仅花1700美元打造自己的深度学习主机：组装、配置和基准测试翻译：David经过十年的MacBook Airs和云服务器后决定自己搭建主机。经过多年的使用越来越薄的MacBook，我已经习惯于此。 因此，当我进入深度学习（DL）时，我直接在Amazon P2云服务器上寻找全新的服务。 该服务没有前期成本，同时拥有训练许多模型的能力以及让机器学习模型稳定自我训练的能力。然而，随着时间的推移，亚马逊云
1.Google_Drive简介 Google Drive是谷歌公司推出的一项在线云存储服务，通过这项服务，用户可以获得15GB的免费存储空间。同时，如果用户有更大的需求，则可以通过付费的方式获得更大的存储空间。用户可以通过统一的谷歌账户进行登录。Google Drive服务会有本地客户端版本、也有网络界面版本，后者与Google Docs界面相似。会针对Google Apps客户推出，配上
异构计算再添新秀TESLA GPU特性Tesla K80Tesla K40GPU2 颗 Kepler GK2101 Kepler GK110B峰值双精度浮点性能2.91 Tflops (GPU 动态提速频率)1.87 Tflops (基础频率)1.66 Tflops (GPU 动态提速频率)1.43 Tflops (基础频率)峰值单精度浮点性能8.74 Tflops (GPU 动态提速频率)5.6
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精选
2015-03-06 23:44:57
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nvidia-smi是用来查看GPU使用情况的。我常用这个命令判断哪几块GPU空闲，但是最近的GPU使用状态让我很困惑，于是把nvidia-smi命令显示的GPU使用表中各个内容的具体含义解释一下。这是服务器上特斯拉K80的信息。 上面的表格中： 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转
B.G至2017.11GPU选型：（参考知乎）高性价比的两款：GTX1080ti, Titan X--通常调试算法 i7CPU+32G内存+SSD+2*GPU(单块显存>6G)，总计成本2.7 - 4w+RMB土豪系列：Tesla K80, M40 云：（每小时成本高于物理机，优势是托管环境系统）AWS、UClound阿里云HPC 一、准备工作 Am
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2024-07-11 06:42:07
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搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢？ 人工智能的兴起除了数据量的大量提升，算法的不断改进，计算能力的逐步提高，还离不开软件基础设施的逐步完善。当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持。当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda。作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的
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2024-04-01 16:54:15
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环境：Anaconda3，ubuntu18.04，RTX3080ti，python3.7RTX3080ti显卡是当前市面上比较新的，算力比较强的显卡，且这类显卡采用了安培架构仅支持cuda11.x及以上版本。关于tf-gpu,cuda,cudnn间的对应关系，##问题1：我的30系列卡的驱动为450.x.x或更高,按照向下兼容的道理，那我是不是可以使用cuda10.x？正常答案是不能，因为正常情况
对于PC游戏玩家来说，要问目前最火的游戏是哪家，那无疑就是《绝地求生：大逃杀》吃鸡游戏了，这款游戏已经创造了Steam史上最高在线人数，堪称目前最火游戏。不过，想要畅玩吃鸡游戏，对电脑配置要求也是很高的，尤其是在2K分辨率最高特效场景下，基本只有目前发烧级配置才能压制。下面小编针对一些不差钱的游戏发烧友，推荐如下1.6万元吃鸡最高特效主机配置推荐，感兴趣的朋友，不妨看看。万元吃鸡最高特效配置2K屏
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2024-09-13 10:28:46
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实际上安装宽带时，运营商自带的光猫都有wifi功能，但是真的不建议客户直接使用，尽量自已另买光猫。既然光猫可以发射WiFi信号，为什么不建议当路由器用呢？目前一级运营商大部分光猫都带WiFi功能，如果你对于WiFi的需求并非特别大，而且你家的户型不大，可以考虑不安装路由器。但是请注意光猫路由WiFi只是光猫的一个附加功能，光猫的主要功能还是将光信号调制成电信号，因此光猫的WiFi功能不要想得太好。
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2024-10-06 13:14:52
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# 显卡虚拟化入门指南
在当前的技术环境中，显卡虚拟化已成为提高资源利用率和性能的有效手段。对于刚入行的小白来说，理解如何实现显卡的虚拟化可能会有一定的挑战。本文将分步指导您如何实现显卡虚拟化，并介绍其中需要用到的代码和工具。
## 实现显卡虚拟化的步骤
以下是实现显卡虚拟化的简化流程：
| 步骤 | 说明
作者：TubeTime 排版：晓宇1、轴向电解电容这是轴向引线铝电解电容器的一半，我们可以清晰的看到里面的铝箔曾层。这是随着我们的继续深入，我们还可以看到内部非常大的金属阳极端子。大家知道那个是正那个是负吗？2、碳质电阻器这是一个数字万用表上用的5.1欧姆的电阻，但是电阻漂移超过6欧姆，5%电阻的规格远远超出了其精度。在碳质电阻器的这个横截面上滋养下大家的眼球。  
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2024-07-18 23:32:39
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一、GlusterFS+Heketi环境GlusterFS+Heketi环境可以采用容器化部署集成到Kubernetes，小规模环境或者计算与存储融合架构可以采用这种方式（要求kubernetes节点有磁盘或者其他类型的裸设备,例如FC）。 本记录GlusterFS+Heketi环境采用独立部署的模式。具体部署参考：GlusterFS操作记录(5) GlusterFS+Heketi配置(独立部署)
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2024-10-14 16:52:09
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前言最近在学深度学习HyperLPR项目时，由于一直没有比较合适的设备训练深度学习的模型，所以在网上想找到提供模型训练，经过一段时间的搜索，最终发现了一个谷歌的产品--Google Colaboratory。它几乎可以实现零成本玩转深度学习，达到快速训练模型的目的。Google Colaboratory是谷歌开放的一款深度学习的研究工具，主要用于深度学习的开发和研究。这款工具现在是可以免费使用，但
操作系统平台：Windows10（64位） VS版本：Visual Studio 2017(Community) 语言：C++ OpenCV版本：3.4.7 设备：图漾PS80C-GI-E1深度相机一 . 准备工作1.安装Visual Studio 2017(Community)
首先，从上面的链接下载VS的下载器；然后，在下载器中选择安装VS2017社区版（正版、免费），并根据自己工作开发需要安
前面讲到GPU厂家目前是AMD Intel Nvidia三家鼎立，但是Nvidia一家独大，但是虚拟化领域AMD凭借其硬件实现的专利而独占先机，可惜没有好好利用这个优势，被Intel跟Nvidia的mdev软件实现拔得头筹，在4.10中率先实现主线内核支持。下面将对各家支持GPU虚拟化的产品作简要说明。1. IntelIntel目前只有集成显卡，也就是说Intel只有GPU核心，而没有独立的电路以
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2023-10-26 08:05:57
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首先不要考虑什么兼容,因为现在的电脑只要芯片合频段一样,差不多都兼容,一般阴阳颗粒已经左右不了什么大局了,但是也对性能分数上少有影响.先看注意事项吧.卖了件之后谁都会装的.这是最重要的. CPU的好坏首先要看它的架构。 所谓架构，就是CPU的内部结构方式。架构越先进，CPU的性能越高。比如，PD915是Intel的上一代Netburst架构的产品，2个2.
0、准备工作（1）查看GPU是否支持CUDAlspci | grep -i nvidia（2）查看Linux版本uname -m && cat /etc/*release1、nvidia驱动下载-----自行选择驱动版本号 下载好以后，默认保存在Downloads 下面（1）先卸载原有N卡驱动#for case1: original driver installed by
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2024-08-05 21:28:38
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另外15英寸的CRT显示器功率在80W左右,17寸的CRT显示器功率在100W左右,LCD显示器功率不超过40W.附:推荐个网站可以测试你电脑的大概功率，当然，这个功率是所有部件都处于高负荷运行时的功率，可以作为参考。另外，笔记本的部件不在测试之列，如果台式机过于先进(例如显卡是Nvidia Geforce 7800 GTX)也不能找到相关的部件选项。  
以前是word排版,加上没有些技术博客经验,相当的糟心. 现在想改,发现博文太多,找不到对应在那一页了,所以老的博文留着吧.caffe,这是是数据组需要做一些大数据模型的训练(深度学习), 要求 服务器+显卡(运算卡), 刚开始老板让买的牌子是泰坦的(这是2年前的事情了). 后来买不到这个牌子的,(jd,tb)看过丽台的,看过gtx1080系列的,不过感觉太那啥了, 也不合适,后来买的特斯拉显卡,
以下是学习笔记
第1章 什么是深度学习 1.1 人工智能、机器学习与深度学习1.1.1 人工智能 人工智能诞生于
20
世纪
50 年代，当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问： 计算机是否能够“思考”？我们今天仍在探索这一问题的答案。 人工智能的简洁定义如下：努 力将通常由人类完成的智力任务自动化
。 因此，人工智能是一个综合性的领
