题目：gem5-gpu: A Heterogeneous CPU-GPU Simulator 时间：2014 会议/期刊：IEEE Comput. Archit 研究机构： 作者：Jason Power, Joel Hestness, Marc S. Orr, Mark D. Hill, and David A. Woodgem5-gpu: A Heterogeneous CPU-GPU Simu
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2024-08-02 19:22:58
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本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
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2024-06-17 08:11:24
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这里写自定义目录标题模拟屏幕光栅图形GPU 帧时序 在本系列的前几部分中，已经布置了 GameBoy 模拟器的结构，并达到了可以加载游戏 ROM 的程度，并由模拟的 CPU 逐步完成。通过将仿真处理器连接到内存映射结构，现在可以将外围设备连接到系统。GameBoy 和任何游戏控制台使用的主要外围设备之一是图形处理器 (GPU)：它是控制台的主要输出方法，处理器的大部分工作都在为 GPU 生成图形
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2024-09-09 00:00:43
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前言onnx模型作为中间模型，相较于pytorch直接推理，是有加速度效果的，且推理代码简单，不需要load各种网络。最近某些项目因为显存不够，onnxruntime推理时切换CPU/GPU，实现某些模型在CPU上推理，某些在GPU上推理。 查了一些别人的文章发现很多人都说onnxruntime推理没法像pytorch那样指定GPU,CPU,只能卸载一个GPU用CPU，卸载CPU用GPU。个人感觉
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2024-03-18 11:01:56
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在深度学习和人工智能的浪潮中，硬件资源的合理利用和优化成为了提高模型训练效率的关键因素。特别是在大规模模型训练中，CPU和GPU的使用率是我们必须关注和优化的重点。然而，很多情况下，我们会发现CPU使用率经常达到100%，而GPU的使用率却远远低于这个数值。首先，我们需要理解CPU和GPU在模型训练过程中的角色。CPU，全称是中央处理器，是计算机的“大脑”，负责执行各种计算和指令。GPU，全称是图
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2024-05-30 06:59:43
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那么很多人都会问到学了几个月游戏建模，怎么感觉自己设计的时候还是懵懵的，啥都不懂。是因为学习游戏建模靠的不是你的一腔热血，而且技巧和方法！！ 首先游戏建模的几个软件要弄明白:maya substance 3dmax zbrushmaya:掌握人物建模，简模，高模，精模，游戏道具（同样高低精模），拆分uv，画贴图（有几款画贴图的软件都不错，新手推3d coat）Substance pain
引言Bert在工业使用中表现相当优异，但是预训练时间非常的长。Bert的作者公开的记录是用了16块TPU训练了三天。 本论文就是针对训练时间上进行的优化，提出了LAMB优化方式，在不损失训练精度的情况下，将BERT的训练时间缩短到了76分钟，如下：背景从上图可以看到，论文作者提出的方法用了1024块TPU，训练时间为76分钟，F1值相对原始的Bert训练有了微小的提升。简单来看，这个缩短的训练时间
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2024-05-17 13:43:49
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在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
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2024-08-23 08:56:48
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# 如何将PyTorch GPU模型转为CPU模型
在实际深度学习项目中，我们经常需要将训练好的模型从GPU迁移到CPU上，以便进行推理或部署。然而，许多初学者在这一过程中可能会遇到挑战。本文将通过实例和具体代码说明如何轻松地将PyTorch模型从GPU转换为CPU模型。
## 实际问题
在训练模型时，使用GPU设备能够显著加速训练过程。然而，对于某些应用场景，如边缘设备或无需高性能计算的环
原创
2024-10-10 04:45:22
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冯诺依曼式计算机CPU模拟器(双核版) 一、课程设计要求简介 在先前设计的 单核版 基础上，增加一个核心，即实现双线程，进行指定的抢票操作。抢票功能已由给定的文件中的指令实现，只需扩展CPU核心并实现多线程支持。  
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2024-08-30 10:27:59
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1.本文关注的是如何利用GPU实现矢量，矩阵的基本代数运算，然后在此基础上实现复杂运算（如线性方程组求解）。2.图形硬件做通用计算主要目的是加速，来自其具备的以下主要优势：一定的并行性：RGBA4颜色通道同时计算；一个时钟周期可以同时获得2个甚至多幅纹理。高密集的运算：GPU内部存储器位宽大于CPU上的位宽，（GeForce FX 256位），适应传输大块数据。减少了GPU与CPU的数据通：当整个
环境：AIX 5.3/WAS6.1
发生故障现象时的截图如下：
问题处理步骤
1、首先通过topas监控可以看到当前占用CPU率较高的那个java进程，记录下进程号：1396916；
&nbs
Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（4）如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题排查潜在的瓶颈受 GPU 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题在开始使用 Snapdragon Profiler 之前，或许你已经清楚的知道有些性能问题需要自己处理。同时，即便你不这样做，也建议检查应用程序的当前整体性能以确定性能瓶颈。帧率是一个理想的起点。游戏通常以每秒 30 或 6
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2024-10-09 12:32:50
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从80386开始，CPU有三种工作方式：实模式，保护模式和虚拟8086模式。只有在刚刚启动的时候是real-mode，等到操作系统运行起来以后就切换到protected-mode。实模式只能访问地址在1M以下的内存称为常规内存，我们把地址在1M 以上的内存称为扩展内存。在保护模式下，全部32条地址线有效，可寻址高达4G字节的物理地址空间; 扩充的存储器分段管理机制和可选的存储器分页管理机制，不仅为
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2024-10-21 11:35:10
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每一种虚拟机管理程序（Virtual Machine Monitor，VMM或Hypervisor）都会定义自己的策略，让客户机看起来有一个默认的CPU类型。有的Hypervisor会简单地将宿主机中CPU的类型和特性直接传递给客户机使用，而QEMU/KVM在默认情况下会向客户机提供一个名为qemu64或qemu32的基本CPU模型。QEMU/KVM的这种策略会带来一些好处，如可以对CPU特性提供
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2024-03-24 18:20:15
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前言对于刚接触iOS图形相关框架的小白，有一些图形框架在字面上和功能上非常容易混淆。这里旨在总结一下各种框架，区分它们的概念和功能，以作日后进一步细分学习的指引。因而，本文并不会针对具体框架作详解，只作区分引导，读者可自行选择方向继续深造。为此，笔者总结了一张各种框架关系图，如下所示： 总的来说，iOS与图形图像处理相关的框架都在这里了：界面图形框架 -- UIKit核心动画框架 -- Core
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2024-10-12 19:36:04
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神经网络的问题如何解决需要输入层过多，导致计算机性能不足，无法实现问题?卷积的平移不变模式： 遍历整个图片，只是提取所需要的局部特征池化中下采样被检测物体的不变模式 神经网络逐层累加的过程中可以直接对图像进行缩放多层的神经网络可以实现更加复杂的模式识别，这是浅层神经网络的不足之处CNN基本结构CNN应用图像模式的一般框架 输入层+卷积层+激活函数+池化层+全连接层输入层 规定输入的通道数，格式化输
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2024-07-09 04:50:20
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今天给大家分享几个好用的网站和工具给你们，能让你们眼前一亮，收获满满。1.RunCat这是一款可爱有趣的电脑软件； 该软件支持Windows版本。它的主要作用是在任务栏上显示一只正在运行的猫，猫的运行速度反映了你电脑的CPU使用率。当CPU 使用率增加时，猫会加快运行速度。当CPU 使用率降低时，猫会放慢跑步速度。并且当你将鼠标移到猫上时，它会以数字的方式实时显示你电脑的CPU使用率。2.Musi
训练数据分成三部分：训练集，验证集和测试集验证集和测试集均不参与模型训练迭代．欠拟合：当训练集和验证集/测试集的误差都较大时，此时模型是欠拟合的，可以认为此时模型还无法有效捕捉训练数据中存在的基本信息来进行决策，此时模型的偏差较大过拟合：当训练集误差很小，而验证集/测试集的误差较大时，此时模型是过拟合的，可以认为此时模型已经过度捕捉训练数据中存在的基本信息来，在对验证集和测试集进行决策时，稍微不同
在DIY电脑的时候，在满足预算的情况下最大化性价比是我们的终极目标。而一般来说，普通用户配电脑就是为了打游戏嘛/而今天这篇文章将科普关于对游戏至关重要的——显卡部分。为什么游戏说游戏很吃显卡？不是所有游戏都吃显卡（1）比如策略游戏可以吃CPU 《这是我的战争》，不过高U低显的我无话可说 这个例子......不好我我我.....现场掏钱！！！！听说有一款硬核游戏..
