GPU（Graphics Processing Unit）图形处理器，是一种可以在个人电脑、工作站和移动设备（如平板电脑、智能手机等）上进行图形计算工作的微处理器，通常由图形显存控制器、压缩单元、BIOS（Basic Input Output System，基本输入输出系统）、图形和计算整列、总线接口、电源管理单元、视频管理单元等组成。GPU不像CPU（Central Processing Uni
该库提供了一种训练大模型的方法，这些模型往往是GPU显存不足，它采用用户自定义的图，并自动添加swap-in和swap-out节点，用于将tensors从GPUs传输到主机设备，反之亦然。计算图是静态修改的。因此，它需要在回话开始前就完成。IBM PowerAI 1.6包含比github更新的TensorFlow大模型支持的实现。新版本更容易去使用并且能够达到更高水平的tensor交换，从而可以实
共享内存共享内存指 (shared memory)在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器(CPU)访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器，这样就要对存储器进行缓存(Cache)。任何一个缓存的数据被更新后，由于其他处理器也可能要存取，共享内存就需要立即更新，否则不同的处理器可能用到不同的数据。共享内存是 Unix下的多进程之间的通信方法 ,这种方法通常用于一个程序的多进程间通信
一、物理概念： streaming processor(sp): 最基本的处理单元。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个threadWarp：warp是SM调度和执行的基础概念，通常一个SM中的SP(thread)会分成几个warp(也就是SP在SM中是进行分组的，物理上进行的分组)，一般每一个WARP中有3
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稿源：cnBeta.COM几周前苹果悄然更新推出了 2019 年款 MacBook Air 和入门级 MacBook Pro，前者主要采用了最新一代的蝶式键盘，SSD 性能有所缩水，国行起售价为 8899 元；而后者只有两个 ThunderBolt 3 端口，且电池容量有所提升，但无法升级 SSD，国行起售价格为 9999 元。那么这两款 MacBook 之间应该如何选择呢？外媒 AppleIns
本章介绍以CUDA和OpenCL 并行编程中的一些核心架构概念来展示GPGPU的计算、编程和存储模型。本章还介绍虚拟指令集和机器指令集，逐步揭开GPGPU体系结构的面纱。2.1 计算模型计算模型是编程框架的核心，计算模型需要根据计算核心的硬件架构提取计算的共性工作方式。作为首个GPGPU编程模型，CUDA 定义以主从方式结合SIMT 硬件多线程的计算方式。本节以典型的矩阵乘法为例介绍GPGPU
在SuperMap iDesktop中，有多种多样关于模型数据的处理功能，比如模型平移、模型旋转、模型切分等功能。但是有客户会发现，似乎是找不到模型缩放这个功能，那么要如何实现这个模型缩放呢？请跟随小编往下看。解决思路：这里我们主要是使用iDesktop中的点加模型功能进行模型的缩放，也可以在iDesktop帮助文档（http://support.supermap.com.cn/DataWareh
共享问题资源共享由于线程和进程的关系，在上一篇并发基础中有写到，多个线程可共享一块内存区域，并且每个线程也都有自己独立的工作空间。经典案例：从这里我们开始对自增自减进行迫害static int counter = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread t1
GPU的硬件组成GPU 是一种专门为图形处理而设计的处理器，它的设计目标是在处理大规模、高并发的图形数据时提供高效的计算能力。与 CPU 相比，GPU 的处理器数量更多，每个处理器的计算能力相对较弱，但它们可以同时处理大量的数据，从而提供更高的计算效率。GPU 的硬件组成包括：处理器单元(Processing Units，PU)：又称为流处理器(Stream Processor)，是 GPU 的核
事先说明优化方法是根据chatGPT的回答下，我这里记录一下，有的方法进行了尝试，有的还没有。1、模型面数过多导致渲染卡顿可以通过减少面数来优化，也可以使用LOD技术（Level of Detail）在不同距离下使用不同的模型细节来优化。使用LOD技术可以在不同距离下使用不同的模型细节来优化three.js渲染性能，下面是具体步骤：创建多个模型，每个模型的面数和细节不同，这些模型应该是同一个对象的
什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
最经有好几个朋友问过我做3Dmax室内效果图要配个电脑，问我需要什么配置，个人解释下电脑各个硬件配置对3Dmax的影响。首先要做3Dmax就要建模，建模模型大小面数多少对电脑的显卡显存和显存宽位很重要，还有内存，个人认为内存价格并不贵，可以直接上8G DDR3内存条组成双通道。显卡方面，也许你会说3Dmax渲染室内静态图又用不到显卡，核显就行了吧，那我就告诉你吧，当你建模模型很大模型面数很多的时候
速览原文是用于transformer 训练时的显存优化，但里面很多方法cnn等网络都适用，本文从中节选了部分通用(transformer, cnn)的一些显存优化方法,下面表格对各类方法进行简单的总结：方法简介1.梯度累加小batch_size训练: 显存占用少，速度慢，收敛慢，效果差，梯度下降算法在batch小时更敏感大batch_size训练: 显存占用大，速度快，收敛
一 说明想要理解多线程的工作原理，单靠之前的syncronized机制的文章是不够的，本文讲述的cpu cache 模型 和 java内存模型都是抽象的概念，其有助于后续volatile关键字的学习。二 CPU内存模型2.1 cpu 与 内存 简介随着现代科技的展，cpu的制造工艺已经十分发达，市场上很难见到单核的cpu，现在的cup都是至少都是2核以上,常见的2核，4核，8核，比较高级的就是16
融资千万的明星项目QuaiNetwork可能大家都知道，这项目融资了两轮，加起来上千万美金，算是这两年为数不多的明牌空投的好项目。这两天旷工群里非常热闹就是因为QuaNetwork测试网铁器时代开挖了，本次一共发放1200万个代币，其中全节点矿工分配了800万个，不过因为搭建全节点稍微复杂了些，坑很多，导致把一部分矿工挡在了门槛之外。本人经过2天的摸索、试错，埋伏官方开发者discord群4天，终
在【Tensor基本数据结构】一文中，Tensor类会将数据分为在CPU端计算还是在GPU端计算。对应的就是numpy或Quark子数据结构。Tensor实现了GPU内存数据到CPU数据、CPU到GPU的迁移，通过调用cpu()和gpu()完成。数据的 Host to Device 以及 Device to Host 行为由CUDA提供，因此可以通过封装CUDA API供Python调用。本文主要
电脑卡的问题，除了清理法之外，网上建议最多的方法是装固态硬盘，但许多电脑依然保留机械硬盘。所谓固态硬盘，是集成电路存储技术制作硬盘。采用闪存为存储介质的硬盘，写入和读取速度非常快，尤其是随机读写速度超快，轻松0.1毫秒甚至更低，数据不受电源控制，受游戏玩家的追捧。3D游戏建模学习和创作时，电脑速度不是第一要素，特别是3D建模学习期间，低端电脑配置也可以完成3D建模软件的入门学习，如果是专业从事游戏
1 引言 每个设计者在进行Verilog建模时都会形成自己的设计风格，同一个电路设计，用Verilog描述可以写出许多逻辑上等价的模型，而大多数设计者考虑 的主要是代码书写上的方便和功能上是否正确，对设计的模型是否最优化结构却考虑甚少，这样不仅加重了逻辑综合的负担，影响综合效率，而且很可能会导致设计 出的芯片未达到最优的面积和速度。因此，在Verilog建模时
gazebo的模型库里已经有很多模型了，但是如果要制作自己的模型，还是在Solidworks上比较方便，本文将介绍怎么将Solidworks的模型导入到gazebo中。一、安装URDF插件进入官网下载，正常安装，在Solidworks的工具->Tools->Export as URDF可以找到。二、准备工作首先在Solidworks画好装配体，给需要单独处理的配件设置坐标系(装配体-&
