一、概念中断其实是一种异步的事件处理机制，可以提高系统的并发处理能力。Linux将中断处理过程分成了两个阶段：上半部和下半部 （1）上半部用来快速处理中断，它在中断禁止模式下运行，主要处理跟硬件紧密相关的或时间敏感的工作。即硬中断，特点是快速执行。 （2）下半部用来延时处理上半部未完成的工作，通常以内核线程的方式运行。即软中断，特点是延迟执行。二、排查查看软中断运行情况cat /proc/soft
炼丹药的迷惑相信各位丹友在炼丹期间都会遇到各种各样的问题，有些问题查查资料，做做实验就解决了，有些问题可能还是需要等大佬们去解决。本人在炼丹期间，就遇到了一个问题，这里简单分享一下，一般我们训练模型的时候，选择一个较大的Batch加载训练数据是一个高效训练的方法，当然也不是说Batch越大就越好，一个合适的Batch size对于模型训练才是最好的选择。如果输入是高分辨率图像的时候，由于显存的限制
一，使用taskset充分利用多核cpu，让cpu的使用率均衡到每个cpu上#taskset-p, 设定一个已存在的pid，而不是重新开启一个新任务-c, 指定一个处理，可以指定多个，以逗号分隔，也可指定范围，如：2,4,5,6-8。1，切换某个进程到指定的cpu上taskset -cp 3 132902，让某程序运行在指定的cpu上taskset -c 1,2,4-7 tar
目录深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件：TPU深度学习硬件：CPU和GPU1.提升CPU的利用率Ⅰ：提升空间和时间的内存本地性①在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器L1：访问延时 0.5nsL2：访问延时 7 ns(14 * L1)主内存访问延时： 100ns(200 * L1)，内存访问太慢了② 提升空间和时间的内存本地性时间：重用
1、显卡驱动： 1.1、首先禁用集显，网上教程比较多，一直到 输入lsmod | grep nouveau没有输出为止，证明禁用成功。 1.2、集显禁用以后，我是采用 apt-get 的方式直接安装显卡驱动的，没有采用源码编译的方式，因为这样更快更省事，而且没有出错。 可借鉴这篇博文的安装方式 我的安装过程都很顺利，没有报错。若有同学出现错误，请另行寻找其余的解决方式。2、cuda9安装 cud
如今，显卡不仅在工作站、个人PC中变得非常重要，而且在数据中心也处于举足轻重的地位。CPU负责通用计算、GPU负责加速计算已经成为绝大数数据中心一种常态。用于加速计算的GPU专用处理器，它将计算密集型任务从CPU中分离出来，CPU继续发挥自己通用计算和逻辑运算能力，将并行计算、机器学习和AI计算等任务交给GPU处理。 实际上，从1999年GPU被定义开始至今，GPU通用加速计算已经非常
简介：为什么要进行硬件合成？ 传统上，Web浏览器完全依靠CPU来呈现网页内容。如今，即使是最小的设备，功能强大的GPU也已成为不可或缺的一部分，人们的注意力已转移到寻找更有效地使用此基础硬件以实现更好的性能和节能的方法。使用GPU合成网页内容可以大大提高速度。 硬件合成的好处有以下三种：在涉及大量像素的绘图和合成操作中，在GPU上合成页面层
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606141898402543334&wfr=spider&for=pc来自拉斯维加斯的消息——显卡芯片巨头Nvidia周日推出由Xavier驱动的下一代自动驾驶堆栈，此堆栈是Nvidia在砸在汽车AI上20亿美元的研发结果。Nvidia称Xavier 是“世界上最强大的SoC（片上系统）”，Xavier可处理来自
植物病害的早期识别和预防是精准农业技术的一个关键技术。本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架，解决了传统方法的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等困难。改进后的YOLOv4网络架构如下：通过在Backbone中集成DenseNet来优化特征传播和重用，使检测精度和速度最大化，在Backbone和Neck中提出了两个新的残差块来增强特征提取，同时降低计算成本；空间金字塔池化(S
一.共享内存1.1共享内存特点共享内存是在多个进程之间共享和访问相同的内存区域的一种机制。以下是共享内存的几个特点：快速：共享内存是一种高效的进程间通信方式，因为它直接在进程之间共享内存区域，不需要复制数据，避免了数据的拷贝开销，提高了访问数据的速度。高容量：共享内存可以承载大量的数据，适用于需要共享大量数据的场景。实时性：由于共享内存是直接在进程之间共享数据，进程可以实时地读取和修改共享内存中的
不得不说，Colossal-AI训练系统这个开源项目的涨星速度是真快。在“没十几块显卡玩不起大模型”的当下，它硬是只用一张消费级显卡，成功单挑了180亿参数的大模型。难怪每逢新版本发布前后，都会连续好几天霸榜GitHub热门第一。使用github-star-history制图之前我们也介绍过，Colossal-AI的一个重点就是打破了内存墙限制，如训练GPT-2与英伟达自己的Megatron-LM
之前传闻NVIDIA将对GTX 1650显卡升级，将GDDR5显存升级为GDDR6，现在已经确认了，技嘉的GTX 1650 GDDR6显卡已经可以预售了，带宽提升了50%，难得的是加量不加价。NVIDIA的桌面版GTX 1650显卡使用的是TU117核心，896个CUDA核心，基础频率1485MHz，加速频率1665MHz，配备8GHz GDDR5显存，位宽128bit，带宽128GB/s，售价1
引言本篇梳理了整个Linux下安装深度学习环境需要用到的东西，另外也介绍了一些个人使用的经验，也算是之后如果忘了能回头翻阅的笔记。算法环境tensorflow-gpu==1.14.0torch==1.3.1torchvision==0.4.2cuda与cudnn对应版本关系： 上两图链接如下：NVIDIA CUDA工具包发行说明从源代码构建tensorflow框架搭建安装顺序CUDA（Comput
该系列前两篇主要扯了扯Linux中GUI相关的DRI框架及相关组件实现方式。细想一下，对于GUI相关的加速能做的其实不多，开发一个2D或3D的显卡加速子模块对于一个DEMO教程的量级来说工作量太大，我们在这只实现一下简单的功能：通过Zynq的PL部分实现对Qt视频播放器中待输出的Framebuffer的二值处理；1、 简单的处理介绍上述处理十分简单，对于一幅分辨率为M*N的灰度图像来说，二值化的处
最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
1.背景介绍物理模拟计算在各种领域都有广泛的应用，如气候模拟、燃料细胞研究、机动车碰撞分析等。这些计算任务通常需要处理大量的数据和复杂的数学模型，因此计算性能是关键因素。传统的CPU计算速度相对较慢，而GPU(图形处理单元)则具有更高的并行处理能力，可以显著提高物理模拟计算的性能。在本文中，我们将讨论如何利用GPU加速物理模拟计算，包括核心概念、算法原理、代码实例等。我们将从以下六个方面进行讨论：
发布会传送门产品详情人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占用一整张G
原因在于我发现我租用的GPU利用率极低，所以想学习提高GPU利用率的方法，以及由此带来的解决一系列问题的方法。首先我的思路是想在本地学习，再去租用的GPU上用，结果发现我电脑上任务管理器独显看不了cuda。于是我想重新彻底安装好cuda+cudnn。但按教程默认路径（很重要）安装完后cuda后，nvcc -V却没有用。任务管理器中GPU检测没有cuda带来的一系列问题（但最终无法解决）：(1)cu
一，流程及通路 我接触到的三款mipi屏幕，基本的点亮流程都是很一致的，就是背光使能-背光点亮-屏幕使能-reset引脚按指定时序/波形拉高或拉低-初始化序列命令发送。 3399的linuxSDK中，包含一种类似通用的屏幕驱动。本文档以使用此驱动为前提，不包含原理内容（硬件基础实在太差，原理自己也没有搞很通），只描述如何尽快的完成屏幕配置并最终将
目录1. 更新电脑显卡驱动2. 更改gcc和g++版本3. 安装CUDA4. 安装cuDNN5. 最后安装Tensorflow-gpu参考资料 我用的是ubuntu18.04服务器，因为要跑代码所以需要装gpu版的tensorflow1.5.0。 先放一张linux-GPU版本对应表： 官网，接下来根据上面的要求一个个去装gcc、CUDA和cuDNN，以及建python环境： 版本Pytho
