文章目录一、SD卡1.SD卡简述2.SD卡的特点3.SD卡的寄存器4.SPI协议二、实验操作——对SD卡进行数据读取1.硬件连接2.建立工程文件3.代码部分4.烧录与输出结果总结参考资料 一、SD卡1.SD卡简述SD存储卡(Secure Digital Memory Card)是一种基于半导体快闪存储器的新一代高速存储设备。SD存储卡的技术是从MMC卡(MultiMedia Card格式上发展而
我们在办公室会看见不少同事的电脑不止一台显示器，多屏确实可以提高工作效率。有的游戏党也会选择给电脑外接显示器，带来绝佳的体验。不过要怎么把将外部显示器连接到笔记本电脑上？驱动人生在这里教给大家给笔记本外接显示器的做法。一、检查准备一般来说，大多数Windows笔记本电脑现在都能支持至少双显示器。但你还是得先确保你的笔记本能添加两个外部显示器，这就要看Windows操作系统，以及显卡和驱动程序的性能
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2024-05-10 12:44:20
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随刻科技的不断发展，手机中各种软件的相机推出，是的欧冠胡对内存卡的存储空间有了更高的要求，普通的内部错卡由于容量太小，已不适合当今的智能手机用户，也不适合当相机拍摄出高清的画面，因此高速内存卡应运而生，高速内存卡是什么呢，高速内存卡哪款比较好呢，下面小编就给大家介绍下吧。高速内存卡是什么高速内存卡通常是指容量大于2G的，而且符合SDHC的规范要求，读取速率至少达到Class2或者Class2以上的
在Directx11中采用DirectCompute进行GPU并行的数值计算，或者Debug DirectCompute的程序，一个最典型的问题就是将GPU中的计算结果读出来到CPU让我们也可以看结果是否正确。D3D11_USAGE_DEFAULT属性的buffer中。 然后buffer是subresource的一种，计算结果一般用buffer来存储。
1、SD卡分类STM32F4里，只支持SD 2.0协议，SD和SDHC属于这个范畴，SDXC是4.0协议，所以不支持；另外SDHC卡，有些数据块大小是512，有的是1024，STM32F4只支持读取512大小的，意思是说，SDHC卡的一部分也不支持的。其他相关的技术，可以去SD卡协会网站查看2、SD卡的物理结构 SD卡一般支持SDIO和SPI两种接口，STM32F429x 系列控制器的
文章目录前言1.mmdetection版本要求2.Swin-Transformer-Object-Detection环境要求3.详细流程3.1 anaconda3环境搭建3.2 安装mmcv3.3 安装mmdetection3.4 安装Apex3.5 简单Demo测试总结 前言本文包含mmdetection、mmcv等windows版本的安装，没接触过Swin-Transformer的读者也可根
注意：禁用核心显卡是可行的，但不适用于便携式计算机。我在上一篇《如何为Linux配置双显卡》的文章中提到，为Linux提供Optimus技术支持的Bumblebee项目并不支持Vulkan图形接口。但是在最近的众多测试里，Vulkan接口表现出来的性能确实高得令人咋舌。很多游戏在同等硬件条件下，使用Linux下的Vulkan接口运行甚至能吊打Windows下D3D的性能。这令很多Linux双显卡(
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2024-04-05 13:19:43
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一、背景这不仅仅是 Python 语言类进行机器学习解决性能问题的唯一，在使用 Java/Python 进行大数据处理时，有时候也会有遇到需要 GPU 来解决性能的问题。以作者的使用经验来看，在需要并行计算能力的程序里，CPU 再强壮也比不过 GPU 的加持。所以 GPU 很重要，但不了解的朋友们，可能一买来爱机，就急急忙忙地开发体验，却不知所以然，有可能是因为少干了几件事！非得要等开发了，才一堆
设备初始化Instance --> GPU --> DeviceInstance表示具体的Vulkan应用。在一个应用程序中可以创建多个实例，这些实例之间相互独立，互不干扰。当调用API创建Vulkan实例的时候，Vulkan SDK内部会经由驱动装载器（loader）查找可用的GPU设备。创建Vulkan实例需要两个输入信息： 应用程序的信息 
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2024-07-27 09:23:38
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ollama如何使用多块GPU
在当今的深度学习和机器学习领域，使用多块GPU提升模型训练速度和效率已经是一个常态。但是，很多用户在使用Ollama进行模型训练时，仍然面临如何有效利用多块GPU的问题。可以说，合理配置和使用多块GPU对开发者的工作效率和结果有直接影响。
以下是关于“ollama如何使用多块gpu”的深入分析和解决方案。
## 问题背景
随着深度学习模型不断增大，训练所需的
在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
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2023-12-27 22:19:06
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简介利用tensorflow训练深度神经网络模型需要消耗很长时间，因为并行化计算就为提升运行速度提供了重要思路。Tensorflow提供了多种方法来使程序的并行运行，在使用这些方法时需要考虑的问题有：选取的计算设备是CPU还是GPU，每个CPU多少核的资源并行计算，构建图Graph时消耗资源如何分配等等问题。下面我们以Linux多核CPU的环境为例介绍几种常见方法来提升你的tensorflow程序
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2024-05-21 14:57:18
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ollama 如何同时使用多块GPU
在深度学习和大规模计算领域，使用多个GPU可以显著提升模型训练和推理的效率。然而，在使用ollama时，很多用户可能会遇到如何同时使用多块GPU的问题。这不仅影响了模型的性能，还可能导致资源的浪费。接下来，我们将通过详细的分析和实践步骤帮助大家解决这一问题。
### 问题背景
在现代计算环境中，GPU已成为提高计算速度的重要硬件。特别是在使用ollama
1. 下载YOLOv3工程并编译配置git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet vim Makefile编辑该文件 GPU=1 #使用GPU设置为1， CPU设置为0 CUDNN=1其实，很多博客中说，根据自己的路径，还应修改NVCC, COMMON, LDFLAGS等选项。我这里只修改了GPU和CUDNN就能使用GPU了，也同
不使用内存格式化工具去格式化SD卡1.问题描述2.格式化过程 1.问题描述 当使用windows无法显示SD卡，使用常用的SD卡格式化软件需要你自己选择内存名称。遇到这种情况你可以采用下面的方法。本博客以window 10系统为例进行介绍。2.格式化过程 1.随便打开一个文件夹，找到界面左边的“此电脑”，然后右击，选择“管理”， 2.进入“计算机管理”，在打开的“计算机管理”窗口中单击“磁盘
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2024-09-06 15:33:15
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直接修改dict的key当然也是可以的，不会影响模型。 但是逻辑上，事实上DataParallel也是一个Pytorch的nn.Module，只是这个类其中有一个module的变量用来保存传入的实际模型。 nn.DataParallel(m) 这句返回的已经不是原始的m了，而是一个DataParal ...
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2021-08-25 11:23:00
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PP-OCR是PaddleOCR自研的实用的超轻量OCR系统，可以实现端到端的图像文本检测。为了在C#平台实现使用OpenVINO™部署PP-OCR模型实现文本识别，让更多开发者快速上手PP-OCR项目，基于此，封装了OpenVINO.CSharp.API.Extensions.PaddleOCR NuGet Package，方便开发者快速安装使用。在本文中，我们将结合OpenVINO.CSh
目录：介绍记录设备状态手动分配状态允许GPU...
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2018-06-14 09:13:00
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一、Vulkan 对象简介1、VKInstance 这个对象是我们 Vulkan api 的一个对象，用于通过 Instance 我们与 Vulkan 底层进行交互。2、VkPhysicalDevice 对应我们当前设备（PC、手机）的一个显卡硬件（GPU ），有的设备有多个显卡那么我们就能获得多个 VkPhysicalDevice 对象，这时候我们需要按自己的需求去选择最适合我们渲染需要的 GP
一、CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA（英伟达）推出的用于并行计算的平台和编程模型。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）来执行通用计算任务，而不仅仅是图形渲染任务。 几乎所有的编程语言，不使用特定框架，都只能实现CPU编程。二、VTKVTK（Visualization Toolkit）是一个开源的用于3D可视
