1.什么是性能：我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标：第一个是响应时间（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑的更快”第二个是吞吐率（Throughout）或者带宽（Bandwidth），想要提升这个指标，你可以理解为让计算机“搬得更多”。我们一般把性能，定义成响应时间的倒数，也就是：性能 =
Q：服务器性能不足，应该直接通过修改源程序来提升它的性能吗？A：首先不是要直接着手修改源程序，应该先检查服务器各项性能指标，评估一下问题出在什么地方，再去修改，盲目修改只会增加工作负荷，甚至无法解决碰到的问题。Q：服务器性能不足可能表现在哪几个方面？A：cpu，内存，硬盘读写能力，网络吞吐量Q：cpu性能不足会造成什么影响？A：cpu性能不足的情况下，数据运算能力会降低，大量的get/post、m
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2024-05-14 13:46:26
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安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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空余时间自己动手撸了一个OpenGL（软渲染），也就是不调用平台提供的OpenGL接口（一般使用GPU实现，下面称为标准OpenGL），而是自己写一套OpenGL接口（CPU实现，下面称为我的OpenGL）来实现3D绘制的功能，实现与标准OpenGL相同的效果。目前我自己写的接口是按照OpenGL标准定义的接口来实现的，也就是OpenGL应用程序只用做少量修改，就能在我
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2024-04-24 19:28:35
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本文是利用dlib库，进行人脸检测、特征点检测、人脸对齐。所有前提是假设已经安装了dlib。参考链接：http://developer.51cto.com/art/201801/564529.htm1、准备工作1.1 安装dilb下载安装包安装或者pip都可以。首先Ubuntu下安装：gpu版本我用的是python+Ubuntu+gpu，安装教程见：当然如果直接cpu版本，使用pip instal
1、多线程-用途 CPU是以时间片的方式为进程分配CUP处理时间的，当一个进程以同步的方式去完成几件事情时，此进程必须完成了第一件事情以后再做第二件事，如此按顺序地向CPU请求完成要做的事情。在此单线程的工作模式下，如果把CUP看作是一共有100个时间片的话，CPU可能一直都只是花了其中的10个时间片来处理当前进程所要做的事情
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2024-07-15 08:29:51
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Transformer是什么呢？Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成
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2024-03-31 07:36:17
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siggraph 2007 刚刚开完不久，作为一个大部分工作都是跟三维虚拟互动打交道的技术人员，我对siggraph2007非常关注，其中令人兴奋的消息是GPU Gems 3的发布和OpenGL 3的发布。下面简单介绍一下。 GPU Gems 3 是 nvidia公司的 GP
一、综述：在设计播放器1.0时，曾使用vtune和VS自带的性能分析工具测试，对于播放器这样的软件其核心流程分为收流&拼帧、解码、渲染三大块，其中收流&拼帧在大并发模式下不是性能瓶颈。渲染模块使用D3D渲染，渲染操作本身仅占用3%左右的CPU时间。而解码和拷贝操作是非常耗费CPU的。对于ffmpeg解码优化，本文不做赘述，后续详细展开。此处仅讨论内存拷贝优化方案二、内存拷贝优化方案
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2024-09-13 21:54:43
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1. 引言最近工作比较忙,忙了2个多月,有一段时间没有写笔记了. 这段时间的工作内容接触到利用GPU处理图像,而我本身对数字图像处理一直比较感兴趣,顾借这次机会学习一些数字图像处理相关的技术.2. 简单背景介绍数字图像一般像素数据较大,CPU设计的目的是通用计算,更擅长的是逻辑控制. 目前智能设备中为了更流畅的显示,一般都配有GPU, GPU的运算单元非常多,且数字图像一般都是逐个逐个像素处理,天
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2023-07-26 04:32:58
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一、GPU1.GPU与CPU结构差异上图展示了GPU和CPU在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，与之相比，GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行，而GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理
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2024-04-28 09:03:39
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目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选）2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3）换个显存更大的GPU4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境
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2024-01-07 19:29:25
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英文原文：Cache is the new RAM
这是一次在 defrag 2014的演讲。 这是经过长时间地多次技术变革后的（多个）技术优势之一。你看到了实际上突破。如果你只是看到了其中的一部分，很难正确推断。你要么短期有进展，要么落后很远。令人惊讶的不是事物变化的速度，而是一点一滴长期工程实践的突破。这是史端乔交换机，一个自动连接电话线路设备，在1891年发明的
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2024-09-29 13:57:29
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编译：张秋玥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 6
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2024-05-24 15:17:58
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在使用 Stable Diffusion 模型时，用户常常会面临“GPU内存不够”的问题。这种情况常常发生在处理高分辨率图像或采用复杂模型配置时，因为图像的分辨率直接影响到 GPU 内存的使用，因此我们需要了解如何优化这一过程，以便更流畅地使用这一强大的工具。
## 协议背景
在讨论 GPU 内存不足的问题之前，我们需要先了解 Stable Diffusion 的工作原理及其与 GPU 计算之
目录直接安装Tensorflowpip安装Tensorflow安装Anaconda下安装TensorflowAnaconda安装Tensorflow安装测试 目前，业界普遍推崇的tensorflow的使用环境是linux系统，因此，笔者在自己的电脑上安装了Ubuntu系统虚拟机，体验一下ubuntu下Tensorflow的安装过程。由于，Ubuntu系统装好之后已经同时装上了python2.7
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2024-10-24 08:01:11
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很多人在渲染的时候都遇到过渲染慢的问题，影响渲染速度的无非两方面，一是机器配置，二是场景参数，分享下Vray渲染中优化参数的一些小技巧，希望能帮大家节省渲染时间删除场景中你并不需要的物体。2. 删掉不必要的灯光，灯光数量太多也会导致渲染速度慢。3. 尽量少添加光泽（Glossy）效果，容易拖累渲染速度。4. 控制模型面数，场景面数越多，算图、渲染速度越慢，合理使用减面命令。5. 如果
在这篇博文中，我们将探讨使用Ollama时选择GPU还是CPU的最佳实践。通过详细的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用，我们将确保您能够做出明智的选择。
### 环境准备
首先，确保您的硬件和软件环境符合要求。
#### 软硬件要求
- **CPU**: 多核处理器（推荐Intel i5或AMD Ryzen 5以上）
- **GPU**: 支持CUDA的NVIDIA
作者 | Stuart Cording(Elektor)整个电子行业似乎都被RISC-V冲昏了头脑，这是为什么? RISC-V是什么? 如何能参与其中? 只要稍加了解，你就会知道大众所说的RISC-V 是一种新的处理器核，而且已经有一些采用RISC-V 处理器技术的芯片上市了。你也许还会知道RISC-V 是 “免费和开放”的，这正是RISC-V有庞大“粉丝群”的主要原因。在本文中我们将从技术角度来
性能问题分析方法（1） --- RAM性能问题分析方法（1） --- RAM1. RAM内存占用导致的问题2. Native process的内存调试方法3. 显示端的内存调试4 Java process导致的内存泄漏4.1 MAT分析4.2 Android Studio的Profile分析4.3 java native分析4.4 binder分析4.5 其它调试方法 性能问题分析方法（1） —
