从AI热潮中率先获益的英伟达，其GPU参数和性能频繁出现在不少AI芯片发布会的对比图中。这是在缺乏AI芯片衡量的标准时，新的AI芯片证明自己实力的不错方式。不过，声称性能超越英伟达GPU的创新AI芯片不少，但想要超越英伟达非常困难。因为，超越英伟达最核心的并不是更高的硬件参数和更低的价格，13年和160万这两个数字才是关键。 13年前就“注定”成为AI明星1993年成立不久后，英伟达就
新入手一台小米TM1801的gtx1060非公版驱动。使用cuda的安装程序无法正常安装.。提示如下错误：根据如下教程手动安装成功1、选择自定义安装，去掉Visual Studio Intergration、驱动程序（一定要去掉驱动程序的 勾，因为cuda8的驱动比较老，现在显卡的驱动比较新，如果不取消驱动安装，安装完成后，黑屏是大概率事件）然后再重新用CUDA安装程序将Visual Studio
Django 模型之模型类查询
1. 查询集all, filter, exclude, order_by调用这些函数会产生一个查询集，QuerySet类对象可以继续调用上面的所有函数。1.1查询集特性1) 惰性查询：只有在实际使用查询集中的数据的时候才会发生对数据库的真正查询。2) 缓存：当使用的是同一个查询集时，第一次使用的时候会发生实际数据库的查询，然后把结果缓存起来，之后再使用这个查
和Intel相比，AMD的CPU往往成为了不法商贩的首要目标。由于AMD CPU产品是依靠其基板表面不同的金桥连接来设置其频率/外频的，再加上目前还没有一个官方版本的简易测试软件让普通消费者来判定产品真伪，其零售的散装产品最容易受到超频的处理。 根据统计，AMD的XP系列CPU是最容易出现假货的产品线。比较集中的型号有三款。首先，由于XP1700+和XP1800+基本上已经停产断
转载
2024-09-12 20:29:07
10阅读
TeraChem是第一个公布于世的、完全基于GPU运算的从头算量化程序，2010年5月发布第一版。虽然很早就听说过此程序，但直到近日才终于有机会亲自把玩，此文将杂谈此程序的一些特征，并且实际测试一下此程序的性能，看看到底有没有官方吹得那么玄，是否值得为此投资。本文的测试是确保公平的，鉴于寡人知识水平不敢说在讨论上一定正确，但可以保证没有任何偏向。1 简介TeraChem是2011年刚评上美国科
CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda
转载
2024-04-24 16:27:12
732阅读
安装paddleocr按照前篇搭建tensorflow的方式,使用mx450显卡,下载cuda工具包11.0和cudnn库8.0.4,当前时间节点conda没有cuda11的工具包,只能使用安装软件的方式安装cuda,然后把cudnn解压后的文件放置cuda安装目录对应的位置,使用anaconda创建环境,python版本按照官方要求就行了,这里是用的3.7创建一个paddlepaddle的环境,
转载
2023-12-21 09:21:41
200阅读
前言项目中用到了CUDA进行FFT的加速计算. 但这部分代码是同事负责的. 但看到计算速度提升这么明显, 自己也想了解一下, 但万万没想到, 在第一步----安装环境上就遇到了大大的麻烦, 这里记录一下, 到时候换电脑的时候可以参考一下 由于莽撞, 导致多次重装CUDA, 才配置成功. 因
基于C#的AE二次开发之GP工具的使用心得Geoprocessor与Geoprocessing有什么区别？Geoprocessing是GIS三大视角之一，能够通过分析处理已存在的数据，在新的数据集中产生结果。可以简单地理解为ToolBoxs中的工具。Geoprocessor是ArcEngine9.2新增的一个基于NET Framework2.0的托管类，所有的Geoprocessing工具，包括扩
CUDA与Linux系统 目录 CUDA与Linux平台 1目录 21 CUDA安装 31.1 安装toolkit 31.2 安装显卡驱动 32
CUDA笔记CUDA基础grid block thread划分32个线程为一个Warp，每个指令都是以最小一个Warp运行的一个Block最大1024个线程，即threadPerBlock=1024，也即是BlockSize=2014一个Grid多少个Block根据具体来定，比如10000个长度，那么blockPerGrid=(10000 + threadPerBlock - 1) / threa
目前深度学习中比较主流的框架Pytorch，如何支持GPU环境。安装教程如下：首先安装CUDA和cudnn： CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(官方解释)下载地址：CUDA Toolkit 11.5 Upda
转载
2023-10-09 15:11:27
290阅读
cpu异常往往还是比较好定位的。原因包括业务逻辑问题(死循环)、频繁gc以及上下文切换过多。而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的可以使用一下命令查使用CPU最多的10个进程 ps -aux | sort -k3nr | head -n 10查看机器cpu核数CPU总核数 = 物理CPU个数 * 每颗物理CPU的核数
总逻辑CPU数 = 物理CPU个
11 | 套路篇：如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？笔记1.一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找2.性能工具 1.一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找首先，最容易想到的应该是 CPU 使用率，这也是实际环境中最常见的一个性能指标。CPU 使用率描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百分比，根据 CPU 上
NVIDIA nvprof / nvvpNSight系列Nsight Systems本地使用远程使用结果分析Nsight Compute本地使用远程使用结果分析 NVIDIA nvprof / nvvp由2008年起开始支持的性能分析器，交互性好，利于使用记录运行日志时使用命令nvprof可视化显示日志时使用命令nvvp，全称是NVIDIA Visual Profilernvprof/nvvp方
转载
2024-07-14 15:40:00
619阅读
网站的加载速度是决定网站等级的重要因素，值得站长特别关注。原因很简单，没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开
速度很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。在埋头深入代码中试图提高网站速度之前，先要确定导致网站访问速度缓慢的真正原因是什么。本
文收集了非常有用的WEB服务和工具，可以帮助你诊断和分析你的网站，让你更加全面的了解自己的网站性能。&
文章目录准备工作CUDA安装cudnn安装 准备工作注：本机系统为 Ubuntu20.041. 安装显卡驱动 打开‘软件和更新，点击附加驱动安装显卡驱动。2. gcc安装 若系统为Ubuntu22.04，则需要安装。 在终端输入一下指令，查看有没有gcc。gcc --version3. gcc安装 本机ubuntu20.04 gcc自带版本为9.4.0 安装gcc-7，command：sudo
转载
2024-05-03 13:24:07
1375阅读
1) 安装英伟达驱动 1.卸载原有驱动 2.禁用nouveau 3.禁用显卡 &
2019-04-10 11:45:33.147110: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1455] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GTX 870M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 3.0)
转载
2023-10-24 00:21:07
121阅读
彻底搞清楚CUDA和cuDNN版本问题1. 缘起我的机器上以下三条指令输出的版本不相同。nvcc -V # 这个输出11.7
nvidia-smi # 右上角显示12.3
import torch; torch.version.cuda # 这个输出12.1我想以此为契机，彻底搞清楚CUDA、cuDNN和torch之间的关系。环境：Ubuntu 22.04torch==2.1.22. CUD
转载
2024-10-06 08:35:48
392阅读
