记录一些自己用的（可能会忘的），（并不全面）只是给自己看的。1. 如何打开点击lunch即可或者通过命令行，输入jupyter notebook或者是jupyter-notebook都可以2. 更换环境（1）打开命令行，切换到需要的环境，输入conda install jupyter notebook 之后再输入jupyter notebook即可之后再选择环境即可 也可以在（
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2024-05-29 15:02:55
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## 项目方案：在jupyter中运行Python代码
### 项目背景
在日常工作中，我们经常需要使用Python来进行数据分析、机器学习等工作。而jupyter是一个非常方便的工具，可以帮助我们快速编写、运行Python代码，并且可以直接在浏览器中进行交互式数据分析。本项目将介绍如何在jupyter中运行Python代码。
### 项目步骤
1. 安装jupyter：首先需要安装jupyt
原创
2024-04-14 03:45:12
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阅读目录1. 下载2. 安装3. 配置环境变量4. 创建用户组5. 卸载anaconda6. 更新conda+安装ipykernel7. kernel配置：8. 配置jupyter lab9. 安装nodejs10. 启动jupyter11. 插件安装回到顶部1. 下载可以去清华源下载最新版的anaconda包，这比在官方网站下载快得多，地址如下：https://mirrors.tuna.tsin
近期在做项目的过程中发现明明指定了gpu去进行训练，但是训练的时候发现仍然是使用的cpu，于是进行了一系列的探索，基本上该踩的坑也都踩到了，希望能帮到大家明明nvidia-smi是有gpu的啊，肿么回事！？ps -ef | grep 用户名
ll /proc/pid根本找不到gpu上的进程号！一、首先，查看自己的服务器上tensorflow安装的是不是gpu版本，是不是能够看到gpu的设备&nbs
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2024-05-19 20:03:52
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要查看 GPU 使用情况，您可以根据您的操作系统使用以下命令行代码：对于 NVIDIA 显卡：使用 nvidia-smi 命令来查看 GPU 的使用情况。在命令行中输入以下命令：nvidia-smi 这将显示当前 NVIDIA GPU 的状态，包括温度、功率、显存使用情况以及正在运行的进程等信息。对于 Linux 系统：使用 gpustat 命令来查看 GPU 使用情况。首先，您需要安装 gpus
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2023-07-13 23:23:27
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全局存储器，即普通的显存，整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意位置。 存取延时为400-600 clock cycles 非常容易成为性能瓶颈。 访问显存时，读取和存储必须对齐，宽度为4Byte。如果没有正确的对齐，读写将被编译器拆分为多次操作，降低访存性能。合并访问的条件，1.0和1.1的设备要求较严格，1.2及更高能力的设备上放宽了合并访问的条件。 1.2及其更高能力的设
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2024-08-06 15:16:30
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目录一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本1.2 安装CUDA1.3 安装cuDNN二、选择Torch版本三、安装PyTorch 一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本方法一 1 在电脑桌面空白处点击鼠标右键2 选择 NVIDIA 控制面板（若没有该选项，可尝试方法二） 3 查看英伟达版本。(如果未显示版本，请看下一步) 4 点击菜单栏的 帮助（help）——系统信息（Sys
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2024-04-29 09:32:30
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一、Liunix环境下实时监控NVIDIA GPU资源动态Watch命令在服务器shell的命令行界面中键入以下代码，可以实时监控GPU显存和计算单元占用情况（但请注意这会独占一个连接窗口，关闭后重新打开连接就会导致监控解除），通常要避免两项较大显存占用的任务被同时放在一张卡里进行计算的情况。在这个监视窗口下可以看到服务器内所有显卡的工作状态，温度，功率，显存占用情况，算力单元占用情况等。同时也可
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2024-06-17 20:31:45
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1. Linux下查看CPU和GPU使用情况本文记录了如何在Linux系统（以Ubuntu 16.04为例）查看电脑的GPU和CPU使用情况，包括命令和查询得到的界面。更新于2018.10.18。CPU使用情况查看动态查看打开终端，输入：top即可看到实时的CPU使用情况，如下图所示：按Ctrl+C退出查看。查看版本top -h即可看到当前procps-ng的版本。GPU使用情况查看静态查看 在终
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2023-10-14 00:09:57
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安装需知：Nvidia GPU Driver（与硬件交互的低层软件）决定CUDA版本，CUDA版本决定cuDNN版本①查看适配Driver的Cuda版本在这里默认已安装Nvidia GPU Driver，一般电脑中只要有GPU就已安装了Driver桌面 --》 鼠标右键 --》NVIDIA控制面板NVIDIA控制面板–》系统信息组件 --》NVCUDA64.DLL 在产品名称栏可以看到CUDA 1
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2024-05-31 10:54:38
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CUDA的线程是多维的，启动一个线程格，线程格可以是多维的，线程格中分为线程块，线程块也可以是多维的，线程块中包含线程，对于GPU来说，同时启动200万个线程是很轻易的事情。blockIdx :当前执行设备代码的线程块的索引dim3 grid(DIM,DIM):声明一个二维的线程格，名字为grid;kernel<<<grid,1>>(dev_t):线程块为一个二维线程
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2024-06-06 19:52:44
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查看tensorflow可配置运算资源以及配置使用GPU运算因为还用不到分布式的tensorflow，自己没有尝试过所以就不写分布式tensorflow的使用了（等自己用上了再说），这里记录一下在跑神经网络时遇到GPU资源没有被使用，自己配置GPU运算的一些内容。一起来看看吧。查看tensorflow可以调用的GPU/CPU资源安装得时候我们会在cmd中通过nvidia-smi查看CUDA的一些信
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2024-03-25 10:58:14
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NVIDIA-SMI为英伟达NVIDIA显卡自带的工具，一般位置为C:\Program Files\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe，可以用来监控GPU状态和使用情况，尤其是我们最关心的温度和使用率。参考：GPU状态监测 nvidia-smi 命令详解Nvidia GPU的TCC模式与WDDM模式有何区别NVIDIA-SMI系列命令总结1、查看GPU当前
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2024-03-08 09:16:04
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Linux 查看GPU状态nvidia-sminvidia-smi是NVIDIA自带的一个命令可以详细的展示显卡的运行状态。gpustatgpustat是github上开源的一个小工具，对于v1.0目前支持python 3.4+，对于python 2.7-3.4支持v0.x。可以直接用pip安装pip install gpustat如果没有root权限的话pip install --user gp
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2023-07-06 17:45:34
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前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制，在命令环机制下，驱动写入PM4（不知道为何会取这样一个名字）包格式的命令对显卡进行配置。这一篇blog将详细介绍命令包的格式。 当前定义了4中命令包，分别是0型/1型/2型和3型命令包，命令包由两部分组成，第一部分是命令包头，第二部分是命令包主体，命令包头为请求GPU执行的具体操作，命令主体为执行该操作需要的数据。0型命令包 0型命令包用于写连续
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2024-06-15 21:11:51
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# 查看GPU架构
## 引言
在深度学习和计算机图形学领域，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）被广泛用于加速计算任务。了解GPU架构对于优化代码、提高性能和解决问题至关重要。本文将介绍如何查看GPU架构，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## GPU架构概述
GPU架构是指硬件设计中的组织和布局，它决定了GPU在执行任务时的工作方式和性能。常见
原创
2023-10-07 12:11:48
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# Android查看GPU
## 简介
在Android开发中，有时候我们需要查看设备的GPU信息，以便优化我们的应用程序。本文将介绍如何在Android设备上查看GPU信息的步骤和代码示例。
## 流程概览
下表展示了查看Android设备GPU信息的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取系统属性 |
| 2 | 解析属性信息 |
| 3 |
原创
2023-09-24 13:09:53
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# 如何查看 PyTorch 中的 GPU
在使用 PyTorch 进行深度学习时，利用 GPU 的强大计算能力是非常重要的。对于刚入行的小白来说，了解如何查看当前可用的 GPU 是一项基本技能。本文将详细介绍如何实现这一目标，并提供相关的代码示例，帮助你快速上手。
## 整体流程
我们可以将查看 PyTorch 中的 GPU 可用性分为以下几个步骤：
| 步骤
前言对于大多数开发者或者IT界从业者来说，对传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）都不会太陌生，我们所熟知的开源界的 MySQL，PostgreSQL，商用版的 Oracle，DB2 等都属于这个范畴，再比如公有云上的比如亚马逊云科技自研的Aurora，也属于这个范畴。RDBMS 的架构发展已经有几十年的历史了，而随着现代化应用的发展，数据库除了要满足 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）
背景在某次工作的环境中发生接口调用一段时间之后出现 gateway timeout 504 问题，并随着大量的请求数量增大导致所有的接口都无法进行访问，第一时间怀疑是 tomcat 的请求连接数或线程池被压满，后来利用本篇提到的方法进行跟踪发现了问题；所以记录了如何使用 JVM 调优工具对这个问题进行定位并有效分析之后进行解决。初步查看(基于 Linux 系统)利用 top 查看 进程ID；利用
