雷锋网 AI 科技评论按：DeepMind 有一支专门的科研平台团队(the Research Platform Team)，他们的职责是为 AI 学术研究构建加速计算的基础设施。他们不经常亮相，但是这次由他们撰文介绍的 TF-Replicator 是一个极为有用的工具：它是又一个实用的软件库，可以帮助从未接触过分布式系统的研究人员们轻松地在 GPU 集群和云 TPU 集群上部署 TensorFl
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2024-03-27 15:39:38
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题目内容：NMEA-0183协议是为了在不同的GPS（全球定位系统）导航设备中建立统一的BTCM（海事无线电技术委员会）标准，由美国国家海洋电子协会（NMEA-The National Marine Electronics Associa-tion）制定的一套通讯协议。GPS接收机根据NMEA-0183协议的标准规范，将位置、速度等信息通过串口传送到PC机、PDA等设备。 N
▎作者：Manu NALEPA本文中介绍的库只支持Linux和MacOS。安装文件文末下载 什么问题困扰着我们?对于Pandas，当你运行以下代码行时： df 只使用一个CPU 即使你的计算机有多个CPU，也只有一个CPU是完全用于计算的。我们希望用一种简单的方法来代替CPU的使用： 所有CPU齐上阵 Pandaral·lel
在使用 OLLAMA 进行深度学习模型推理的过程中，有时会遇到“强制只使用 GPU”的问题。这通常是由于对 GPU 资源的配置不当或环境设置不正确导致的。在这篇博文中，我将为大家分享如何有效解决这一问题的完整过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要针对目标机器进行前置依赖的安装，以确保后续操作顺利进行。我们需要准备以下环境：
1. **操作系统**：Ubuntu 20.04 或更高版本
前言目前Google Guava在实际应用中非常广泛，本篇博客将以博主对 Guava 使用的认识以及在项目中的经验来给大家分享！学习使用 Google Guava可以让你快乐编程，写出优雅的 Java 代码，在业务允许的条件下，我推荐使用 Guava编程！Joiner/Splitter/CharMatcherJDK提供的String还不够好么？也许还不够友好，至少让我们用起来还不够爽，还得操心！举
高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
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2023-10-26 22:22:09
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在采用 Ollama 进行大规模训练和推理时，如何将其设置为只使用 GPU 是一个关键问题。这个问题直接影响了系统的性能和效率，特别是在处理大量数据时。本文将围绕“ollama 设置为只使用gpu”的问题展开，涵盖从背景、参数解析、调试步骤到性能调优等多个细节，帮助你快速解决相关问题。
## 背景定位
在当前的 IT 生态系统中，GPU（图形处理单元）的引入为机器学习和深度学习提供了巨大的计算
前言openmv作为一个比较成完善的模块，在各种需要用到视觉的方面，比如做项目和参加比赛，都是常用到的一种。它是一个将摄像头和单片机处理器结合在一起的一种系统，且它的开发包简单易懂并且全面，在各种视觉处理方法选择中是比较好上手的一种，相当于单片机中的arduion，不过我并不常使用openmv来做我项目视觉的解决方法，因为觉得它封装的越好越显得low。。。不过仅是我个人看法。步骤一要学openmv
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大。本文章将通过以下五个方
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2024-09-19 07:22:15
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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#1以下为个人学习Shader的学习笔记整理，注重于理解与大体原理了解，不会过于深入也肯定会有说的不对的地方，还望在包涵的时候帮我指出一下错误之处！感激不尽！什么是Shader？Shader 翻译过来就是着色器 其主要扮演的角色是渲染画面流水线时的一员。所以要想了解Shader在这个流水线大工厂里到底干了些什么，我们最好先了解这间渲染工厂到底做了些什么工作，大体的环节以及每个环节的概念，这有助于我
如果你要评估用于GPU计算且支持Matlab的软件，AccelerEyes将会提供以下信息作为比较的起点。每个用户必须评估基于个人应用需求的要求。随着不同种类的有Matlab支持的ＧＰＵ计算软件大量涌入市场，越来越难以追踪到所需的工具。为了帮助你有组织性的进行，AccelerEyes制作了这些比较表格，他们都列出了这两种方法的重点，包括：1)来自AccelerEyes的Jacket 1.5版；2)
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2024-08-30 21:25:26
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本文使用的是SSD+机械安装双系统，先安装Win10，然后是Ubuntu18.04，显卡是Nvidia 2080TI1. Win10,Ubuntu18.04双系统安装见我另一篇博客2.安装显卡驱动如果只想在Windows下玩深度环境的可以看我另外一篇博客删除系统自带的不适配的NVIDIA驱动sudo apt-get purge nvidia-*安装完毕后，通过命令行方式禁用自带的驱动：sudo v
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2024-07-20 07:33:49
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using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
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2024-02-06 21:26:47
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1.名词解释 GPU：GraphicProcessing Unit （图形处理器） OpenGL：OpenGraphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责
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2023-10-30 22:19:05
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显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的
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2024-02-20 22:24:07
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在过去的几十年里，量化理论计算一直是化学研究的关键工具。密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM）、耦合簇（CC）等方法在预测分子结构、能量、光谱性质等方面具有重要意义。然而，这些计算通常需要大量的计算资源和时间。传统的CPU（中央处理单元）在处理这些计算时速度较慢，限制了研究人员的计算能力。近年来，随着GPU（图形处理单元）的迅速发展，这一局面发生了变化。GPU拥有大量的并行处理单元，适合处理大规
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2024-06-12 07:37:58
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现在需要限定某个用户对特定目录/文件的访问权限，或者把某个用户的访问范围限制在某个目录/文件中。现实情况下，还是能遇到这样的需求的，比如说ubuntu下有多个可登录用户，默认情况下，用户A的工作目录(一般为/home/A)对任何其他用户来说都是可读的，但是用户A可能不希望其他用户(或者某个特定用户)读取A的文件。这里提出三个解决方案。第一种：使用chmod更改特定目录的权限。这能起到限制特定目录被
TensorFlow 程序一般可以分为两个阶段。在第一个阶段需要定义计算图中所有的计算 。比如在第 2 章的向量加法样例程序中首先定义了两个输入，然后定义了 一个计算来得到它们的和。import tensorf low as tf
a= tf.constant([l.O, 2 .0], name=”a”)
b = tf.constant([2.0, 3.0], name=”b ”)
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初学者对于comsol一开始怎么学习怎么入门，从哪方面入手等不是很清楚，自己盲目的学习有时候会浪费很多时间，可能效果一般，下面是comsol的仿真案例及软件的基本操作方向，初学的同学可以参考以下内容COMSOL 仿真实践(RF 及波动光学模块案例 Step by step 详解)：1、光子晶体能带分析、能谱计算、光纤模态计算、微腔腔膜求解；2、类比凝聚态领域魔角石墨烯的 moiré 光子晶体建模以
