//!> 注意：binary 是 gdb_
//!> 注意：() 里面也是可以的
//!> 应用最频繁的
0. -g //!> 编译加上-g可以将代码编入，否则有些指令无效
1. file gdb_ //!> 将binary导入
2
Linux Command - glxgears
基于Xorg的3D Benchmark Test Toolroot@localhost:/root> xinit root@localhost:/root> glxgears -display :0 Running synchronized to the vertical refresh. The fr
原创
2011-09-20 15:12:44
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MATLAB2018b默认支持的CUDA版本为9.1，但是我已经安装好了CUDA10.1及Cudnn7.6.4，如果重装比较麻烦，下面给出MATLAB2018b调用CUDA 10.1的方法。1、更改MATLAB配置GPU的配置文件路径：D:\Softwares\MATLAB\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\win64里面有如下文件：打开配置文件将里面的9.1
## 实现Docker调用GPU的方法
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助刚入行的小白了解如何在Docker中调用GPU。以下是整个流程的步骤：
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 2 | 配置Docker以使用GPU |
| 3 | 创建Docker容器并测试GPU |
###
文章目录一.FFMPEG介绍FFMPEG组成二.Windows10下FFMPEG安装三.FFMPEG的使用1.关键指令 一.FFMPEG介绍FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，lib
Python小案例（十）利用PySpark循环写入数据在做数据分析的时候，往往需要回溯历史数据。但有时候构建历史数据时需要变更参数重复跑数，公司的数仓调度系统往往只支持日期这一个参数，而且为临时数据生产调度脚本显得有点浪费。这个时候就可以结合python的字符串格式化和PySpark的Hive写入，就可以完成循环写入临时数据。⚠️注意：以下需要在企业服务器上的jupyter上操作，本地jupyte
1.资源下载下载资源路径：http://ffmpeg.org/download.html#build-windows https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases 下载完成后解压，在bin目录下打开控制台，可检测下载版本或查看帮助2.工具介绍(具体可以查看) ffmpeg.exe：音视频转码、转换器 f
目录一. 环境配置1. GPU+VisualStudio+Matlab版本适配性查看2. Matlab环境配置二. 使用Matlab编译CUDA工程1. 建立CUDA工程并编写GPU代码2. 编写可供Matlab编译的CUDA代码2.1 包含的头文件2.2 程序入口函数mexFunction3. 使用Matlab编译CUDA工程并调用3.1 mexcuda编译指令 3.2 调用方法总结一
1、一个程序的成功执行，需要经过层层的调用才能让计算机相应的硬件执行相应的功能，让cpu执行计算，让内存存储信息等等，软件是依赖与硬件，硬件没有了软件的控制也就没有了灵魂，那么一个应用程序的运行底层到底是怎样调用的呢？它划分了一层层的次序，每层提供相应的接口，通过接口层层调用，从而完成相应的功能，层次如下： 所以当我们的程序运行的时候，我们使用了一些库函数就是api接口的调用，运行库再调用系统留
在Linux系统中，许多用户都会遇到这样一个问题：Linux系统能否调用Matlab？这个问题的答案是肯定的，Linux系统是可以调用Matlab的。
Matlab是一种高级技术计算语言和交互式环境，广泛用于工程和科学领域的数据分析、可视化、算法开发和其他计算任务。Matlab提供了强大的数学函数库，使得用户可以快速、方便地进行各种数值计算和数据处理。
Linux系统作为一种自由、开放源代码的
回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。 N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，
Linux内核4.4 LTS详细说明，虚拟机可玩OpenGL发布时间:2016-01-18 21:55:26来源:红联作者:baihuo美国时间 2016/1/10，Linux 历史翻开了新的一页，Linus Torvalds 以及千千万万辛勤的程序员们正式发布了 Linux 内核 4.4 LTS 版本(长期支持版)。可以现在可以在虚拟机中玩 OpenGL 游戏了在这个版本中，最重要的更新莫过于在
CUDA编程： GPU与CPU之间使用全局统一内存的完整代码及编译最近碰到一个应用场景，需要从GPU访问host上创建的，一个很大的布隆过滤器（准确说是改进后的布谷鸟过滤器）。由于GPU卡上的显存有限，把整个过滤器复制到GPU卡显然不可能，于是想到用CUDA的全局统一内存来简化程序编写并提高性能。 由于以前没做过CUDA的编程，要从零开始学CUDA，还要进阶到用 统一虚拟内存寻址UVA，再到全局统
一.基本概念1.1 nvidia独立显卡 独立显卡是指以独立板卡形式存在，可在具备显卡接口的主板上自由插拔的显卡。独立显卡具备单独的显存，不占用系统内存，而且技术上领先于集成显卡，能够提供更好的显示效果和运行性能。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，对于喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说显得非常重要。以前民用显卡图形芯片供应商主要包括ATI和NVIDIA两家。 ubuntu需要自己安装nvid
相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家介绍Numba这一块的内容。1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的
# Linux Docker 调用 GPU
## 简介
在深度学习和大规模数据处理任务中，GPU 的并行计算能力被广泛应用。而 Docker 技术的出现为容器化部署提供了更高的灵活性和效率。本文将介绍如何在 Linux 系统中通过 Docker 容器调用 GPU。
## GPU 调用方式
在 Linux 系统中，GPU 通常是通过 NVIDIA 的 CUDA 并行计算平台进行调用。而在 D
使用的 glibc : glibc-2.17使用的 linux kernel ：linux-3.2.07系统调用是内核向用户进程提供服务的唯一方法，应用程序调用操作系统提供的功能模块（函数）。用户程序通过系统调用从用户态（user mode）切换到核心态（kernel mode ），从而可以访问相应的资源。这样做的好处是：为用户空间提供了一种硬件的抽象接口，使编程更加容易。有利于系统安全。有利于每
摘要：Gpu凭借着其超强的计算速度向我们展示了一个新的计算理念——GPGPU，它的前景十分广阔，有了它就好比每个个人电脑拥有者有了一台小型计算机，在科学计算或是在生活中发挥了强大的功能，解决了一些过去个人计算机所不能解决的问题。
译：The GPU show us a new ideal of supper speed calculate. General-Purpose com
显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。为什么CPU与GPU不同，要做得很通用。CPU需要同时
说到性能分析，基本上就是 CPU、内存、磁盘 IO 以及网络这几个部分，本文先来看 CPU 这个部分。一、CPU 基础信息进行性能分析之前，首先得知道 CPU 有哪些信息，使用lscpu命令查看 CPU 配置信息。在 Linux 下，类似 lsxxx 这样的命令都是用来查看基本信息的，如 ls 查看当前目录文件信息，lscpu 就用来查看 CPU 信息，类似还有 lspci 查看 PCI 信息。A
