我们下面就继续进一步的, 说说Global Memory的相关优化. 要说对它的优化, 我们得先知道Global Memory是什么, 和很多人的印象里的不同, 它不一定是显存. 还可能是映射的内存. (例如zero-copy时候的手工分配的, 和退化的Unified Memory的情况). 我们主要说一下当Global Memory是显存, 和是zero-copy的情况, 而暂时忽略是退化的Un
首先什么是drawcall？Draw Call就是CPU调用图形编程接口，来命令GPU进行渲染的操作。例如 OpenGL中的glDrawElement命令。1.CPU和GPU并行工作的原理为了CPU和GPU可以并行工作，就需要一个命令缓冲区(Command Buffer)命令缓冲区包含了一个命令队列，由CPU向其中添加命令，而由GPU从中读取命令。添加和读取的过程是相互独立的，因此命令缓冲区可以使
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2024-05-10 23:48:15
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文章目录3. 目标检测进阶（下）3.1无锚框的检测算法3.1.1 Keypoint-based Detection**一、Corner pooling****二、扩大学习区域****三、Embeddings——组合corner**3.1.2 Center-based Detection3.2 关于模型结构方面一些概念的解释3.2.1 超参数3.2.2 训练集、验证集和测试集3.3 区域建议网络（
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2024-05-22 22:57:15
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点击下载来源：TechPowerUp GPU-Z(显卡检测神器) v2.23.0绿色便携版TechPowerUp GPU-Z是一款简单易用的显卡检测工具，检测结果非常详细能够提供关于显卡和图形处理器的重要信息，其中包括检测显卡GPU型号、步进、制造工艺、核心面积，晶体管数量及生产厂商，让你轻轻松松了解到自我电脑的潜在信息。并且小编这里带来的是TechPowerUp GPU-Z绿色中文便携版，十分明
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2023-09-05 11:12:36
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Google Colaboratory：一款用于深度学习的免费GPU使用方法一、Google Colab介绍二、Google Colab使用方法2.1 登陆Google云盘2.2 创建Google Colab类型文件2.3 Colaboratory文件环境配置2.4 Google Colaboratory的与深度学习相关配置环境基本信息三、Google Colaboratory挂载谷歌云盘（Goo
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2024-04-05 11:40:23
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从DirectX 11.0版本（即SM5.0，需win7及以上）开始，引入Compute Shader（计算着色器）来进行GPU编程。Compute Shader不属于图形渲染管线的一个步骤，使得开发者可以脱离图形渲染管线的束缚，利用GPU强大的并行计算能力来提升性能。通过它对GPU资源进行读写操作，运行的结果通常会保存在Direct3D的资源中，我们可以将它作为结果显示到屏幕，或者给别的地方作为
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2024-04-06 09:02:06
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3.1 数据并行架构不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化，可以处理各种数据结构和大型代码库。CPU可以有多个处理器，但每个处理器都以串行方式运行代码，有限的SIMD向量处理是次要的例外。为了尽量减少延迟的影响，CPU的大部分芯片都由快速本地缓存组成，内存中充满了接下来可能需要的数据。CPU还通过使用智能的技术来避免延迟，例如分支预测、指令重新排序、寄存器重命名和缓存预取[715]
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2024-06-09 08:47:32
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今天要来跟大家推荐一个 显卡的跑分和压力测试的软件 -3DMark 这个软件是目前最有公信力的显卡跑分软件。 如果说你很常买显卡的话 我会非常推荐你入手。不过估计没人会愿意花钱买这个软件的吧。那我们接下来教大家如何使用这个软件， 现在下载安装好之后 ，基本上打开首页这边 会，有推荐你测试的项目。 这边我们先不管它， 我们直接点选上面的"Benchmarks"的分页 。包含我经常测试的Time Sp
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2024-03-14 07:36:16
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你的 Photoshop 2021 打不开？不能用？PS 2021 运行使用出错问题解决方案汇总！紫枫昨天发布了 PS 2021的最新版本，我昨晚发送软件直到后半夜，很多同学们都安装成功了，使用上了，没获取到软件的点击查看下面的链接：Adobe Photoshop 2021 22.0.1 最新版本但是很多人在使用过程中还是出现了很多这样那样的问题，之前紫枫曾经写过一篇教程，关于如何解决 PS 20
软核处理器SOPC技术，即软核处理器，最早是由Altera公司提出来的，它是基于FPGA的SOC片上系统设计技术。是使用FPGA的逻辑和资源搭建的一个软核CPU系统，由于是使用FPGA的通用逻辑搭建的CPU，因此具有一定的灵活性，用户可以根据自己的需求对CPU进行定制裁剪，增加一些专用功能，例如除法或浮点运算单元，用于提升CPU在某些专用运算方面的性能，或者删除一些在系统里面使用不到的功能，以节约
1.每个GPU中都至少有一个命令队列。CPU可以通过Direct3D API用命令列表向该队列提交命令，而这些命令则指挥GPU执行某些操作。在命令没有到达队列首部以前，用户所提交的命令是无法被执行的。如果命令队列内为空，则GPU会因为没有任务要去处理而处于空闲状态；但若命令队列被装的太满，则CPU将在某个时刻因提交命令的速度追上GPU执行命令的速度而进入空闲状态。值得一提的是，这两种情景其实都没有
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2024-03-19 10:16:13
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前言： 最近开始下决心好好的学习tensorflow了，以前用的是cpu版本的tensorflow，装好python3.5直接pip install tensorflow就可以跑起来了。想着自己是N卡又试了试GPU版本的，其中遇到了不少的坑，结果花了我一天的时间。下面是我的安装以前环境配置的全过程（win10(x6
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2024-03-22 16:22:58
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# 如何用 PyTorch 检测 GPU
在深度学习的工作流程中，使用 GPU 加速计算是非常重要的一步。作为一个刚入行的小白，了解如何在 PyTorch 中检测和使用 GPU，可以帮助你更有效地进行模型训练。本文将为你详细解析这一过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 整体流程
在实现 PyTorch 检测 GPU 的过程中，我们可以将其分解为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-20 10:30:41
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1. 背景GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NV
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2024-07-30 10:29:26
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# 检测 PyTorch GPU：深度学习的加速之道
在深度学习领域，计算资源往往决定了模型的训练效率和性能。随着大数据和复杂模型的兴起，GPU（图形处理单元）成为了加速训练的关键工具。本文将介绍如何在 PyTorch中检测 GPU 并进行使用，以及如何可视化 GPU 利用率。
## 什么是 PyTorch？
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 的人工智能研究团队
深度学习越来越火了，伴随着的是对python的学习和使用。其中python函数keras函数算是被经常提到的一个了，但是要使用它就要费点功夫，特别是gpu环境的搭建问题。以下是我搭建数次gpu环境 得出的总结。keras backend我看好多使用的是theano 但是theano 麻烦而且效率不高网上好多都
在处理深度学习模型时，GPU的检测是至关重要的一步。"ollama检测gpu"的过程在不同的平台与环境下存在差异，本文将详细记录解决“ollama检测gpu”问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及故障排查。
## 环境预检
首先，我们需要确保相关硬件和软件环境符合要求。以下是我们的思维导图，展示了主要的预检项目和对应的硬件拓扑安排。
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PaddleDetection介绍PaddleDetection是基于PaddlePaddle的端到端对象检测开发工具包，旨在帮助开发人员在训练模型的整个开发，优化性能和推理速度以及部署模型方面提供帮助。PaddleDetection在模块化设计中提供了各种对象检测体系结构，并提供了丰富的数据增强方法，网络组件，丢失功能等。PaddleDetection支持实际项目，例如工业质量检查，遥感图像对象
PCIE/GPU/显卡参数性能查看工具搜集一、GPU-Z二、CUDA-Z三、HWiNFO四、PCI-Z 一、GPU-ZGPU-Z是一个轻量级的显卡测试软件，旨在提供关于您的视频卡和图形处理器的重要信息。GPU-Z 原生单执行文件，自带启动向导，绿色便携免安装，界面直观，运行后即可显示GPU核心，以及运行频率、带宽等工艺参数信息，如同CPU-Z一样，这也是款必备硬件检测工具。下载地址：https:
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2023-10-06 23:07:27
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本文将对Tensorflow中的常用方法进行总结。TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现
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2024-08-16 22:52:00
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