVIDIA驱动 下载：3.卸载原有驱动 a：sudo apt-get remove --purge nvidia* (针对deb文件) &nbs
llamacpp是一个高效的LLM（大语言模型）运行框架，支持在CPU与GPU之间的无缝切换。本文将详细记录如何解决在GPU上运行llamacpp时遇到的问题，从技术原理到实际案例，展示整个过程。
随着深度学习和自然语言处理领域的快速发展，GPU加速已经成为提高模型训练和推理速度的关键方法。然而，在配置llamacpp运行GPU时常会遇到一些挑战，比如依赖库的选择、环境配置等。下面是解决“lla
作者:Keiboc一、为什么要装驱动一般情况下，只要你下载了LINUX的最新发行版本，比如Fedroa Core 6,它都会自带驱动，能认识你的显卡及其它硬件，甚至GF7600等刚开始普及的显卡。但自带的驱动默认都没有开启3D加速，若想用3D功能则需要安装官方提供的Linux版本的驱动。在正式开始之前，请确认你是否需要安装驱动，因为当更改驱动时很容易会进不了X－window界面，只能在文字界面下，
我们先从主机最重要的部件 CPU 开始，聊聊如何通过提升 CPU 缓存的命中率来优化程序的性能。任何代码的执行都依赖 CPU，通常，使用好 CPU 是操作系统内核的工作。然而，当我们编写计算密集型的程序时，CPU 的执行效率就开始变得至关重要。由于 CPU 缓存由更快的 SRAM 构成（内存是由 DRAM 构成的），而且离 CPU 核心更近，如果运算时需要的输入数据是从 CPU 缓存，而不是内存中
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2024-10-20 13:58:57
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写在前面在配置了多次之后，为了加深印象，进行此次总结。事实表明硬件环境越好配置起来越顺利。第一次配置是在独显是GT610M的笔记本上进行配置，问题非常多。- ０、对系统进行更新sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade- 1、安装NVIDIA驱动方法一（很简洁，但很有用）： 直接在Ubuntu系统设置，软件和更新里面，选择中国的
