2021年11月9日，英伟达GTC大会顺利开幕！相信不少同学已经看到了刷屏的"Toy-Me"虚拟形象。本文将重点带大家回顾一下这次GTC大会上NVIDIA的一些AI前沿技术。今年 GTC 上一共推出65个全新的以及更新的SDK，信息量相当之大。先看看下面这张图，这才是"真·全栈"AI生态系统。回到GTC大会，初始映入眼帘的还是那个熟悉的厨房~随后不久，便播放了一段"i am ai"的短片，快速展示
1.设定软件源，更新软件点击左边栏Dash主页（ubuntu图标），输入更新管理器，会出现更新管理器，打开后点设置，弹出软件源对话框，为确保能够正常更新，选主服务器点击检查，更新完后，点重启2.安装显卡驱动左边栏点系统设置，然后点附加驱动，装好驱动3.安装相关软件ccsm,3D桌面就是由这个软件来运行才能实现的。Ubuntu 12.04版默认自带的3D桌面特效还不够多，可以安装一些插件，让3D桌面
介绍很长一段时间以来，英特尔一直是许多应用程序的主要CPU选择 - 尤其是那些像大量CPU内核无法很好扩展的Photoshop。即使在我们自己的工作站产品线中也是如此，这些产品线多年来一直以英特尔为基础，基于AMD的选项仅针对非常特定的工作负载而列出。然而，新的Ryzen第三代CPU，AMD花费了大量精力来提高After Effects等中等线程（轻度线程/单线程）应用程序的性能。这是为什么AMD
零复制 zero copy（零复制）是一种特殊形式的内存映射，它允许你将host内存直接映射到设备内存空间上。其实就是设备可以通过直接内存访问（direct memory access，DMA）方式来访问主机的锁页内存。 锁页主机内存 现代操作系统都支持虚拟内存，操作系统实现虚拟内存的主要方法就是通过分页机制。操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存（硬盘等大容量存储）上，从而腾出空间
性能测试典型问题记录硬件上的性能瓶颈一般指的是CPU、内存、I/O读写速率，磁盘空间方面的问题。网络上的性能瓶颈：一般指的网络带宽，网络波动，延时，丢包等。应用程序上的性能瓶颈一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。数据库的性能瓶颈一般指的是数据库索引，锁，表空间，慢sql，
01 Nvidia在“深度学习”上押下重注很久以前，该公司致力于帮助计算机像人类一样观察、思考和学习的数据科学。深度学习，一种基于图形处理单元的人工智能，已经被计算机科学家所广泛接受。世界范围的头部客户的迅速采用推动了公司利润的增长。人类根据经验做出快速的决定。如果我们在高速公路上行驶，一只虫子正朝挡风玻璃冲去，那么很显然，对虫子来说，这是糟糕的一天（人类可以迅速解决它造成的麻烦）。但是直到最近，
原创
2021-03-25 21:15:52
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近日爱机闹情绪，常常中途罢工、有时甚至开不了机。起初以为是超频、夏日炎热所致，但把机箱“开膛破肚”，降回正常频率，用落地风扇对着直吹，她还是一样的小姐脾气，高兴时让你见一下Windows的蓝天白云，不高兴了就黑脸相对。 主要配置：MS-6163主板、128MB内存、Socket 370的Celeron 400A(超频至83MHz×6)+普通转接卡、WinFast 3D S320显卡等。故
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2024-05-07 16:11:28
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文/小黑鸟用以分析Python中CPU使用情况。CPU分析是通过分析CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此找到代码中的不妥之处，然后处理它们。接下来我们将看看如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况，重点关注以下几个方面：1、cProfile2、line_profiler3、pprofile4、vprof测量CPU使用率对于这篇文章，我将主要使用与内存分析中使用脚本相同的脚本，具体如下：另
CPU和GPU擅长和不擅长的方面从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个
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2024-08-30 13:53:59
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VS Code+MinGW 配置Vulkan开发环境(Windows) 初学Vulkan，网上教程不多，而且大多是用Visual Studio开发的，VS太大了不想再去下载…所以准备在VS Code上搭建环境。搭建时因为找不到相关文章，遇到了挺多麻烦…好在都解决了…所以自己来写一篇帮下像我一样的新手。（环境虽然配置好了，但没有进行充分的测试，如有错误请多指正） 本机环境：win10，GTX
CUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global memory;还有，可以被所有线程访问的只读存储器：constant memory and texture memory1、 寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，
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2024-05-26 14:38:35
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CPU 启动这个问题，说也简单，细究起来也不是很复杂：博客《树莓派启动流程 --- 004 systemd-modules-load [111]: Module'i2c_dev' inserted -- 01 树莓派启动流程 》 和《RPi Software --- 001 Overview》可以说明这个问题： 如果您只需要一个操作系统，则
anconda-python-Tensorflow-GPU搭建python-Tensorflow搭建安装anconda按照安装提示一步步来 安装路径可以自由选择，不建议安装C盘，除非你的C盘容量足够大。注意，这两个一定要全选。 后面等待安装就可以。搭建tensorflow的python环境。安装完anconda后，在开始页面找到anconda文件夹 找到anconda prompt（Anacond
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2024-10-09 10:41:11
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有关矩阵的深度学习，可见工程数学线性代数 。这里只简单说明一下，所谓矩阵，可看做把一堆数按一定规律写在一起的集合。矩阵运算规则与性质矩阵乘法：对于一个n行q列的矩阵A和一个q行m列的矩阵B，A*B=C，C是一个n行m列的矩阵，且结果矩阵C第i行与第j列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵A第i行与第二个矩阵B第j列，对应位置的每个值的乘积之和，即：Cij =Σaik*bkj(1&l
摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，Google使用GPU来为人脑建模，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，
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2024-05-24 22:42:20
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显卡一直是游戏玩家们关心的硬件大户，无论是自己装机还是购买笔记本电脑，显卡的型号和性能往往是最受关注的指标之一。显卡除了影响游戏性能，更主要的作用在于对图形的处理能力，哪怕不玩游戏，我们日常使用的操作系统，没有显卡也是无法正常工作的。显卡的重要性不言而喻，那么对于电脑硬件并不怎么了解的玩家而言，面对某些装机配置单可能就有疑惑了——为什么显卡的那一栏是空白的呢？这其实并不是这台电脑不需要显卡的意思，
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2024-10-09 13:36:46
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3.8 在CPU和GPU之间复制数据C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算数据可以在CPU和加速器（通常是GPU）之间自动复制，也可以根据需要使用amp.h中众多的copy()重载函数之一显式复制。例如，我们可以在默认加速器上构造array，然后仅使用一条函数调用便可以把数据复制进去：array<int, 1> a(5, v.begin(), v.end(
以前，我从某些书籍上有看到编译器在优化代码的时候会改变C++代码的执行顺序；其实CPU为了优化执行的效率也可能会动态改变代码执行顺序。 以下内容来自《程序员的自我修养--链接、装载与库》 一段典型的double-check的singleton代码如下： volatile T* pInst = 0;
T* GetInstance()
{
if (pInst ==
由于在使用tensorflow训练模型时，会自定义默认将所有gpu占满，所以在训练时可以指定使用tensorflow使用的gpuimport os
#指定第二块GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
#自定义显存
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
s
No.1读写的基本原理磁盘的两面涂有磁性材料，根据N，S可以来记录0，1两种状态。写入数据时，磁头电磁铁改变极性材料的磁性来写数据。 读入数据时，磁头的读取器可以得到磁性材料的极性然后还原成0，1电信号。 No.2处理器对磁盘的控制 再来回顾一下8086下1M内存的分配，我们先前已经介绍过在统一编址的模式下，显存对应的区域是0xb8000-0xbffff，通过操作这里相应的内存就可以控
