有多种工具和机制可用于分析 OpenMP 程序的性能并识别瓶颈。Intel® VTuneTM ProfilerIntel® VTuneTM Profiler 可以用于分析应用程序的性能。 它有助于识别应用程序中最耗时（热点）的函数，应用程序是 CPU 还是 GPU 限制， 它如何有效地将代码卸载到 GPU ，以及最佳的代码部分来优化顺序性能和线程性能等。 有
Python/Anaconda-tensorflow-优秀安装教程及问题总结【超详细】一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结二.Tensorflow -CPU安装-优秀帖子总结三.安装常见问题汇总3.1 镜像相关问题解决方案3.2 安装了TF-GPU为啥还在CPU里训练 一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结首先简单的介绍一下-GPU版本：基本情况：tensorflo
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2024-05-05 09:40:33
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需要安装的软件及其版本：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64tensorflow-gpu==1.13.1CUDA10.0cudnn-10.0numpy1.16.0一、安装Anaconda安装版本：Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64安装过程：配置Anconda环境变量 配制环境变量：根据自己的安装地址具体确定！二、安装TensorFlow-GPU
前言随着预训练语言模型的快速发展，很多问题可以通过堆数据和堆模型参数简单粗暴的有效解决。所以亲自训练一个大模型一定是每个NLPer都想尝试的事，这时候就需要进行多机多卡的分布式训练了。本文是一篇踩坑后的总结，介绍如何基于huggingface的transformers库来快速实现。注意：本文仅涉及数据并行，而不涉及模型并行。所以参考本文可以自己从零训练一个bert，bert-large等，但想训练
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2024-07-30 13:53:59
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==overview== 随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。 渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。 这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。 其
前提：最好自己重新创建一个环境，要不然很容易把以前的环境整废1.看自己电脑的cuda版本：cmdnvidia-smi注：NVIDIA-SMI:512.59,Driver Version:512.59,表明当前驱动版本是512.59CUDA Version:11.6,表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是11.6关于NVIDIA驱动要求，和驱动直接关联的是CUDA的版本。如果安装的是CUDA=10
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2024-04-26 09:46:48
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困扰我两天的问题终于在各大博主的指导下解决，差点就去叨扰师父了…安装坑在虚拟环境中安装pytorch GPU版本，创建好环境以后，一定要切换到该环境再安装GPU版本， 否则 1.会在base环境中出现一个cpu（之前安装的）torch，和一个GPU torch，会导致kernel python3.7无法正常import torch（报错没记下来，脑壳痛），原本是可以引入cpu版本的。好像是因为两者
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2024-04-19 14:48:42
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张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中，我们宣布 TPU
首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 CPU和GPU均有自己的存储，控制逻辑和运
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2023-12-23 13:27:09
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原标题：CPU和GPU有什么区别？在台式计算机和笔记本电脑中，在其硬件组件之间，有一个CPU和另一个GPU。在智能手机和平板电脑中也会重复的配置。我们都非常清楚，两者都是处理器，但它们彼此之间有何不同？”。CPU是中央处理单元，GPU是图形处理单元。这些硬件组件的构造非常相似，并且都是由集成电路组成的处理器，其中晶体管专用于基于二进制数的数学计算。然而，CPU(中央处理单元)基本上专用于一般处理，
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2024-01-29 00:37:26
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文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结 前言MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台Jeston Nano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，
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2024-04-20 21:46:40
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# PyTorch如何区分GPU和CPU
随着深度学习的迅猛发展，PyTorch作为一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习项目。在实际应用中，计算资源的配置尤为重要，尤其是CPU和GPU的使用。有效地区分和使用这两种计算资源，可以大幅提升模型训练和推理的效率。本文将探讨如何在PyTorch中区分GPU和CPU，并结合一个实际项目方案给予读者参考。
## 1. 项目背景
在深
原创
2024-09-20 06:50:06
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翻译了一下 Flash Media Live Encoder的帮助内容。Flash Media Live Encoder包含两个工具：Flash Media Live Encoder GUI（图像化界面）Flash Media Live Encoder command-line（命令行） 关于Flash MediaLive Encoder GUI预览窗口位于上方，包含了输入视频，输出视
DirectShow DirectShow是一种windows平台上的流媒体体系结构。DirectShow提供了多媒体流的高质量捕获和回放机制。它支持多种格式，包括ASF（Advanced System Format），MPEG（Motion Picture Expert Group），AVI（Audio-Video Interleaved），MP3（MPEG Audio Layer-3）和W
# 项目方案：Python环境中区分CPU和GPU
随着深度学习和数据科学的快速发展，合理区分CPU和GPU环境对于提高模型训练效率至关重要。本项目旨在通过Python识别当前运行环境是CPU还是GPU，进而优化计算资源的使用。
## 1. 项目背景
大多数深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）支持GPU计算。这种硬件加速可以显著减少模型的训练时间。因此，检查当前环境是否支持
原创
2024-10-04 05:48:09
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这里基于读者已经有使用Python的相关经验，就不介绍Python的安装过程。 win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4 torch 1.11.0+cu113 torchaudio 0.11.0 torchvision 0.12.0+cu113一、首先查看我们使用的Python版本一般来说在命令行界面输入python就可以了解python版本。也可以
在本文中，来自滑铁卢大学与 Darwin AI 的研究者提出了名为 YOLO Nano 的网络，他们通过人与机器协同设计模型架构大大提升了性能。YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右，比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍，性能却有较为显著的提升。
▲ https://arxiv.org/abs/1910.01271 https:
首先默认已经安装好了Anaconda和python一、搭建环境先安装CUDA，如果没有安装可以跟着一起安装。在cmd中输入以下命令。nvcc -V 没有安装CUDA的是这个效果，如果已经安装了话，会是显示版本号的样子。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。（我这里用到是垃圾的3050显卡） 然后点这里进入网页，看看有没有自己的显卡类型，有就是
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2023-08-16 17:26:46
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# 理解 PyTorch 的 CPU 版本和 GPU 版本的冲突
在使用 PyTorch 进行深度学习时，许多新手可能会好奇，CPU 和 GPU 版本之间是否会存在冲突。在本篇文章中，我们将逐步解决这个问题，并学习如何在 PyTorch 中正确地使用这两种版本。我们将包括详细的步骤以及示例代码。
## 整体流程概述
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-23 08:28:44
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这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
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