Win8系统中就已经有共享文件功能了，只不过Win8.1在win8系统基础上共享功能变得越来越丰富起来了。不仅可以共享文件，还可以共享位置、共享屏幕截图。相信大部分用户不知道怎么操作使用，现在系统城小编告诉大家win8.1系统怎么使用共享功能？感兴趣的用户可以一起看看，带给用户不一样的体验！1、首先在传统桌面模式下，我们将鼠标移动到屏幕右上角或右下角调出“超级按钮”，看到“共享”的选项了。2、点击
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2024-04-07 07:46:13
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Colab笔记本存储在Google云端硬盘上，可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，但它在另一台虚拟机上运行。1、Google 云端硬盘 https://drive.google.com/drive/my-drive注册账号登录。（上网可参考：）2、空白处右键 → 更多 → Colaboratory第一次需要关联Colaboratory： 更多 →
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2024-03-06 10:29:23
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为什么要使用共享内存呢，因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的，下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存（host memory） 和 设备内存（device memory），我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上，前面我们看到在计算开始之前，每次我们都要在device上申请内存空间，然后把host上的数据传入device内存。cudaMalloc（）申请的内存
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2023-11-14 09:57:13
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在以前发布的文章中，我们学习了被一组线程访问的全局内存如何被合并为一次事务以及对于不同的CUDA硬件，对齐和步长如何影响合并访问。对于最近的CUDA硬件，没有对齐的数据访问并不是什么大问题。然而不论是哪一代的CUDA硬件，跨越全局存储器都是个大问题，而且在很多情况下也是很难避免的，例如沿着第二和更高维度访问多维阵列中的元素时。但是，如果我们使用共享存储器的话，也是有可能进行合并访问的。在我向你说明
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2024-06-05 22:30:47
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文章目录系列文章目录前言一、存储器和内存二、矩阵点积矩阵乘法总结 前言像之前的文章，也只能说讲了一下简单应用，其实离实际应用还有很大距离，这篇再细讲讲存储器和应用示例一、存储器和内存 图中所示为GPU中的存储结构，L1 、 L2为缓存区域，全局内存访问很慢，但所有位置都可以访问。共享内存访问比全局内存快100倍左右，但是是块内可访问，不同块之间的共享内存不同。 本地内存访问也很快，但是只有64kb
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2024-06-19 09:49:14
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# Chromium的GPU硬件加速 ## 概述 这里所说的GPU硬件加速是指应用GPU的图形性能对chromium中的一些图形操作交给GPU来完成，因为GPU是专门为处理图形而设计，所以它在速度和能耗上更有效率。但是，使用GPU加速有些额外开销，并且某些图形操作CPU完成的会更快，因而不是所有的操作都合适交给GPU来做。 Chromium中，GPU加速可以不仅应用于3D，而且也可以应用于2D。
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2024-08-29 13:59:03
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，一些用户可能会遇到需要“共享 GPU 内存”的需求。在这样的场景下，如何有效地进行共享 GPU 内存的设置和使用是一个重要的问题。本文将详细记录解决“共享 GPU 内存 PyTorch 怎么使用”的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在深度学习训练中，GPU 资源的利用率至关重要，特别是在多进程训练
2018-11-8：科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉的demo的时候，用CPU训练总是很慢，实验室又没有GPU，怎么办？谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验： 首先登陆Gmail邮箱（没有的请自觉
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2024-03-17 16:10:25
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Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。Colaboratory 支持 Python 2.7 和 Python 3.6。与 Google 云端硬盘集成，可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。谷歌中文说明：https://colab.research.google.com/notebook准备工作： 这个软件的使用需要注册一个google的邮箱/账号，并且能用google
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2024-05-11 13:54:45
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上一篇中主要介绍了3D渲染命令到达GPU之前经历过的各个阶段。用下图可以概括上一篇中所讲的内容，当然其中很多细节没有出现在图中。之前我们说KMD将命令送给了硬件，这个简单的“送”的过程实际上并不是那么简单的。我们知道显卡都是通过信号线连在主板上的，所以我们送命令都是需要走这些信号线的。还有就是我们把命令送给显卡，那显卡总得有个地方来接受命令吧，这必然需要涉及到内存的使用。然而系统的内存条是通过PC
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2024-09-19 15:29:11
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一.什么是Google ColabColaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。利用Colaboratory ，可以方便的使用Keras,TensorFlow,PyTorc
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2023-12-20 21:44:48
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相信很多人知道 shared_buffers 这个参数，它设置共享缓存的大小，本篇简单讲一下它是怎样分配的。1、参数设置（src/backend/utils/misc/guc.c）/*
* We sometimes multiply the number of shared buffers by two without
* checking for overflow, so we must
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2024-03-06 10:50:46
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## Pytorch CUDA 如何使用共享GPU内存
在深度学习领域，Pytorch是一个非常流行的深度学习框架，而CUDA则是用于并行计算的GPU加速计算框架。在某些情况下，我们可能需要在Pytorch中共享GPU内存，以实现更高效的计算。本文将介绍如何使用Pytorch共享GPU内存，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有两个Pytorch模型，希望它们可以共享同一块GP
原创
2024-06-14 03:28:51
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阅读本文您需要了解 Linux 的基本操作，以及一些基本的网络知识。众所周知，文明 6 的联机体验有时直让人想国粹，不过其联机的游戏性确实又还不错。于是在消耗若干小时的迭代体验后我打算记录下一些体验与最终选定的方案供大家参考。文明 6 的局域网联机实现方式在谈论联机方式之前，我想先谈谈文明 6 局域网联机的实现方式。简单用 WireShark 抓包看看，我们可以得知，其采用了发送广播包的方式寻找
最近想玩一玩深度学习，需要训练一些 yolo 之类的网络进行对象检测，苦于我的本子没有独显又没有实验室的机器给用，想起之前看到的 google 提供免费 GPU 用来学习的消息，就尝试一下。利用Jupyter Notebook测试Google Drive的GPU首先登录 Google Drive：https://drive.google.com。访问 google 需要一些不可描述的操作，此处不描
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2024-03-14 08:11:32
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如何设置计算机共享资源浏览网上计算机中的文件夹时，并不是所有文件夹都可以被浏览，只有那些被设置为“共享”属性的文件夹才可以被授权用户浏览。另一方面，自己计算机中的文件夹，也只有设置了“共享”属性后，才可以被网上其他用户浏览。如何设置“共享”属性呢？第一步：在桌面上单击“开始”一“设置”一“控制面板”，双击“网络”，在缺省状态的“配置”选项卡下面，单击“文件及打印共享”。第二步：在出现的对话框中将两
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2024-04-28 12:12:00
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JUC学习之共享模型之内存Java 内存模型可见性退不出的循环解决方法两阶段终止模式interrupt实现volatile实现同步模式之 Balking定义实现指令重排有序性指令级并行原理名词Clock Cycle TimeCPIIPC鱼罐头的故事指令重排序优化支持流水线的处理器SuperScalar 处理器CPU 缓存结构原理1. CPU 缓存结构2.CPU 缓存读3. CPU 缓存一致性诡异
话不多说直接甩图，看看白嫖的GPU配置如何！！！ 这对没钱的学生可谓是天花板了把~~~ 跟着我一步一步操作，你也可以的！0.创建一个谷歌账号并且登录使用Colab之前需要有一个谷歌账号，并且可以上网，否则，哼，啥都别想！（不要问我怎么知道的）（为什么不用电脑注册呢？也不用问了，都是自己亲身经历出来的） 此处略去一千个字！！！！1.登陆谷歌云盘确保可以上网之后，输入网
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2024-03-08 09:33:06
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本文为英伟达GPU计算加速系列的第三篇，前两篇文章为：AI时代人人都应该了解的GPU知识：主要介绍了CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代
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2024-05-12 17:15:34
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一、小模块API参数inplace设置为True（省一点点）比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，进而可以节省一点点内存。二、Apex半精度计算（省一半左右）安装方式git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python3 setup.
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2024-08-07 15:56:30
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