一、标准输入输出   键盘输入与屏幕输出是编写简单的顺序结构程序时最常用到的操作,在C中通过调用输入与输出函数实现。根据系统级I/O,C的stdio将会在程序开始时将文件描述符fd0与fd1分别指向键盘与屏幕,从而实现键盘的输入与屏幕的输出。1.1 数据格式化输入与输出   C使用stdio.h调用C的标准I/O库。C的数据格式化输入与输出是指按指定格式和类型输出变量的值。典型的,使用int pr
加入了自己的一些看法,看源码可以用source insight软件。Linux提供了多种governor供用户选择,这里以interactive为例,毕竟现在的android手机中都是采用该governor.。基于linux 3.14 以下代码若未指明位置则默认在drivers/cpufreq/cpufreq_interactive.c中.首先需要定义一个cpufreq_governor类型的结构
# 如何获取 Android GPU 显存大小:一名经验丰富开发者的指导 欢迎阅读这篇关于如何获取 Android GPU 显存大小的指南。作为一名刚入行的开发者,你对这个主题有些困惑,但别担心,本文将为你提供清晰的步骤和示例代码,帮助你轻松了解如何实现该功能。 ## 整体流程 为了获取 Android 设备的 GPU 显存大小,可以按照以下步骤进行。下面的表格总结了整个流程: | 步骤
原创 2024-09-16 04:07:47
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一、基础研究我们之前研究过变量、数组、函数和指针,他们都可以看作是内存中存储的一段数据,当程序需要用到它们时,会通过它们的地址找到它们并进行调用,只是调用的用途不同而已:变量和数组元素是作为常量来处理,对它们进行赋值、运算、取址等操作,而程序是从首地址开始执行直到返回,指针是用来对地址进行操作,或者对指向的内容进行操作。但是我们要知道,它们在内存中都是以一个字节一个字节的数据形式存储的,我们可将他
# 获取GPU显存大小的步骤 本文将教会刚入行的小白如何使用Python获取GPU显存大小。下面是整个过程的步骤列表: | 步骤 | 操作 | |------|------| | 步骤1 | 导入必要的库 | | 步骤2 | 获取GPU设备列表 | | 步骤3 | 获取每个GPU设备的显存大小 | 接下来,我们将逐步指导小白完成每个步骤的操作。 ## 步骤1:导入必要的库 首先,我们需要
原创 2023-11-04 03:14:04
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千万注意不要只看显存大小了,显存大小只是影响显卡性能的一个很次要的因素而已。不了解的人很容易被商家忽悠了。 显卡,是包括显示核心GPU显存、外围电路、输出接口的一个整体,有点像一个更小的电脑系统,只不过显卡是专门用于做图形运算或通用加速的。 显卡上的GPU就相当于电脑中的CPU。 显卡上的显存就相当于电脑中的内存。 显卡的外围电路以及整个PCB板就相当于电脑中的主板。 显存是显卡的一部分,正如内
转载 2024-03-25 05:00:22
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步骤1. 为什么要自己编译tensorflow?2. 编译环境2.1 安装所需软件3. 编译步骤3.1 安装python包3.2 克隆代码3.3 修改代码3.4 配置编译选项3.5 编译代码3.6 打包安装包3.7 安装编译出来的安装包3.8 运行测试4. 总结4.1 参考 1. 为什么要自己编译tensorflow?tensorflow官方不再提供macos的GPU安装包,因为Nvidia也不
之所以取这么个名字,主要是因为CFD若要想在工程中得到广泛的应用,必须克服两大难点:准确性与可信性。在工程上,尤其是一些关键的工程中,谁也不敢轻易的应用一些精度与可信度得不到保证的数据。有人会说,在固体计算领域,利用数值计算方法进行辅助设计已经很普遍了啊,用CFD支持设计存在哪些额外的困难呢?与固体应力计算使用有限单元法不同,目前主流的CFD软件几乎都是采用的有限体积法(除了CFX采
前面搭建完毕后,在进行转码(清晰度转换)的时候发现 ffmpeg 非常占cpu,服务器一直处于高负载状态。centos7 top查看进程状态  如图所示采取软解码cpu要求太高,所以我们考虑将转码任务分担到 gpu 硬件解码(效率提高的同时解少cpu负载)由于我的服务器没有显卡没有进行测试本文内容包括:在Linux环境下安装FFmpeg通过命令行实现视频格式识别和转码有Nvid
在Linux中,魔术SysRq键可以直接发送命令到Linux内核。您可以使用它来恢复冻结或干净地重新启动系统,即使没有任何反应。魔术SysRq键是作为Linux键盘驱动程序的一部分实现的 - 只要Linux内核仍在运行,它将会工作。只有内核崩溃才能禁用此组合键。Image Credit1010mh1112 solylunafamilia on Flickr使用Magic SysRq键SysRq键位
【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象,在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存,因此CUDA上报非法内存访问,错误码为700,可能原因如下:1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了,导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
转载 2024-02-19 20:36:17
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背景  在深度学习大热的年代,并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种,GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述,以供参考。GPU显存+计算单元  GPU从大的方面来讲,就是由显存和计算单元组成:显存(Global Memory):显存是在GPU板卡上的DRAM,类似于CPU的内存,就是那堆DDR啊,GDDR5啊之类的。特点是
转载 2024-05-23 22:29:07
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作为目前越来越受欢迎的深度学习框架,pytorch 基本上成了新人进入深度学习领域最常用的框架。相比于 TensorFlow,pytorch 更易学,更快上手,也可以更容易的实现自己想要的 demo。今天的文章就从 pytorch 的基础开始,帮助大家实现成功入门。首先,本篇文章需要大家对深度学习的理论知识有一定的了解,知道基本的 CNN,RNN 等概念,知道前向传播和反向传播等流程,毕竟本文重点
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite\deviceQuery.exe,只用用cmd命令获取然后简单做下截
原创 2024-10-23 15:26:12
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目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1)在.py文件中设置成自动增加申请的显存(首选)2)减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3)换个显存更大的GPU4)重置输入图片尺寸,即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5)如果网络中用到了RNN,可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境 p
**嵌入式学习笔记三C语言实现GPIO口控制**关于实现PC机与Nano的远程通信和程序的交叉编译,有如下的教程: 1.PC与Nano远程通信 2.PC和Nano实现程序的程序编译 文章目录嵌入式学习笔记三C语言实现GPIO口控制前言一、Linxu应用层控制GPIO二、使用GPIO库实现IO口控制三、Nvidia Nano的GPIO编号总结 前言在学习完PC和Nano的通信和程序交叉编译后,开始学
转载 2024-07-09 19:35:46
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深度学习中 GPU显存分析深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中:何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区:显存GPU等价,使用GPU主要看显存的使用?Batch Size 越大,程序越快,而且近似成正比?显存占用越多,程序越快?显存占用大小和batch size大小成正比?0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
转载 2024-08-21 11:29:21
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1 常用GPU显存不足时的各种Trick1)监控GPU2)估计模型显存3)显存不足时的Trick4)提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度提高利用率1 常用GPU显存不足时的各种Trick1)监控GPU       监控GPU最常用的当然是nvidia-smi,但有一个工具能够更好的展示信息:gpustatnvidia-smi watch --color
#include <Windows.h>#include <string.h>#include <dxgi.h>#include <assert.h>void EnumerateUsingDXGI( IDXGIFactory* pDXGIFactory ){ assert( pDXGIFactory != 0 ); for( UINT i
转载 2023-01-18 08:04:21
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# Python代码显示显存剩余大小 ## 1. 介绍 在进行Python开发时,了解显存剩余大小是非常有用的。显存是计算机用于存储图像和视频数据的一种内存类型。显存剩余大小的了解可以帮助我们优化图像和视频处理的代码,并避免内存溢出的问题。在本文中,我将教会你如何使用Python代码来显示显存剩余大小。 ## 2. 整体流程 下面是完成这个任务的整体流程的步骤表格: | 步骤 | 描述 |
原创 2023-12-21 05:38:33
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