一、参考资料CUDA for Tegra知否，NVIDIA Jetson 产品显存到底多少？二、重要概念1. integrated GPU (iGPU)集成显卡2. discrete GPU (dGPU)独立显卡3. device memoryGPU显存4. host memory普通内存Jetson系列（包括TX1，TX2，Xavier等）用的都是SoC芯片，CPU和GPU集成在一个芯片上，自然
背景：最近进入到深度学习的行列中，由于笔记本带有独显，并且在网上看到许多博客都说深度学习通过GPU加速可以提高训练的速度，所以我就在想我也不能浪费了我的独显，最后决定尝试配置CUDA和cuDNN来体验一下GPU加速带来的乐趣。配置：系统：Windows10 2004 内存：16GB 处理器：Intel® Core™ i7-9750H CPU @ 2.60GHz 图形卡：NVIDIA GeForce
GPGPU是一种新趋势，它在年轻的计算机科学家的脑海中引发了许多新问题。
在本文中，我将介绍有关此主题的一些常见问题解答。
哪些类型的问题更适合常规多核，哪些类型的更适合GPGPU？ GPU包含一些固定功能和可编程硬件。 当GPU趋向于越来越多的可编程单元时，当今的GPU执行一些常见的图形任务，例如纹理采样和使用专用硬件进行渲染。 相反，像素阴影是使用可编程SIMD内核
# HBase中的专业术语详解
HBase是一个开源的、可扩展的分布式列式数据库，它构建在Hadoop之上，提供可靠的、高性能的数据存储和访问能力。在HBase中，有许多专业术语用于描述其架构和功能。本文将介绍HBase中的一些重要的专业术语，并通过代码示例来说明它们的使用。
## 1. 表（Table）
在HBase中，数据被组织成`表（Table）`的形式。表由多个行（Row）组成，每行
原创
2023-08-30 14:57:58
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Caffe - 显存优化1. Caffe - memory multiloading 功能Caffe 的一个优化版本 - caffe-yjxiong. 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多.显存优化的 Caffe 主要实现的功能: memory multiloading在深度网络训练和测试时,可以显著地节省内存. 训练
近年来PC的计算能力发生了天翻地覆的变化。CPU逐渐趋向于多核发展，同时内存带宽和缓存不断增加，如今的PC已经成为小型的统一地址空间的并行计算机。然而我们的PC中还有一个设备可以提供比CPU更加强大的并行计算设备——显卡，它在进行充分并行的任务时可以提供高达数TFLOPS的峰值运算能力，这几乎是2000-2001年间国产超级计算机的运算能力。在显卡刚出现时，显卡内的模块都是为特定的图形任务而设计的
外贸行业的发展趋势使得企业对网络连接和网络质量的需求越来越高。作为外贸企业，你可能会考虑部署一种专用网络来满足业务需求。那么，外贸专用网络有哪些选择呢?让我们来一探究竟 。
传统广域网(WAN)
传统广域网(WAN)是指利用专线技术连接不同地理位置的企业网络。WAN可以提供高速、稳定的网络连接，并且可以对网络流量进行管理和优化。外贸企业通常会选择在主要办公地点和国际合作伙伴之间使用WAN，以实现高
基于GPU的图像处理平台1. (309)英伟达推Jetson TX1 GPU模块力推人工智能 1.1 产品概述Jetson TX1 GPU模块，主要针对近年来蓬勃发展的人工智能市场，包括无人机、机器人等设备。1.2 处理板技术指标 1． Jetson TX1 GPU模块包括一颗浮点运算达到teraflop级的2. 基于Maxwell架构的256核心GPU，64位A
一、在国际建议标准中（文档RFC1918），在规划内部网络的专用IP地址中认为：使用专用地址规划一个内部网络地址系统时，首选的方案是使用A类地址中的专用IP地址块。理由主要有以下两个：（1）该地址块覆盖从10.0.0.0到10.255.255.255的地址空间，由用户分配的子网号与主机号的总长度为24位，可以满足各种容量的专用网络的需求。（2）A类专用地址特征比较明显，从20世纪80年代之后，10...
原创
2022-01-20 10:45:53
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1. CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（global memory） 还可以访问一些只读内存块： 常量内存(Constant Memory)和纹理内存（Texture Memory).2. GPU的核心组件 – SM（Streaming M
目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的，分为G80、G92、GT200三个系列。Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列。每个GT200 GPU包含240个流处理器（streaming processor,SP），每8个流处理器又组成了一个流多处理器(streaming multiprocessor,SM)，因此共有30个流多处理器。GPU在工作时，工作负载由PCI-E
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2023-07-13 20:43:19
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深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
时隔5年后，美国暂时夺回了世界超级计算机领域的头把交椅。美国当地时间6月8日，美国能源部下属橡树岭国家实验室宣布，他们研发出的超级计算机“顶点”（Summit），浮点运算速度峰值可达每秒20亿亿次，接近“神威·太湖之光”超级计算机的两倍。据悉，这台超级计算机由IBM公司负责制造，搭载了近28000块英伟达GPU，逾9000个IBM传统处理器的超级计算机。GPU即图像处理器。理解 GPU 和 CPU
iPhone14带来的热度似乎让人眼馋，这不连经济学家任泽平都忍不住来掺和热点了，只不过任泽平是吐槽苹果，认为iPhone14是苹果盛极而衰的开始，然而从苹果以往的表现以及如今手机市场的现状来看，苹果估计是唱不衰的。任泽平指责iPhone14并没什么创新，iPhone14 Pro的灵动岛是伪创新，这未免有点耸人听闻了。确实iPhone14 Pro的外观、灵动岛等设计都是此前安卓手机用过的设计，然而
中专计算机课程是培养学生掌握计算机基本理论和操作技能的重要阶段，对于希望今后在计算机行业发展的学生来说，中专阶段的计算机学习是打基础的关键时期。而计算机软考，作为我国计算机专业技术资格（水平）考试，对于计算机从业者来说，是其职业生涯发展的重要认证之一。下面，我们就结合中专计算机课程的科目，来谈谈如何为软考打下坚实的基础。
一、中专计算机课程主要科目
中专计算机课程设置丰富，主要包括以下几个方面
如果想真正了解软件的执行过程，就必须分析它所依附的硬件平台。“计算机系统”（广义）发展这么多年，但基本模型不曾改变，不管是通用系统还是嵌入式系统等等。1、系统硬件结构一个典型系统的硬件组成如下图所示：总线：连接系统各个部件的电子线路，做信号传输使用，有点类似于城市中的交通网络。总线一次传输的固定位宽大小，称为“字长”，与公路车道数类似字长越大，效率越高（真正发挥效率，需要系统软件和应用软件都是64
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2023-09-19 00:22:07
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大家都知道，显卡是我们电脑必不可少的配件之一，无论是集成显卡还是独立显卡都承担着必不可少的工作，那么大家在选择显卡的时候应该了解哪些知识呢？下面听小编为你一一介绍！1、GPU是什么：众所周知，GPU是显卡的核心，负责大部分图形设计工作，直接决定了显卡的整体性能水平。说它是显卡灵魂，一点都不过分。现在酷睿i3、i5、i7等CPU还集成了GPU，相当于cpu中集成了显卡，这种就是集成显卡。2、显存是什
显卡定义显卡显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。具体来说， 显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。 原始的显卡一般都是集成在主板上，只完成最基本的信号输出工作，并不用来处理数据。随着显卡的迅速发展，就出现了GP
一.概念NVIDIA：NVIDIA是一家人工智能公司，创立于1993年，1999年，NVIDIA定义了GPU。显卡：显卡是计算机最基本组成成分之一，用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动显示器，主流显卡的显示芯片主要由NVIDIA（英伟达）和AMD（超微半导体）两大厂商制造。独立显卡顾名思义就是独立出来的显卡，在主板上有单独的显卡插槽是可以拆卸的，集成显卡的意思是集成在主板上的一种显卡，它
本篇是GPGPU 架构汇总的总章，参考的是AMD公布OpenCL 手册，该手册总结了AMD. Nvdia 早年的GPGPU体系架构，以及Opencl 各个API 与硬件结构的映射关系。本篇除了整理这两家的GPU 架构，也会增加Intel dGPU的架构（牙膏厂终于回过神了。。。。） 对于现代的 GPU，通常的它的控制逻辑单元比较简单
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2023-07-27 15:03:42
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