曲面细分是指将一个模型的面合理的分成更多小的面，从而提升模型精度，提高渲染效果 曲面简化是指将一个模型的面合理的合成更少的面，从而降低模型精度，为特定情形下提供使用(如LOD技术) 。这一过程是可以在CPU中完成的，但组织多个点的动态添加和删除，并且更新同步到着色器所需的vb中，这一过程比较消耗性能，并且实现起来也不能算是特别容易的事情。一个比较理想的做法应该是在GPU硬件中完成相关的操作（曲面细
# PyTorch 切换 GPU 的完整指南
在深度学习的训练过程中，我们通常需要使用 GPU 来加速运算。PyTorch 提供了便捷的方法来实现 GPU 和 CPU 之间的切换。在这篇文章中，我们将详细讲解如何在 PyTorch 中切换 GPU，确保你能够顺利上手。
## 流程概述
在 PyTorch 中切换 GPU 的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
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随着传统营销的弊端不断显现，尤其是近三年来，新媒体板块受到了人们的特别关注。其内容制作门槛低，转化效果惊人。最后，它聚集了各种各样的人。为了获得最愉快的曝光和收入，作者通常会选择所有渠道。然而，随着开放平台数量的增加，每天机械地逐一登录一个平台，然后分发内容。我不得不承认这很无聊，也是浪费时间。事实上，如果你在我们媒体工作室工作过，你就会知道自媒体工作过程中是会用到一些工具来辅助自己的。例如，你是
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂
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2024-09-23 21:04:24
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CPU上下文切换是保证 Linux系统正常工作的一个核心功能，按照不同场景，可以分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。究竟怎么分析CPU上下文切换的问题。过多的上下文切换，会把CPU时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，缩短进程真正运行的时间，成了系统性能大幅下降的一个元凶。既然上下文切换对系统性能影响那么大，到底要怎么査看上下文切换呢？可以使用vmstat这个工
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2024-10-06 12:55:02
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在使用 macOS 的 Ollama 进行机器学习或深度学习任务时，可能会遇到如何切换 GPU 的问题。本文将详细记录解决这一问题的过程，提供从环境预检到迁移指南的全面信息，助力大家顺利实现 GPU 切换。
### 环境预检
在开始之前，需要确保环境符合以下要求。可以通过思维导图帮助大家更清晰地理解系统需求。以下是关于系统硬件和软件的预检思维导图：
```mermaid
mindmap
一、环境配置和头文件 1.每个OpenGL程序中都需要先进行GL库文件的导入，在项目属性的VC++目录中添加OpenGL\include和OpenGL\Libs。在链接器的输入中添加附加依赖项opengl32.lib与glfw3.lib。倘若程序中引用了GLM库等，还需在C/C++的输入中的附加包含目录中添加文件路径。并将glad.c文件加入到项目中。 2.使用#include
在loader程序中涉及到的CPU模式切换 在实模式下开启4GB的物理内存地址寻址(称之为Big Real Mode)通过A20快速门(Fast Gate)修改0x90端口的数据, 对其进行置位(类似于打开一个开关), 开启使用CLI汇编指令关闭外部中断使用lgdt加载保护模式需要的系统数据结构置位cr0寄存器的值开启保护模式进入保护模式重新加载FS寄存器中的数据, 使其支持4GB的物理
文章目录程序源代码 联系企鹅号 3270516346一、计算机系统概述1、设计内容2、计算机的基本硬件组成3、指令执行的各个阶段二、指令系统设计1、指令格式2、CPU寄存器3、设计的指令及功能4、10个数累加并求平均数的指令设计三、模块详细设计1、寄存器模块设计①程序计数器设计（PC）②次地址计算单元（NPC）③指令寄存器（IM）④寄存器堆（RF）⑤数据存储器（DM）2、算数逻辑单元（ALU）3、
文章目录1.指定GPU编号2、查看模型每层输出详情3、梯度裁剪（Gradient Clipping）4、学习率衰减5、在不同的层使用不同的学习率6、冻结某些层的参数 1.指定GPU编号第一种方法设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为 /gpu:0：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备，名称依次为 /g
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2024-04-01 16:14:47
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1. 如何进行迁移对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
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xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具，主要特点是：语法简单易上手，提供更加可读的项目维护，实现跨平台行为一致的构建体验。本文我们会详细介绍下如何通过xmake来构建cuda程序以及与c/c++程序混合编译。项目源码官方文档准备环境首先，我们需要安装NVIDIA提供的Cuda Toolkit SDK工具，其相关说明以及安装文档，可参考官方文档：CUDA Tool
玩Keras图像识别的朋友，误操作升级了Nvidia，怎么办？转pytorch很久，前些日子由于种种原因，跑了一下以前的keras写的程序，结果一脸懵逼。惨痛的经历告诉我，工作电脑千万不可乱升级，最好留个还原点。错点了一键升级，两天各种bug报错，让人措手不及。特别是瘟逗死系统，升级软件还是要悠着点。 升级NVIDIA以后，keras下需要使用GPU计算的，各种不能用，pip命令重装，conda
MAC 使用记录在终端切换路径切到其他磁盘打开`bash_profile`使用 vi 编辑`bash_profile``nano ~/.bash_profile `macos 架构确认显隐，隐藏文件夹右键功能扩展截屏MacOS下更改usb接口Windows键盘Alt和Win键位置双屏设置系统完整性保护（SIP）移除互联网上下载的应用文件权限查看和修改 在终端切换路径在 macOS 终端中，你可以
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2024-07-30 12:24:47
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被解放的GPU与CSS3中对GPU的应用分析 概念 图形处理器（ Graphics Processing Unit ） 专门用来处理在个人电脑、工作站或游戏机上图像运算工作 显卡的“心脏” 90%以上的新型台式电脑和笔记本型电脑拥有集成图形处理器，但是在性能上往往低于那些独立显卡。 按照类型来分，可以分为独立显卡GPU和集成绘图GPU。 独立显卡GPU 性能最高的一类绘图处理器是通过PCI-E
Windows10下配置TensorFlow-GPU的详细过程导读1. 安装anaconda2. 安装cuda 和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试 导读参考了一些文章，挣扎了半天把这个环境配好了，分享一下过程。三步骤1. 安装anaconda2. 安装cuda和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试说明： 本人的显卡：GeForce GTX 750 Ti1.
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2024-05-30 08:46:20
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一. 安装Ubuntu16.04 电脑启动便会进入ｕｂｕｎｔｕ的安装界面， 1.弹出一个安装窗口，在左边选择“中文（简体）”，然后在右边点选“安装ubuntu” 2.进入准备安装ubuntu我们可以不用选择直接“继续” 3.我选择的是"清除整个磁盘并安装Ubuntu",并且没有分区, 且只安装了Ubuntu16.04,原电脑中原有的东西都不需要; 如果要分区,要选择其它选项.选择这一选项需谨慎,(
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2024-08-31 16:12:34
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package com.totoo.touhou;
import android.R;
import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.graphics.Bi
配置好最基本的环境以后，开始我们正式的yoloV5测试 基础配置教程详见：三、查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本1.查看自己显卡适合的cuda 打开英伟达控制面板， 进入左下角系统信息 点击组件即可看到自己的英伟达显卡适合的cuda版本2.查看与自己的cuda版本对应的cudnn 如果图中没有你所需要的版本，可以自行上Nvidia官网查询 CUDNN四、下载相应的pytorch，cuda与
My Neural Network isn't working! What should I do?因此，你正在开发深度学习的下一个重大突破，但你遇到了一个不幸的挫折:你的神经网络失灵了，你不知道该怎么办。你去找你的老板/主管，但他们也不知道——他们和你一样对这一切都是新手——那现在怎么办?幸运的是，我在这里列出了你可能做错的所有事情，这些事情都是根据我自己实施神经网络和监督其他学生完成项目的经验
