最近发现在sim的官网那个已经给出了安装好gpgpu-sim的虚拟机，也是大家的福音。请戳链接http://gpgpu-sim.org/ GPGPU-Sim，简单的说是一个模仿GPU运行的一个软件，一个仿真器，通过它能够更好的观察CUDA程序在“仿真GPU“中的运行情况。 本阶段的主要任务就是安装GPGPU-Sim，安装步骤是从带我那个学长写的一篇日志里，加上我自己的安装过程中的一些体会。学
一、Linux 内核 Linux 是一套开源的类 Unix 操作系统，是一个基于Posix和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的，用C语言写成的操作系统。目前成型的系统有如下：手机：Android、ios（只能算半个）电脑：linux、ubuntu、MAC等二、Linux 目录结构1. /root 超级用户目录2
如果你看了前面几篇博客，我们说了决策树，说了adaboost，这次我们说下模型训练和衡量模型的好坏其实我们已经训练了模型了，例如决策树的生成时模型训练，adaboost的实现也是模型训练的过程，所以我们已经训练了好几个模型，只是那个具体的模型，并且我们没有把模型保存下来可能觉得自己不是在训练模型。模型训练的输出是模型，什么是模型呢？我们生成的决策树是模型，adaboost的那几条加权直线也是模型。
有时候我们在网上下载一些源码文件，或者直接在复制完整的代码，然后存储为代码文件，我们就有很多代码文件了。这些文件是分多个目录和文件的结构，然而我们要将这些代码添加到我们的项目中使用，怎么才能快速添加，而且还保持代码的结构都不变呢？ 最笨的办法就是，自己在VS的解决方案管资源理器中，逐个的添加对应的分类器（显示成文件夹的图标
在服务器上跑gpu版本tensorflow 一直天真的以为学校服务器上面有gpu就可以自动的照着gpu版本的跑了，但是每次发现输出信息中的device都显示是cpu，虽然速度是比我的电脑快，但batchsize=8跑个6000张的图像一轮就要2小时，感觉不大对劲。后来一查，发现可用设备里面压根没有gpu啊？？ 首先看cuda版本的，一定要装匹配版本的gpu：借鉴了此篇cat /usr/loc
本人在用YOLOv5进行物体检测时，使用使用detect.py文件时无法调用gpu，下载了pytorch的gpu版本后代码运行会报错，错误信息说是CUDA环境不正确，为此整理了一下CUDA和pytorch环境的安装。（由报错可知，detect.py选项无法运行并不是因为 gpu 环境未配置好，而是不能使用 gpu ，所以下载好 gpu 版本后，python detect.py --weights
# 项目方案：使用Matlab在GPU上运行深度学习
## 项目背景
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，但是深度学习模型通常需要大量的计算资源来训练和推断。为了加快深度学习模型的训练速度，我们可以利用GPU来并行计算加速深度学习任务，而Matlab提供了方便的工具来在GPU上进行深度学习模型的训练。
## 项目目标
本项目旨在使用Matlab在GPU上运行深度学习，加速模
本系列文章，主要参考b站教程CUDA 编程入门: 8 小时掌握 GPU 计算 本部分是p1-p4部分的内容的总结1.CUDA编程基础1.1 CUDA程序架构下图是调用CUDA的核函数来执行并行计算 1.CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作 2.在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存 3.ker
1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
一.Assimp现在我们来导入模型吧。1. 模型加载库一个非常流行的模型导入库是Assimp，Assimp能够导入很多种不同的模型文件格式（并也能够导出部分的格式），它会将所有的模型数据加载至Assimp的通用数据结构中。 当Assimp加载完模型之后，我们就能够从Assimp的数据结构中提取我们所需的所有数据了。由于Assimp的数据结构保持不变，不论导入的是什么种类的文件格式，它都能够将我们从
原文MGPUSim: Enabling Multi-GPU Performance Modeling and Optimization(Sun Y, Baruah T, Mojumder S A, et al., ISCA '19)背景单个GPU能支持的计算吞吐量大约为12.4 TFlops~14.7 TFlops，不足以支持未来数据中心和科学应用的处理需求多GPU系统的性能受到CPU-to-GP
1.2 GPGPU 发展概述 l随着半导体工艺水平不断提高和计算机体系结构设计的不断创新，GPU快速发展，从传统图形图像相关的三维图形渲染专用加速器拓展到多种应用领域，形成通用的图形处理器。1.2.1 GPU图形图像任务：在计算过程中，将三维立体模型转化为屏幕上的额日为图像需要经过一系列的处理任务，这些处理步骤在实际设计中会形成图形处理的流水线。 图形流水线需要通过不同的应用程序接口来定义它们的
多线程有什么好处？提高CPU的利用率，更好地利用系统资源，使用Monitor类可以同步静态/实例化的方法的全部代码或者部分代码段，使用不同的同步类创建自己的同步机制。多线程指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程提升整体处理性能。多线程是指程序中包含多个执行流，即在一个程序中可以同时运行多个不同制的线程来执行不同的任务，允许单
测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为1 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)
2 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_option
一直很想做cuda-GPU编程，很早就将CUDA9.0安装好了，后面就没怎么管它，忙别的去了。敲黑板，划重点，我科研还是很努力的，可是很多人看不见罢了。之前一直在使用粒子方法进行流体模拟，计算时间极其漫长，周末想了想，自己来做一个大型显式动力学分析软件，学学CUDA编程是不错的。所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程（调皮）。 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版，要注册。其次，安装vs201
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
# 如何在GPU服务器上运行深度学习代码
在进行深度学习模型的训练和推理时，通常需要大量的计算资源。GPU服务器能够提供强大的计算能力，能够加速深度学习任务的进行。本文将介绍如何在GPU服务器上运行深度学习代码，以及一些常用的工具和技巧。
## 准备工作
在开始之前，需要确保GPU服务器已经安装了相应的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）以及CUDA和cuDNN等GPU加
最近编译rk3288源码遇到一个奇怪的问题，正常编译使用的Android源码。如果做一些改动之后。再烧录启动失败很是苦恼，主要报下面错误 kernel 失败日志[ 4.088148] EXT4-fs (mmcblk0p12): recovery complete
[ 4.088569] EXT4-fs (mmcblk0p12): mounted filesystem with ord
问题当从磁盘载入模型时，往往会太大或太小，你想将模型缩放到定义的大小。解决方案首先你需要定义一个模型的全局包围球，前面一个教程已经解释了。知道了这个包围球，你就可以知道模型的当前尺寸了。从这个尺寸，你可以知道需要将模型放大或所小多少。你也可以将这个缩放操作储存在root Bone矩阵中，这样缩放会施加到模型中所有Bone的所有矩阵上(可见教程4-9)。工作原理通常，你使用的模型是由不同的工具制作的
流水灯是一个很经典的入门项目，学单片机大部分都是从流水灯开始！一、编程先贴上代码：#include <reg51.h>
#include <intrins.h>
void delay_ms(int a)
{
int i,j;
for(i=0;i<a;i++)
{
for(j=0;j<1000;j++) _nop_();
}
}
void mai
