# 项目方案：如何在GPU Docker中仅使用CPU
## 1. 项目背景
在实际项目中，我们通常会使用GPU Docker来利用GPU资源来加速计算，但有时候我们只需要使用CPU资源来进行计算。本项目旨在提供一种方案，来实现在GPU Docker环境中仅使用CPU资源进行计算，以节省GPU资源和避免资源浪费。
## 2. 解决方案
为了实现在GPU Docker中仅使用CPU资源进行计算，
原创
2024-05-06 06:03:43
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# 如何导入CPU Docker镜像
在Docker中，镜像是一个轻量级、可执行的独立软件包，包含了运行应用程序所需的所有内容。通常，我们在Docker Hub上下载镜像并运行，但有时候我们需要将镜像从一个地方导入到另一个地方，比如将CPU的镜像导入到另一台机器。本文将介绍如何导入CPU Docker镜像，并通过示例演示整个过程。
## 实际问题
假设我们有一个名为`cpu_image.ta
原创
2024-05-18 03:36:26
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写在前面啦啦啦，搞了非常久的Unity Shaders。越学越觉得基础知识非常重要。学Unity Shader的时候，总会想。shader究竟是什么呢？shader的pipeline是什么呢？它们是怎么工作的？有哪些限制？等等问题。但这些问题。Unity是不负责告诉你的。它专注于how，而不是what和why。想要深入理解一些问题，感觉还是要从GL或者DX学起。后面会学习GL龙书第八版~当然Uni
作者 | Stuart Cording(Elektor)整个电子行业似乎都被RISC-V冲昏了头脑，这是为什么? RISC-V是什么? 如何能参与其中? 只要稍加了解，你就会知道大众所说的RISC-V 是一种新的处理器核，而且已经有一些采用RISC-V 处理器技术的芯片上市了。你也许还会知道RISC-V 是 “免费和开放”的，这正是RISC-V有庞大“粉丝群”的主要原因。在本文中我们将从技术角度来
Docker目录分析安装docker时，默认的安装位置是/var/lib/docker。$sudo ls /var/lib/docker/
aufs containers graph init linkgraph.db repositories-aufs
tmp trust volumesrepositories-aufs：记录了镜像名称以及对应的Id的json文件graph：保存的
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2024-01-09 22:53:58
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本文记录搭建的基本步骤及遇到的问题。0 换国内源+显卡驱动更新更换Ubuntu下载源参考链接：Ubuntu图形界面换源显卡驱动更新法一：通过图形界面 应用程序–>软件与更新–>开发者选项–>勾选提前释放出的更新 软件与更新–>附加驱动–>选择nvidia最新驱动，然后选择应用更改法二：利用终端命令行 打开终端，按照如下步骤（不用输入每行代码前的$），即可更新英伟达驱动
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2024-06-28 14:49:30
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【编者按】：本文作者为作者、技术达人“炮神”@ioncannon。由于篇幅较长，分成两部分介绍，这是第一部分，讲解的是移动GPU的结构和相关参数。 前言 现在移动设备的“核战”越来越激烈，已经从CPU引发到了GPU上，于是“16核”、“8管线”、“MP4”、“三角形生成率”和“填充率”等各种吸引眼球的宣传铺天盖地而来。一直很希望能有些文章来介绍科普下，但或许是专业人士都觉得这些太基础
<html> <head> <style type='text/css'> body{font-size:12px;} body table tr td{font-size:12px;} </style> <script> var info = allinfo(); //document.write
原创
2024-01-18 13:40:30
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没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorf
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2024-08-30 14:07:56
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雷锋网 AI 科技评论按：DeepMind 有一支专门的科研平台团队(the Research Platform Team)，他们的职责是为 AI 学术研究构建加速计算的基础设施。他们不经常亮相，但是这次由他们撰文介绍的 TF-Replicator 是一个极为有用的工具：它是又一个实用的软件库，可以帮助从未接触过分布式系统的研究人员们轻松地在 GPU 集群和云 TPU 集群上部署 TensorFl
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2024-03-27 15:39:38
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1.什么是性能：我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标：第一个是响应时间（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑的更快”第二个是吞吐率（Throughout）或者带宽（Bandwidth），想要提升这个指标，你可以理解为让计算机“搬得更多”。我们一般把性能，定义成响应时间的倒数，也就是：性能 =
买电脑时cpu怎么搭配显卡会更好呢很多想买电脑的人都会纠结要买什么显卡和cpu好呢?要怎么搭配才会更好。理论上，显卡和CPU搭配是没有要求的，只要主板兼容，都可以使用。一般来说，CPU和显卡两者搭配并不存在兼容问题，只要主板支持，就可以使用。比如，低端CPU不仅可以搭配低端显卡，也可以搭配中端，甚至是高端显卡，反之也是一样的。 旧时光 oldtimeblogCPU和显卡怎么搭配最好?关于CPU和显
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2024-04-15 10:50:27
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CPU
和显卡的合理搭配
我需要什么样的 CPU
？需要配什么样的显卡？怎么样才能尽量用最少的投资升级来获得高性价比的系统，这是一个
DIYer
们长久以来不断争论的话题。如今，
CPU
、显卡的进化速度越来越快。我们的老
AMD XP
、老
P4
如何升级？升级
CPU
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2024-05-22 17:32:16
297阅读
文章目录CPU上下文切换CPU上下文切换任务是什么进程上下文切换系统调用进程上下文切换跟系统调用区别线程上下文切换中断上下文切换如何查看上下文切换案例分析总结 CPU上下文切换多个进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行，但是会导致系统的负载升高，原因就在于CPU的上下文切换CPU上下文Linux是一个多任务操作系统，支持远大于CPU数量的任务同时运行，系统在很短的时间内将CPU轮流分配给多个任
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
GPU 云服务器（Cloud GPU Service）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计
原创
2024-09-19 13:45:09
210阅读
目录Docker制作镜像nvidia驱动nvidia-dockerdeepo总结和问答练习时效性本篇撰写时间为2021.11.19，由于计算机技术日新月异，博客中所有内容都有时效和版本限制，具体做法不一定总行得通，链接可能改动失效，各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置：ExpRe[6] 云服务器[0] 基础使用，ssh连接这里涉及GPU的部分用到有GPU的云服务器
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2023-08-28 21:29:53
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# 使用Docker进行多GPU并行计算的实践指南
随着深度学习和数据科学的快速发展，多GPU设备已成为提升计算效率的重要工具。使用Docker容器化应用程序使得环境管理变得更加简单，同时也便于在多GPU环境中部署和运行模型。本文将指导您如何在Docker中使用多个GPU，并提供实际示例。
## 1. 准备工作
### 1.1 确认系统支持
确保您的系统已经安装了NVIDIA显卡驱动程序和
原创
2024-10-31 06:06:26
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安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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最初的容器中使用显卡，需要指定硬件名。经历了两种方式 1. 使用lxc驱动程序运行docker守护进程，以便能够修改配置并让容器访问显卡设备（非常麻烦，参考链接中最久远的回答） 2. Docker 0.9中放弃了lxc作为默认执行上下文，但是依然需要指定显卡的名字
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2022-04-06 20:14:00
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