计算机硬件基础知识- 内存条- 硬盘 （固态和机械）读写速度、存储协议（NVME） 接口种类（SATA3 M.2）- 处理器（CPU）CPU主频（与功耗有关）、动态加速频率（睿频） 散热（风冷、水冷）、核心数和线程数- CPU-Z下载工具和GPU-Z下载工具- 显卡（集成显卡，独立显卡、核显） GPU- 显示器（屏幕、分辨率、刷新率）- LCD和OLED屏幕（发光原理及优缺点）- 频闪- PWM调
CPU即中央处理器(Central Processing Unit)GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit)TPU即谷歌的张量处理器(Tensor Processing Unit)NPU即神经网络处理器(Neural network Processing Unit)概括三者区别：CPU虽然有多核，但一般也就几个，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运
1、计算量MACC与FLOPMACC：表示一次乘法累加。FLOP：表示计算量，比如一次乘法或加法运算。FLOPs为FLOP单位，因此1 MACC=2 FLOPs我们通常统计计算量使用FLOPs（浮点运算数），但是这里我们使用MACCs或乘法累加数。理论计算量用FLOPs表示，关系到算法速度，大模型的单位通常为G，小模型通道为M。注意两点：理论计算量通常只考虑只考虑CONV和FC等参数层的计算量，忽
作者 | Hardy责编 | 阿秃早期内存通过存储器总线和北桥相连，北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起，北桥被集成到CPU内部，内存直接通过存储器总线和CPU相连。 所以，在AMD采用Socket FM1，Intel采用LGA 1156插槽之后的处理器都集成了北桥，独立的北桥已经消失，主板上仅余下南桥。计算机体系的主要矛盾在于CPU太快了，而磁盘太慢了。所以它俩是不能
概述如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。下面为大家详细的介绍关于显存是什么。作用如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。我们在显示屏上看到的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至32甚至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些数据必须通过显存来保存，再交由显示芯片和CPU调配，最后把运算结果转化为图形输出到 显示器 上。显存和主板内存一样，执行
一、什么是GPU?首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。以下是测试机配置： CPU：英特尔 i7 6700k (4c/8t) GPU：RTX 3070 TI（6,144 个 CUDA 核心和 192 个 Tensor 核心） 内存：32G 操作系统：Windows 10。无论是cpu和显卡都是目前常见的配置，并不是顶配（等4090能够
1. CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（global memory） 还可以访问一些只读内存块： 常量内存(Constant Memory)和纹理内存（Texture Memory).2. GPU的核心组件 – SM（Streaming M
在售的 NVIDIA Jetson 内置 16 GB 的 eMMC，并已安装了 ubuntu 18.04 LTS 和 NVIDIA JetPack 4.6，所以剩余的用户可用空间大约 2GB，这对将 NVIDIA Jetson 应用于一些项目的训练和部署是一个不小的阻碍。本教程会基于这样的处境，分别介绍不同型号 NVIDIA Jetson 的扩容过程，帮助开发者将系统
很多新手在购买组装机时都会有一些疑惑，应该购买多大显存的显卡，主板要大板还是小板，CPU核心越多是不是越好，这些问题相信很多朋友都会有，那么新手在装机时要注意什么问题？看完下边的解析，希望对你们有所帮助。1：显卡（可以根据显卡天梯图来选择合适自己的型号）其实购买显卡的时候主要不是看显存，主要看显卡的型号，显卡的显存并不是越大越好，很多新手用户在选购显卡时都会觉得显卡显存越
以GPU之名！高性能手机购机指南最近GPU炒的如火如荼啊。无论是手机还是PC随处可见GPU（Graphic Processing Unit 中文译名 图形处理器）的身影。不要看不起这个小东东，他可是让他的兄弟CPU的销售厂商大大的捏了一把汗啊！ GPU就是支持3D图像加速，玩3D游戏看高清电影更爽快，更流畅。简单明了的说就是显卡，现在手机的配置逐渐趋向于电脑。这里就不对GPU进行详细介绍啦，毕竟咱
如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题1 重新开一个shell，然后输入： ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来（很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到）；2 然后再一个个用kill命令清理两台Linux系统之间传输文件的几种方法连接服务器shell窗口关闭导致程序中断，让程序在linux
一、AssetBundle 相关Q1：Unity中的SerializedFile是怎么产生的？请问用Unload(false)可以清除吗？因为读取了Bundle里面的内容后已经赋值给其他物体了。而且我把图片都打成了Bundle，然后读取出来，图片的大小应该是超过了这个SerializedFile的大小的？ SerializedFile是AssetBundle加载时产生的序列化信息，一般为LoadF
笔记本电脑大家应该都知道，使用太长时间；电脑内部肯定就会积累很多灰尘影响电脑散热，灰尘主要分布于风扇、出口位置；并且电脑使用很久以后，CPU跟GPU芯片上面的散热硅脂也会逐渐变得干硬，这也是影响电脑散热的一个很重要的因素。机械师笔记本T90-Plus虽然是新上市的产品，但是迟早有一天大家会对内部进行清理的；所以先跟大家分享一下T90-Plus清理步骤。喜欢的可以先收藏哟。 大家无论使用
第一步：安装显卡驱动运行深度学习需要比较多的并行运算，所以准备一张显卡还是很有必要的。现在英伟达占全球显卡市场的70%，现在基本都在用英伟达的显卡，小编用的是磐镭1080显卡。 在安装显卡驱动之前，我们可以先使用下列令名查看系统状态：1，cat /etc/issue 可以查看你的linux版本，我使用的版本是 Ubuntu 16.04.2 LTS2，lspci 查看系统设备信息。可以使
# Redis 核数和内存配比详解
在云计算和高并发业务场景下，Redis 作为一种高性能、分布式的内存键值数据库，广受开发者的喜爱。合理配置 Redis 的核数和内存，不仅可以提高 Redis 的性能，还能节省成本。本文将带你了解 Redis 核数和内存的配比关系，并附上相关的代码示例和图示。
## Redis 的基本架构
Redis 使用单线程的事件驱动模型，使得其在处理大量并发请求时具
安装的是Windows+ubuntu18.04的双系统，但是安装cuda和cudnn后/usr的内存不足了。第一步：先确定我们要加空间的磁盘。 查看磁盘的情况df -T 我要增加的磁盘空间的是/sda8 我们已经知道自己要扩大的阔空间的位置了。现在我们开始吧。第二步：我们需要先下载gpartedsudo apt-get install gparted第三步：从Ubuntu的启动盘中进入系统 我们需
如何设置Spark任务的核数和内存
## 1. 确定任务需求
在设置Spark任务的核数和内存之前，我们首先要明确任务的需求。这包括了数据量的大小、任务的复杂度以及运行时间的要求等等。根据这些需求，我们可以决定合适的核数和内存大小。
## 2. 配置Spark任务
一般情况下，我们通过以下几个步骤来配置Spark任务的核数和内存。
### 步骤1：创建SparkSession
首先，我们需要
# Python查看GPU的核数
在进行深度学习和机器学习任务时，我们通常会使用GPU来加速计算，因为GPU具有大量的并行处理单元，可以更快地进行矩阵运算和其他计算密集型任务。在使用GPU进行计算时，了解GPU的核数可以帮助我们更好地利用GPU资源，优化计算性能。
在Python中，我们可以使用一些库来查看GPU的核数，比如`torch.cuda.device_count()`。接下来，我们将
关于弄深度学习选GPU总结 对于笔记本的话你会发现1060的基本7千到8千，而1070没有低于10000的，而1080没有低于两万的！！！！！！！不是加了一点点。 显存大小：一次性加载到显卡上的数据量。运行计算机视觉模型时，显存越大越好，特别是如果你想参加 CV Kaggle 竞赛的话。对于自然语言处理和数据分类，显存没有那么重要。 
