在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
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2023-12-27 22:19:06
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三种内存AGP内存，显卡本地内存，系统内存，其中我们都知道显卡本地内存就是显存，系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是
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2024-09-13 21:47:01
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## 使用多GPU的Python方案
在深度学习的训练过程中，使用多GPU加速计算是一个非常有效的方法。当你有多个GPU可用时，如何在Python中指定使用的GPU是一个常见的问题。本文将为您详细介绍如何在Python中通过TensorFlow或PyTorch来指定使用的GPU，并包含代码示例。
### 环境准备
首先，请确保安装了最新版本的TensorFlow或PyTorch。您可以使用以
身为程序猿，C 语言大家一定都不陌生了，还记得当年在黑窗口中第一次显示出 hello, wordl! 时激动的心情吗？平时我们在写 C 程序时都用 IDE（集成开发环境），写好源代码之后点一下按钮，一键运行。但是不同的 IDE 会出现不同的按钮，甚至还有多个按钮，什么先点编译，后点运行（当时老师就是这么说的，咱也不知道为什么，照着做就是了）。 随着越来越深入了解计算机，我逐渐地明白了其中
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2024-10-12 07:12:45
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在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的数
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2024-08-28 22:04:05
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管理Linux主机的性能看起来经常象是在变魔术一样。许多管理员在遇到性能问题的时候常常简单化处理，依靠硬件的更新换代，更大的内存和更强的CPU来解决问题。事实上，利用一些简单的命令，可以发现许多管理主机的细节问题并且能迅速而简单地解决性能问题。 一、top 对许多管理员来说，最新学会的就是TOP命令，它可以显示出当前运行的所有内核任务，并且提供了一些主机状态的统计报告。默认地，T
# Python GPU多卡计算
## 引言
随着机器学习和深度学习的发展，计算机性能的要求也越来越高。为了满足这些要求，研究人员一直在寻找提高计算效率的方法。一种常见的方法是使用GPU（图形处理器）进行并行计算。GPU拥有大量的计算核心，可同时处理多个任务，使其在计算密集型的应用程序中表现出色。本文将介绍如何在Python中使用多个GPU卡进行计算，并提供一些代码示例。
## GPU多卡计算
原创
2024-01-15 11:19:45
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安装要求：OS：Windows7（64bit）显卡型号：支持GPU加速Python：python3.5TensorFlow：GPU版本Visual Studio:安装cuda的前提GPU加速：Cuda 8.0， Cudnn v6（支持cuda8.0版本）一、安装Python 选择Anaconda安装，选择Anaconda3-4.2.0版本（对应python3.5版本）。 Anaconda下载地
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2024-09-03 12:43:39
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
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2024-05-13 09:50:59
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基于 NVIDIA Ampere GPU 架构 的 NVIDIA A100 提供了一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例 GPU （ MIG ）和第三代 NVLink 。安培张量核心引入了一种新的用于人工智能训练的数学模式：张量浮点 -32 （ TF32 ）。 TF32 旨在加速 FP32 数据类型的处理， FP32 数
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2023-07-04 20:59:00
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华为手机荣耀Magic2手机维修拆机教程荣耀Magic2拆解方法/过程：一、卡槽部分在拆机之前首先关机并取出卡托，荣耀Magic2采用的是双卡槽设计，同时拥有业界超前的双通双卡双VoLTE，通话游戏两不误。二、后壳部分把荣耀Magic2放在加热台上加热，并用拨片小心地撬开后壳，映入眼帘的就是荣耀Magic2的内部构造啦，可以看到，在手机后壳内侧有大面积的石墨片覆盖，能够把手机产生的热量快速地扩散到
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2024-09-03 10:49:04
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使用udev规则来创建设备挂载点新的映射0x00 为何要设置USB设备别名0x01 什么是udev?0x02 编写udev规则0x03 使udev规则生效0x04 当PID/VID相同时如何编写udev规则set the udev rule , make the device_port be fixed by rplidarset the udev rule , make the devic
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2024-09-28 22:57:31
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strings"/cpu:0": 机器中的 CPU"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...matmul中 CPU 和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0
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2024-04-20 21:38:27
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文章目录1. 数据并行性2. 从零开始实现多GPU训练2.1 修改LenNet网络2.2 数据同步2.3 数据分发2.4 数据训练3. 简介实现多GPU并行运算4. 总结 参考李沐老师动手学深度学习V2（强烈推荐看看书）： [1] https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computational-performance/multiple-gpus.html[2] https:
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2024-03-01 10:36:25
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前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
前言 本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流
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2023-11-10 13:05:00
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# 如何调用GPU跑Python：解决深度学习中的数据处理问题
在现代机器学习和深度学习任务中，利用GPU加速计算是提升模型训练速度的常用手段。然而，许多人在调用GPU进行Python编程时往往会遇到各种问题，比如如何配置环境、安装相关库等。本文将通过一个具体的深度学习应用示例，展示如何调用GPU来加速数据处理，并附带必要的可视化和设计图来帮助理解。
## 环境准备
首先，我们需要确保机器上
ollama用多卡跑的描述
在当今的深度学习应用中，使用多卡进行模型训练已经成为一种趋势。为了能够高效利用资源，我们需要掌握如何在`ollama`平台上实现多卡运行。本篇文章将详细介绍如何采用多卡方式运行`ollama`，内容包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。
## 版本对比
在进行多卡训练前，重要的一步是确认所使用版本的兼容性分析。我们来看一下`ol
train_py篇碰到的问题python中采用驼峰书写法且首字母大写的变量符号一般表示类名。学习网络步骤：看原论文+看别人对原论文的理解，学习网络结构，看损失函数计算，看数据集，看别人写的代码，复现代码。经历以上步骤我们便可以选择合适的框架复现代码，这里使用PyTorch复现网络结构。我们用PyTorch搭建网络可以分为以下几个module，数据处理dataloader.py，网络模型model.
CUDA流表示一个GPU操作队列，并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。可以将每个流视为GPU的一个任务，并且这些任务可以并行执行，即相同流顺序执行，不同流并行执行；不同流并行执行时不同流所要执行的任务要没有依赖关系；当不手动创建流时，cuda将会默认一个流操作。 在硬件选择上，这里有一个概念
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2024-04-24 07:22:57
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