当你的win10系统内存占用率过高的时候，按下Ctrl + Alt +Delete打开任务管理器，找到其中无用的闲置的进程。2关闭的方法是选中该进程，按下快捷键Alt + E可以快速关闭进程，也可以右击关闭。END二、win10内存占用率高解决方法_win10内存不足怎么办_解决win10内存占用高问题——设置win10虚拟内存当你的windows 10系统开启程序太多，几乎内存溢出的时候，会有提
最近在学习CUDA编程，主要阅读了下面一些文章1、CUDA编程十篇（重要的看前八篇就差不多了）2、cuda从入门到精通（三）之核函数和参数配置3、CUDA 线程ID 计算方式通过第一个链接的学习，可以简单写出CUDA代码，但其ID号只是一维的。在实战方面，多用三维，所以为了整理清ID的意思，为此看下面两个链接。 现在根据我自己的理解和测试，进行了整理 目录1、1维核函数ID定义方式1.1、核函数定
1、笔记本电脑参数解析影响电脑流畅性的四个关键参数CPU、GPU、内存、硬盘1.1 CPU 对于笔记本电脑来说，CPU 按用途可以分为两类，无论是 AMD 还是 intel, 它们给高性能笔记本电脑使用的都是 H 结尾的处理器，比如说 AMD 的 R7-4800H, 还有 intel 的 i7-10875H, 这些一般用在厚一些的游戏本和工作站。 另
NVIDIA Kepler GPU里面有十几个SMX，每个SMX的组成结构如上图，内含192个处理单精度数据的CUDA Core，2000+核心就是SMX的数量 * 每个SMX内部的CUDA Core数量得出的。 问题就在这里，现在的GPU可以被看做是基于Streaming Processor的众核架构，这里的“核心”，其量级是跟多核CPU里面的“核心”完全不可同日而语的。 CPU和GPU的核心用
# Python中的GPU数量管理
随着深度学习和科学计算的迅速发展，GPU（图形处理单元）在数据处理和模型训练中发挥着越来越重要的作用。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库来有效管理和利用GPU资源。本文将介绍如何在Python中获取可用的GPU数量，并给出相关代码示例。
## 为什么使用GPU？
在处理大型数据集时，CPU的处理速度可能显得力不从心。GPU具有并行计算的能力，
适用GPU (这个要找个通用的方法，根据显卡、windows系统,找到对应版本的cuda cunn pytorch) 安装 cuda cunn 和显卡型号 都要匹配上，不然会出现莫名其妙的问题，包括 pytorch也要匹配上。注意事项：不同的算法平台，对cuda和cunn的版本需求都不一样，为避免发生乱七八糟的错误，需要保持版本的一致。例如pytorch 与 cuda cunn要保持一致一、介绍c
CUDA简介另一篇介绍windows 下程序 编程入门博客 深入浅出谈CUDA编程指南官方CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以
作者 | 郑松林分析一次SQL并行执行的产生过程1、并行引起的灾祸一大早，某网省兄弟告诉我，数据库会话执行的SQL开启了并行，导致负载很高，会话也高，查了半天，没找到具体原因，也不知道该如何解决？对于他的问题，我直接回应了：这还不清楚吗？常见原因无非有以下两个：第一：对象开启了并行(包括索引和表)第二：SQL语句里面使用了PARALLEL的HINTS现场兄弟说，都查了并没有上面的情况，听到他的回答
在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
大家好，我是谷德白，今天简单聊聊为什么有了CPU，还需要GPU。 喜欢打游戏的小伙伴一般都会给自己配置一个好的显卡，显示就是我们常说的GPU了。想要搞图形程序开发的同学，他是你最好的伙
电脑用户切换大家都应该很熟悉的吧。一般默认的是管理员。但是现在一般很多用户会对自己的WinXP电脑进行用户设定，但是又的时候打开电脑单击”开始”菜单注销后,并没有出现”用户切换”按钮。这是因为什么原因呢?下面让我们小编来跟大家一起分享下。1.系统的“使用用户快速切换”功能没有启动。解决方法：打开任务栏，然后逐一的点击“开始、控制面板、用户帐、更改用户和登录或注销的方式”等选项，把”使用欢迎屏幕”和
在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。希望读者不只是对GPU计算能有所理解，而且能够从中了解可以迁移到其它计算平台的知识，此是笔者之愿景，能否实现一二，还恳请各位看官不断反
# PyTorch设置GPU数量
在深度学习领域，GPU是非常重要的硬件设备，可以加快模型训练的速度。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持在GPU上进行加速运算。在实际应用中，我们经常需要设置PyTorch使用的GPU数量，以便有效地管理资源和提高训练效率。
本文将介绍如何在PyTorch中设置GPU数量，以及如何利用多个GPU并行计算。我们将通过代码示例和实际操作，帮助读者更好地
# Python查看GPU数量
在进行深度学习和计算机视觉任务时，利用图形处理单元（GPU）可以极大地提高计算效率。Python提供了一些库和工具，可以方便地查看系统中的GPU数量。本文将介绍如何使用Python查看GPU数量，并提供相关的代码示例。
## 什么是GPU？
GPU全称为图形处理单元，是电脑上的一种专门用于图形处理的处理器。与中央处理器（CPU）相比，GPU具有更多的核心和更高
原创
2023-09-30 06:51:41
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在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。希望读者不只是对GPU计算能有所理解，而且能够从中了解可以迁移到其它计算平台的知识，此是笔者之愿景，能否实现一二，还恳请各位看官不断反
PyTorch Performance Tuning Guide（三）针对GPU的优化方法3.1 启用 cuDNN auto-tuner3.2 避免不必要的 CPU-GPU 同步3.3 直接在目标设备上创建张量3.4 使用混合精度和 AMP3.5 在输入长度可变的情况下预分配内存 原本是应该先介绍第二部分针对 CPU 的优化方法，由于其中的方法自己都没有实践过，感觉绝大部分人也用不上，所以暂时
Overview 概述The purpose of this guide is to show you how to disable the discrete graphics device with DSDT/SSDT edits in “switched” dual-GPU laptops (eg. Intel+Nvidia[Optimus] and Intel+Radeon).本指南的目的是
CUDA是由Nvidia开发的并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行通用计算。CUDA使开发人员能够利用GPU的强大功能来加速计算密集型应用程序的可并行化部分。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。闲话少说，先开始安装GPU显卡驱动。1、检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源，参照网上资料有版本差异，我取
文章目录一、显卡和GPU1. 显卡是什么？2. GPU是什么？（1）GPU和显卡的关系（2）GPU的由来与发展二、CUDA1. CUDA是什么？2. 为什么推出CUDA？三、cuDNN1. 什么是cuDNN2. CUDA与cuDNN的关系四、NVIDIA参考链接 一、显卡和GPU1. 显卡是什么？显卡是显示卡的简称，显卡是由GPU、显存等等组成的。显卡（Video card，Graphics c
在上个世纪的90年代，我们在电脑上看到的画面都是2D模式的，这时候CPU负责了主要的工作，我们在屏幕上需要看见什么，实际都是由CPU向GPU下达命令，例如我们在屏幕上看到的一条直线，CPU就会对GPU说：在横X纵Y点至横P纵Q点上画条线。那么GPU就会在X.Y——P.Q这两个点上画一条直线。最初的CPU和GPU就是以这种合作关系，并存于早期的电脑中。 直到
