关于Ubuntu单Nvidia显卡 深度学习运行时 界面卡顿（刷新慢）的解决方法背景 解决方法一句话总结：单显卡机器一定记得安装opengl，这样训练深度学习就不会出现界面卡顿了， 双显卡机器一般不会出现卡顿情况显卡驱动安装时有几个参数：-no-opengl-files: 不安装opengl，有的会出现驱动冲突问题 -no-x-check: 安装驱动时不检查X服务 -no-nouveau
视图渲染过程：1、CPU 计算好显示内容提交到 GPU2、GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区3、视频控制器会按照 VSync 信号逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示在最简单的情况下，帧缓冲区只有一个，这时帧缓冲区的读取和刷新都都会有比较大的效率问题。为了解决效率问题，显示系统通常会引入两个缓冲区，即双缓冲机制。在这种情况下，GPU 会预先渲染好一帧放入一个缓冲区内，让
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
内存问题一直是大型App的开发人员比较头痛的问题，特别是像手淘这种超级的App，App中到处都是带有图片和视频的界面，而且这些功能都是由不同的团队甚至不同的事业部开发的，要整体上去管控和排查内存的问题变得相当的复杂。之前，我们多个线上版本都存在着严重的Activity等内存泄漏和不合理内存使用。这不是偶然，一个很重要的原因就是我们很多的开发测试人员侧重业务开
GPU程序缓存翻译文章: GPU Program Caching总览 / 为什么因为有一个沙盒, 每一次加载页面, 我们都会转化, 编译和链接它的GPU着色器. 当然不是每一个页面都需要着色器, 合成器使用了一些着色器, 这些着色器需要为tab选项卡重新渲染. 我们应该去缓存一些之前的缓存程序, 并在重新需要的时候, 直接使用他们.我们通过一个GPU缓存完成这项缓存, 这里会使用基于内存, 或者磁
每一次加载页面, 我们都会转化, 编译和链接它的GPU着色器. 当然不是每一个页面都需要着色器, 合成器使用了一些着色器, 这些着色器需要为tab选项卡重新渲染. 我们应该去缓存一些之前的缓存程序, 并在重新需要的时候, 直接使用他们.
GPU程序缓存翻译文章: GPU Program Caching总览 / 为什么因为有一个沙盒, 每一次加载页面, 我
# Python清理GPU
在进行机器学习或深度学习任务时，我们通常会使用GPU来加速计算过程。然而，有时候我们可能会遇到GPU内存不足的问题，这时就需要对GPU进行清理，释放内存空间。本文将介绍如何在Python中清理GPU，并提供一些代码示例。
## GPU清理方法
### 方法1：使用CUDA内存管理工具
在Python中，我们可以使用`torch.cuda.empty_cache(
我运行以下代码：from myUtilities import myObject
for year in range(2006,2015):
front = 'D:\\newFilings\\'
back = '\\*\\dirTYPE\\*.sgml'
path = front + str(year) + back
sgmlFilings = glob.glob(path)
for each i
Windows电脑操作系统一般是安装在磁盘驱动器的C盘中，一旦运行，便会产生许多垃圾文件，C盘空间在一定程度上都会越来越小。伴随着电脑工作的时间越久，C盘常常会提示显示其内存已不足。那么C盘容量不足对我们的电脑有什么影响？C盘的空间太小，将会极大影响系统的运行速度，你的电脑自然就会变卡、死机！那么，如何正确清理C盘呢？接下来我教大家三种方法快速正确清理C盘。方法
越来越多的数据处理使用NVIDIA 计算来实现大规模并行。加速计算的发展意味着无论是在分析、人工智能 (AI) 还是机器学习 (ML) 过程中，对存储的访问也需要更快。如果数据访问很大程度影响执行时间，那么GPU加速带来的好处将是有限的。基于GPU的处理与基于CPU 的集群相比，可以驱动更高的数据访问吞吐量。随着用于分析和人工智能的处理集群与数据存储系统的分离，加速数据访问将变得更加重要。NVI
一、卸载旧NVIDIA驱动sudo apt-get remove --purge nvidia*二、拉黑Ubuntu内核里面自带的nouveau驱动具体方法有很多种，可以参考此帖：https://www.zhihu.com/question/68565667本人亲测使用的是：1、在/etc/modprobe.d/路径添加并修改配置文件sinc-lab@sinclab-desktop:~$ sudo
Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用。Google Colab，全名为Colaboratory。我们可以用深度学习框架,比如 keras、Tensorflow、PyTorch等主流
CUDA编程（四）：内存管理内存内存的基础知识GPU内存结构寄存器resigters本地内存local memory共享内存shared memory常量内存constant memory纹理内存texture memort全局内存global memory缓存cacheGPU内存分配、释放与传输内存数据分配内存数据释放内存数据传输错误处理 内存内存的基础知识一般来说，Registers——Ca
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
我今天想要在ubuntu上面玩 传送门2 ，但是他提示我磁盘仅剩下19G ，我自认为没有安装什么软件，不知道为什么64G的盘会只剩下这么少的空间，所以我想要看看到底是什么占用了这么多空间。最开始我去搜索了关于ubuntu清理垃圾相关的内容，执行了一些清理垃圾包的命令但是磁盘空间没什么大的变化，我就想到了我在win上面用的磁盘空间检测软件--TreeSize view 如果你使用windows，并且
Windows有内置的磁盘碎片整理和磁盘清理工具，Ubuntu不像Windows那样能立即清楚地显示如何释放磁盘空间。本文分享了5个超级简单的方法清理Ubuntu系统的缓存和垃圾，以获得更多磁盘空间。1.清理APT缓存(并定期进行)默认情况下，Ubuntu会将下载并安装的所有更新保留在磁盘上的缓存中，以防万一您再次需要它。如果您定期添加和删除应用程序，发现自己需要重新配置/重新安装特定的软件包或连
虽然linux下不会有windows下的那么多垃圾和磁盘碎片!但还是会留下一些用不着的临时文件或是多次升级后的N个旧的内核!1，非常有用的清理命令：sudo apt-get autocleansudo apt-get cleansudo apt-get autoremove这三个命令主要清理升级缓存以及无用包的。2，清理opera firefox的缓存文件：ls ~/.opera/cache4ls
inode译成中文就是索引节点，每个存储设备（例如硬盘）或存储设备的分区被格式化为文件系统后，应该有两部份，一部份是inode，另一部份是Block，Block是用来存储数据用的。而inode呢，就是用来存储这些数据的信息，这些信息包括文件大小、属主、归属的用户组、读写权限等。inode为每个文件进行信息索引，所以就有了inode的数值。操作系统根据指令，能通过inode值最快的找到相对应的文件。
查看Linux内存条数与清理内存的命令方法1.查看当前内存使用状态free -m 或者 free -g (-m按MB查看, -g按GB查看)2.整理内存echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches3.查看内存条数命令：dmidecode |grep -A16 "Memory Device$"以上就是小编为大家带来的查看Linux内存条数与清理内存
0 前言2018年7月到9月，我做一个项目，Python编程实现。Python程序写出来了，但是很慢。Python的for loop真是龟速呀。这个程序的瓶颈部分，就是一个双层for loop，内层for loop里是矩阵乘法。于是乎想到了numba来给瓶颈部分做优化。简单的@numba.jit可以加速几十倍，但是很奇怪无法和joblib配合使用。最终解决方案是使用@numba.cuda.jit，
