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2024-03-10 19:03:37
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★为了提高系统的速度，仅增加CPU处理器的数量并不一定能起到有效地作用，需要从根本上修改程序的串行行为，提高系统内科并行化的模块比重。在此基础上，合理增加并行处理器的数量，才能从最小的投入得到最大的加速比。1. 设计模式使用设计模式可以有效的避免时间和空间上的开销，但不能过渡设计。★代理模式因为静态内部类在调用时才会被加载，故使用代理模式可以延迟加载，提高系统性能。如Hibernate中
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2024-01-04 07:16:09
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# Java调用显卡
在计算机科学领域，显卡是一个关键的硬件组件，它负责处理图形和图像相关的计算任务。通常，显卡通过一种专门的编程语言来执行这些任务，例如OpenGL或DirectX。然而，Java作为一种高级编程语言，提供了一种简单而灵活的方式来调用显卡功能。
## Java与显卡的交互
Java并不直接与显卡进行交互，而是通过与操作系统进行通信来实现与显卡的交互。操作系统提供了一些API
原创
2023-08-01 08:39:23
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一、前言转眼间又是两天过去了，这两天我都是在做书本上的练习题，也就是抽象类以及接口的练习题，相当于复习了一下之前所学习的内容吧，但是情况不容乐观，接口以及抽象类使用得还是没有那么得心顺手，下面也做了一个简单的例子，让这个接口被调用起来！首先再来回顾一下接口，方便一会进行使用定义接口的关键字是interface使用接口的关键字是implements接口不能用来实现方法，只能定义方法接口中所有的方法都
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2023-10-26 22:36:56
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Java的节日：nVIDIA决定用Java开发新驱动
据Falsity News报道，nVIDIA有鉴于现有的驱动程序速度缓慢、开发低效，将选择
使用全新的开发工具，以更好的发挥显卡的效能。由于Java的开发效率极高，在速度上
已全面超越C++等老牌系统语言（可访问“获取Java真实数据”网站取得更多相关资料）
，是唯一不需使用内嵌汇编就可编写操作
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2023-07-07 00:33:32
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java 性能 优化 优化Java代码需要了解Java中的不同元素如何交互以及如何与运行Java的操作系统交互。 使用这五个技巧和资源开始学习如何分析和优化代码。 在我们获得好处之前，您可能会担心许可问题。 Java由Oracle拥有，并受Oracle BCL许可证的约束，该许可证不是免费/开源许可证。 即便如此，Oracle Java还是许多开源项目的一部分 。 OpenJDK是Java平台的
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2024-05-29 10:22:05
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页面性能优化的几个方面页面性能的问题对用户体验的影响非常大，而现在移动端流量的提升给页面性能优化带来了更多的挑战，因为相同的页面从pc端移到手机上后，性能的问题都会被更明显的感受到。要知道如何优化页面性能，就要知道页面的耗时到底在哪里。一、对服务器的请求一个页面内过多的http请求会导致页面响应速度下降，还可能阻塞页面逻辑的执行。 下图为http请求处理流程：
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# Java调用显卡计算
## 介绍
随着计算机技术的迅速发展，图形处理单元（GPU）的计算能力也越来越强大。相比于中央处理单元（CPU），显卡上的GPU更适合进行并行计算任务。在一些需要大规模并行计算的应用中，如科学计算、深度学习等领域，使用显卡进行计算可以大大提高计算效率。
在Java中，通过调用显卡进行计算并不是一件容易的事情。因为Java本身是一种高级语言，对底层硬件的操作有一定的限
原创
2023-08-12 16:58:59
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模板，一个我们天天使用的技术， 比如：Java类就是创建Java对象实例的模板；泛型，参数化类型的模板，如List<User>；常见的如泛型DAO、泛型Service等；Arrays.sort() 一个排序的模板；Spring中的DAO支持设计；可参考《我对SpringDAO层支持的总结》；HttpServlet设计，如service根据http method转发给各个do开头的方法（
gpgpu
在我们以前的一篇文章中，我们讨论了图形处理单元（GPGPU）的通用处理概念和体系结构。
对于C / C ++程序员来说，这一切都很棒，但是对于Java程序员而言，写C / C ++而不是Java至少可以带来不便。
那么为Java程序员提供哪些工具呢？
在我们开始编写一些背景知识之前。 有两个竞争的GPGPU SDK： OpenCL和CUDA 。 Ope
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2024-08-01 22:01:21
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预热了十多年的英特尔独立显卡终于发布了，尽管谈不上众望所归，但起码也是期待已久，毕竟显卡市场相对稳定的两强争霸格局已经维持了太久太久，连原本应该激动人心的此起彼伏、此消彼长都渐渐变成了一种默契，整个PC行业都非常需要实质性的突破，不论技术还是态势。这个11月对于英特尔来说，相当关键，毫无疑问今年英特尔在芯片领域的表现实在是太平淡了，英伟达和AMD都特别热闹，前者不但推出了划时代新显卡，还趁着高速发
第1页：NVIDIA宣布开源CUDA
英伟达公司近日宣布，公司将向学术研究人员与软件工具开发商提供用于新款英伟达 (NVIDIA) CUDA LLVM 编译器的源代码，让他们能够更轻松地为更多编程语言增添 GPU 支持、在替代处理器架构上支持 CUDA 应用程序。这标志着原本封闭的CUDA走向了开放，CUDA既可以运行非NVIDIA GPU产品也可以运行其他家的解决方案，并且能够
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2024-01-24 09:59:23
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面向对象思考： 怎样拥有一台自己的电脑？第一种方法：自己组装 一、首先购买配件1. 挑选主板：华说、技嘉等
2. 挑选 cpu：因特尔、AMD...
3. 挑选显卡：9600GT等。。。。。。
4. 。。。。。。二 、组装配件 三、安装系统 四、。。。。。。第二种方法： 找一个懂电脑的人帮助挑选电脑（自己不用懂），懂电脑的人会帮你解决问题。我们现在来对比这两种方法 第一种方法需要
一、Docker安装过程（ubuntu18.04环境）清华镜像 docker 安装：docker-ce | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror以下是官方安装过程：也可以参照官方说明：Install Docker Engine on Ubuntu | Docker Documentation1、由于apt官方库里的docker版本可
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2024-06-16 07:33:15
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本来是没想把Pytorch写进专栏里的，但是昨天配置新电脑的时候，发现怎么每次安装Pytorch 的时候，官网的教程都不一样。我相信原因是Pytorch处于高速发展阶段，虽然已经有稳定版本，但是繁琐的配置环境变量一定会为难到大多数同学。那么今天，我们来看一个手把手的Pytorch 安装教程，包括GPU计算配置于Anaconda以及Pycharm。那么首先，简明的罗列下需要的安装的项目(建议按顺序安
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2024-05-17 02:22:24
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前言：最近一直在做关于显卡数据采集的调研工作,也在github上看到了一些三方库比如Python和golang的psutil, python: gpustart,再或者通过wmi或者windowsApi等底层接口 但是都只能获取到显卡的名称以及厂家信息等 无法真正意义上获取到显卡占用率等数据 在或者只能获取到英伟达的显卡数据 (该数据都是通过英伟达所开放出来的命令工具所获取到的) 后通过阅读C++
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2023-08-06 23:11:45
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在使用 Ollama 调用 Windows 显卡的过程中，我们常常需要面对环境配置、集成和性能调优等多个环节。本文旨在详细记录如何有效地解决这些问题，从环境准备到生态扩展，帮助大家顺利实现它。
## 环境准备
在开始之前，首先要确保你的计算机环境满足 Ollama 的依赖需求。以下是安装和配置所需的各类工具和库。
### 依赖安装指南
以下是依据操作系统的不同所需的安装命令：
```ba
1. 安装GPU驱动首先，检查一下计算机有没有可用的GPU。用ubuntu的 lspci 命令看一下PCI总线上有没有挂载能用的GPU。如果啥提示都没有–就悲剧了。还有需要注意，VMware 的虚拟机是用不了计算机中的GPU的。这也是大家都在推荐双系统的原因。我的GPU型号是 GeForce GTX 1050 Ti。但是在设置->详细信息中，并没有这块GPU，因为没有安装驱动。在软件和更新中
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2024-07-09 05:35:02
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0 CPU缓存缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，
1，nvidia-smi指令解析 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具，会显示显存使用情况：nvidia -smi 如图，其可以在终端打印出GPU的各种属性。解析： 第一行Driver Version ：384.81 表示我们使用的驱动是384.81 第二行中：第一行表示GPU序号，名字，Persisitence-M(持续模式状
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2023-09-20 11:42:37
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