二、Jacket Engine for Matlab——把并行计算和可视化转移到GPU平台 1．Jacket Engine介绍 Jacket Engine 是专门针对MATLAB基于GPU的计算引擎，由AccelerEyes公司开发，其1.0版本已经发布。AccelerEyes成立于2007年，致力于将GPU科技引入高性能计算（HPC）当中，需要一个强劲的工具连接软件开发人员和GPU硬件之间
转载
2024-06-18 14:29:29
43阅读
Steam 寻求公众反馈以便为 AMD GPU 测试 ACO(一个新的 Mesa 着色器编译器)已经有几天了。目前，AMD 驱动程序使用 LLVM 作为着色器编译器。而 Mesa 则是一个开源的 LLVM 的替代品。因此，在这种情况下，Valve 希望支持 AMD 显卡以提高 Linux 游戏在各种 Linux 发行版上的性能。为了提高游戏性能，编译时间至关重要，使用新的 AC
转载
2024-09-25 22:52:32
1022阅读
要配置Tensorflow的GPU版本，需要先配置好CUDA和cuDNN。由于我要配置Tensorflow的1.4.0版本，所以选择的是CUDA8.0和cuDNN v6.0版本。具体需要怎么选择可以参考下图(图片来源于博客：)： 在进入本文的步骤之前请先确保CUDA和cuDNN的正确安装。1、Anaconda的安装参考博客：这里我选择的是基于Python3.5的Anacond
文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
转载
2024-03-17 09:48:35
384阅读
首先，nvidia显卡驱动可有3种安装方法，ppa源命令行安装、安装CUDA时顺便安装驱动(没测试过不多详解)和手动run文件进行安装(本人run文件安装)。(以安装nvidia-450版本为例)①ppa源命令行安装：首先添加源：sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo add-apt-repository ppa:graphics-driv
转载
2024-07-06 11:48:05
442阅读
简单科普：CPU适合串行计算，擅长逻辑控制。GPU擅长并行高强度并行计算，适用于AI算法的训练学习GPU教为侧重于运算，因此GPU常被用于一些深度学习的项目
原创
2022-11-17 01:49:14
1209阅读
Vulkan没有指定官方的着色器编程语言，而是采用SPIR-V二进制中间格式进行表示。开发人员一般需要基于某种着色器编程语言开发着色器，之后再编译为SPIR-V格式。可以选用GLSL着色器编程语言进行开发。 大型游戏场景中，一般预先将着色器编译为SPIR-V格式保存在文件中，程序运行时直接加载SPIR-V数据，提高效率。&nb
转载
2024-09-05 15:24:00
331阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Windows上使用GPU运行Ollama。这是一项充满趣味与挑战的技术实践，尤其是在现代计算中利用GPU加速的日益增加。在这个过程中，我们不仅需要一个清晰的备份策略，还需要恢复流程、对潜在灾难的评估、以及一系列工具链的集成。为了更好地理解，我们将使用可视化工具，强化这些环节的概念。
### 备份策略
在处理关键任务时，备份是必不可少的。我们将创建一个备份策略
API 接口文档: ://face-recognition.readthedocs.io图片中所有人脸 1 import face_recognition
2 image = face_recognition.load_image_file("your_file.jpg")
3 face_locations = face_recognition.face_location
神经网络学习小记录71——Tensorflow2 使用Google Colab进行深度学习注意事项学习前言什么是Google ColabColab官网利用Colab进行训练一、数据集与预训练权重的上传1、数据集的上传2、预训练权重的上传二、打开Colab并配置环境1、笔记本的创建2、环境的简单配置3、深度学习库的下载4、数据集的复制与解压5、保存路径设置三、开始训练1、标注文件的处理2、训练文件
从Android 3.0（API级别11）开始，Android 2D渲染管道支持硬件加速，这意味着在View的画布上执行的所有绘图操作都使用GPU。 由于启用硬件加速所需的资源增加，您的应用程序将消耗更多的RAM。如果您的目标API级别> = 14，则默认情况下会启用硬件加速，但也可以显式启用硬件加速。 如果您的应用程序仅使用标准视图和Drawables，则将其全局打开不应导致任何不利的绘图
转载
2024-10-20 08:14:03
1744阅读
前面写过一篇修复Ubuntu14.04启动时黑屏卡死的文章。自以为知道如何解决问题，于是尝试了用nvidia-settings切换到核心显卡省电。在又要用CUDA的时候切换回来，却发现又黑屏了。而且前面的方法无法解决。经过7个小时的探索，有了新解决方案，记录如下。 （注意：本方法仅适用于双显卡笔记本。）1. 软件版本我使用的软件版本如下：系统内核版本Nvidia 驱动版本CUDA版本Ubuntu
首先说明一点这是无GPU的配置方式，本人是从VS2013+caffe的环境配合不了才来的ubuntu，结果一次就成功了。因为Ubuntu14.04 也比较稳定，所以选择的是这个版本。1. 安装各种库建议先运行以下命令sudo apt-get update 更新当前apt-get缓存中的软件包信息；安装boost(Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的
要在Windows系统上使用GPU运行Ollama，你需要遵循一些步骤。从环境准备到最终验证服务，整个流程需要细心处理。本博文将详细介绍如何顺利完成这些步骤。
### 环境预检
在开始之前，确保你的系统满足以下要求：
| 系统要求 | 说明 |
|--------------|---------------------------
在现代计算中，利用 GPU（图形处理单元）来提升机器学习和深度学习的性能变得越来越普遍。对于 Windows 用户来说，想要使用 GPU 运行 Ollama，特定的环境准备和配置是不可或缺的。以下是详细的步骤和方法来帮助你在 Windows 系统中成功运行 Ollama。
## 环境准备
首先，让我们确保你的系统具有运行 Ollama 所需的所有依赖。在这个过程中，我们将提供硬件资源评估和版本
在这篇博文中，我们将探讨如何在 Windows 系统上使用 Ollama 通过 GPU 运行深度学习任务。这个过程涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南。在每个部分，我们都会使用合适的图表和代码示例来详细阐述每一步的过程。
## 环境配置
成功运行 Ollama 的第一步是正确配置它的运行环境。确保您安装了所需的支持软件和库，以下是配置过程的详细步骤：
1. **安
1.打开VS2008主界面，文件→新建→项目,在项目类型中选择VC++→win32 然后在右侧模板中选择win32控制台应用程序，再在下面输入一个名称（项目名称，不用带.C）选择保存，弹出个对话框，不管它，下一步. 2.接下来注意了，这个对话框中，应用程序类型要选择控制台应用程序，附加选项一定要选中“空项目”。然后点完成。然后对话框消失.3.回到VS主界面，这时会在
目录背景使用 Docker Client 调用 GPU依赖安装安装 Docker安装 NVIDIA Container Toolkit¶--gpus使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU使用 NVIDIA/go-nvml使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU扩展阅读：NVIDIA Multi-Instance GPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是
转载
2023-07-16 23:24:49
1655阅读
Linux以其游戏能力和可能性而闻名，而且自然而然，没有多少GPU基准测试工具可供用户测试他们的图形硬件。 然而，一些基准测试套件可以帮助您精确地确定GPU性能的各个方面。 这些对于得出坚实的结论，技术和数值比较，或者对于(事物)事情的工作感到满意是非常重要的。 从技术上讲，Linux中的所有可用的GPU基准测试工具只能在OpenGL渲染器下进行测试。 虽然您的GPU可能与某些版本的Direct3
转载
2023-12-19 23:29:59
104阅读
1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
转载
2024-03-29 12:24:05
261阅读
