Ubuntu16.04双屏设置前两天装系统的时候一直只用的笔记本，今天接上了扩展显示器，发现没反应。首先我尝试了设置——>屏幕，发现无法检测到另外一块屏幕。我想应该是驱动的问题，查了一下用xrandr命令查了一下只有我的主屏幕。开始百度搜索解决办法，下面贴出最直接的办法。驱动更新（1）首先更新一下驱动（网上有人说更新驱动会有问题，但是我没出现，其次也不用想有的博文写的修改其它什么配置文件，因
SP（streaming Process），SM（streaming multiprocessor）是硬件（GPU hardware）概念。而thread，block，grid，warp是软件上的（CUDA）概念。需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128个，Geforce 95
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2024-05-26 22:29:35
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数码产品更新换代很快，比如很多人家中的台式电脑，即使当初买的主流配置，现在也会卡的不行。电脑运行程序卡顿了势必要升级，不过显示器能用的话只换主机可以省下一笔不少的费用。虽说旧显示器能用，但是可能只支持VGA接口，为了获得更好的显示效果，我们还需要做一样重要的事——购买HDMI转VGA转换器。可能有人会问为何要买HDMI转VGA转换器？VGA以及HDMI接口电脑主机不是都有么？话虽如此，不过你可知道
The Khronos OpenGL ARB Working Group Dave Shreiner …
官方对OpenGL 4.3的全方位介绍
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2013年4月29日 Kevin
这本书几乎是第7版redbook的重写，介绍完全基于Shader的OpenGL规范。我最
随刻科技的不断发展，手机中各种软件的相机推出，是的欧冠胡对内存卡的存储空间有了更高的要求，普通的内部错卡由于容量太小，已不适合当今的智能手机用户，也不适合当相机拍摄出高清的画面，因此高速内存卡应运而生，高速内存卡是什么呢，高速内存卡哪款比较好呢，下面小编就给大家介绍下吧。高速内存卡是什么高速内存卡通常是指容量大于2G的，而且符合SDHC的规范要求，读取速率至少达到Class2或者Class2以上的
DRM - Direct Rendering Manager DRM是一个内核级的设备驱动，既可以编译到内核中也可以作为标准模块进行加载。DRM最初是在FreeBSD中出现的，后来被移植到Linux系统中，并成为Linux系统的标准部分。 DRM可以直接访问DRM clients的硬件。DRM驱动用来处理DMA，内存管理，资源锁以及安全硬件访问。为了同时支持多个3D应用，3D图形卡硬件必须作为一
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2024-05-08 22:44:56
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主要区别在于：指令集不同家用或者用工作用电脑配备的普通CPU，通常为CISC复杂指令集，追求指令集的大而全，尽量把各种常用的功能集成到一块，但是调用速度和命中率相比服务器CPU较低一些。服务器CPU的指令一般是采用的RISC(精简指令集)。这种设计的好处就是针对性更强，可以根据不同的需求进行专门的优化，能效更高。缓存不同缓存也决定着CPU的性能，由于服务器CPU对运算性能要求高，所以服务器CPU往
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2024-07-22 15:57:05
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0.合批：减少cpu与gpu的交互次数 0.5batches每产生一个draw call就会生成发一个batches，里边存有网格和顶点数据，渲染相同物体时，直接调用batches里的信息。 1.每个ui物体都继承了基类graphic，canvas通过canvas render来获取其中的数据信息。 2.该物体被标记为脏标记会进行重绘。 3.重绘流程，image举例子，首先改变颜色，然后这个物体会
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2024-05-31 00:05:16
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CUDA编程——简介参考了很多大神的内容，并非完全原创，只是为了查漏补缺，记录自己的学习过程。个人水平有限，错误难免，欢迎讨论。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是由Nvidia推出的通用并行计算架构。 开发人员现在可以使用类C语言来为CUDA™架构编写并行程序！1 CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，二者有各自
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2024-04-22 09:29:35
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文章目录1. 基本知识1.1 显卡1.2 GPU1.3 CUDA1.4 cuDNN2. 显卡驱动安装3. CUDA安装及配置3.1 CUDA下载3.2 CUDA安装3.3 CUDA安装确认4. cuDNN下载及配置5. 环境变量配置6. tensorflow环境配置7. 测试2022/3/19更新 1. 基本知识1.1 显卡 显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡
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2024-07-24 22:33:47
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前几天，10月24日，在这个程序员的节日里，腾讯时隔十一年，更新了QQ for Linux。瞬间，各大技术论坛，群聊，关于Linux的新QQ的话题不断。为什么QQ这么多年不更新QQ for Linux?在我看来，Linux用户太少，是它不继续更新的主要原因，维护这么少人用的软件实在是令人提不起动力。对于QQ是如此，对于其他软件也是如此，很多软件开发商不愿意适配Linux版。那么今天，借着QQ fo
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2024-03-31 21:43:25
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1.开头Xgcom一直想做成多国语言的支持，但是之前没有仔细研究怎么做，今天有时间，就研究了一下，感觉也挺简单的，这里先做一个测试demo出来，也刚好记录一下。如下的程序：xtest.c
#include
int main(int argc, char* argv[])
{
printf(_("Hello, GetText!n"));
return 0;
}对这个做一个中文的，默认是英文，在没识
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2024-05-06 11:48:37
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最近由于有模型训练的任务，老板对已有的单机单卡模型训练的时间不满意，觉得炼丹周期太长，让我用单机多卡来对模型训练进行优化加速。这两天看了点知乎、csdn、stackoverflow上面相关的文章和问题，发现里面的坑还不少。今天，我就给大家排排坑，介绍一下如何将已有的模型训练转成单机多卡的形式，来进行分布式训练。1、总分分布式训练分为这几类：l按照并行方式来分：模型并行 vs 数据并行l按照更新方式
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2024-03-29 07:38:33
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Scale Up（纵向扩展）Scale Up（纵向扩展）
最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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论文：《Vortex: Extending the RISC-V ISA for GPGPU and 3D-Graphics Research》 MICRO’211 Vortex是什么？Vortex是一个基于RISC-V指令集扩展实现的GPGPU，并且实现了纹理单元，在FPGA上可以扩展32个核心，200MHz主频性能为25.6 GFlops。其实现结构如下：2 背景目前GPGPU的架构
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2024-09-27 15:20:36
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将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned
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2024-06-24 20:27:23
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在Kubernetes (K8S) 中，支持多块GPU 主要是通过使用NVIDIA的设备插件来实现的。下面我将向你介绍如何在K8S 中支持多块GPU。
#### 步骤概述
为了让你更好地理解，我将整个流程分解成几个简单步骤，让你一步步来完成：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装NVIDIA设备插件 |
| 步骤二 | 配置Pod使用GPU |
| 步骤
原创
2024-04-01 10:09:57
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前言：HDR技术已经广泛用于离线CG渲染、游戏、电影等方面，能够显著的提高场景的对比度和真实感。可是背后的物理学与数学原理却很少有CG艺术家和图形程序开发人员去关注，非常建议大家阅读此文，通晓其中的基本原理。这不是一篇教你如何在GPU上实现HDR的文章。引言 如今大部图形软件都是以24bit颜色为基础，对每个通道占据8bit，以指数运算法则对颜色进行编码。这种方式的优点在于可以和大部分显示器设备
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
