ubuntu16.04 + cuda9.1 + cudnn7.1 + OpenCV3.4 + caffe(GPU)
//系统平台：Ubuntu16.04.4 LTS//默认安装cuda9.1+cudnn7.1+opencv3.4+caffe(GPU)//同时测试基本兼容了cuda8.0+cudnn6.0+opencv3.2+caffe(GPU)安装//如
【GPU】图形流水线基础【GPU】逻辑上的模块划分【GPU】部署到硬件【GPU】完整的软件栈前几期我们过了一遍GPU的软硬栈。这次我们将深入GPU图形流水线的一些细节，看看那些不可编程的模块是怎么工作的。对于GPU的图形流水线来说，最核心最重要的一个组件就是光栅化器。它的存在，直接决定了GPU在实时渲染方面的优势。以至于很多时候光栅化就是GPU图形流水线的代称。以前说过，经过vertex shad
内存管理涉及根据数据库更改的需求为Oracle Database实例内存结构维护最佳大小。必须管理的内存结构是系统全局区域（SGA）和实例程序全局区域（实例PGA）。Oracle数据库支持各种由初始化参数设置选择的内存管理方法。 Oracle建议您启用称为自动内存管理的方法。自动内存管理从Oracle 11g开始，Oracle数据库可以完全自动管理SGA内存和实例PGA内存。您只指定实例要使用的总
展开全部由硬件原因引起的死机一、散热不良：显示器、电源和CPU在工作中发热量62616964757a686964616fe58685e5aeb931333361326335非常大，因此保持良好的通风状况非常重要，如果显示器过热将会导致色彩、图象失真甚至缩短显示器寿命。工作时间太长也会导致电源或显示器散热不畅而造成电脑死机。CPU的散热是关系到电脑运行的稳定性的重要问题，也是散热故障发生的"重灾区"
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2024-11-01 08:44:24
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利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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前言：最近需要使用电脑的GPU进行并行计算，由于以前也配置过GPU的深度学习环境，但是并没有自己总结如何配置GPU的CUDA和CUDNN，因此趁着这次写了这篇文章，留作记录。一、清理NVIDIA的CUDA和CUDNN从未配置过GPU深度学习环境的话直接跳过如果以前配置过对应的GPU深度学习环境，需要重新配置的话，计算机中至多保留上面的应用程序，卸载完成后记得用火绒等软件清理无用的注册表二、安装CU
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2024-06-21 22:59:17
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目录一、keras代码GPU配置二、tensorflow代码GPU配置三、给算子指定GPU或CPU 当设置的GPU号大于实际的GPU个数时（比如实际只有一个GPU，配置中设置成使用1号GPU），创建会话会失败，提示tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.一、keras代
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2024-03-21 14:56:31
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文章目录共享内存共享内存的使用共享内存操作函数shmgetshmatshmdtshmctlftok共享内存操作命令ipcs 用法ipcrm 用法TIPS 共享内存共享内存允许两个或者多个进程共享物理内存的同一块区域（通常被称为段）。由于一个共享内存段会称为一个进程用户空间的一部分，因此这种 IPC 机制无需内核介入。所有需要做的就是让一个进程将数据复制进共享内存中，并且这部分数据会对其他所有共享
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2024-08-06 14:09:34
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史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解（二）这是对：史上最全的FaceNet源码使用方法和讲解（一）（附预训练模型下载）的一个补充。一、对模型进行测试：用到的函数：validate_on_lfw.py 在pycharm中配置的参数如下：数据集所在路径 模型所在路径示例：20170512-110547 1.png 2.png这将执行以下四个操作： a）加载模型。 b）加载和解析文本文件与图像对。
本文翻译自RayWenderlich,原文：ReactiveCocoa Tutorial--The Definitive Introduction: Part 1/2 作为一个iOS开发者，你写的每一行代码几乎都是在相应某个事件，例如按钮的点击，收到网络消息，属性的变化（通过KVO）或者用户位置的变化（通过CoreLocation）。但是这些事件都用不同的方式来处理，比如action、dele
最新的 Chrome 进程架构图
从图中可以看出，最新的 Chrome 浏览器包括：1 个浏览器（Browser）主进程、1 个 GPU 进程、1 个网络（NetWork）进程、多个渲染进程和多个插件进程。浏览器进程。主要负责界面显示、用户交互、子进程管理，同时提供存储等功能。渲染进程。核心任务是将 HTML、CSS 和 JavaScript 转换为用户可以与之交互的网页，排版引擎
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2024-05-03 16:12:33
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
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2024-05-09 15:42:24
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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1 运行环境 = 操作系统 + 硬件
2 Windows 克服了 CPU 以外的硬件差异
3 不同操作系统的 API 不同
4 FreeBSD Port 帮你轻松使用源代码
5 利用虚拟机获得其他操作系统环境
6 提供相同运行环境的 Java 虚拟机
7 BIOS 和引导
1 运行环境 = 操作系统 + 硬件操作系统和硬件决定了程序的运行环境。同一类型的硬件可以选择安装多种操作系统。
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
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2024-03-27 10:20:35
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来。步骤简述：1.确认有Nvidia GPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU
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2024-05-09 16:09:29
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AnacondaAnaconda下载：直接官网下载https://www.anaconda/ 找到合适的包 Anaconda安装【注1】可以装在非C盘， 路径老生常谈的没有空格没有中文 建议选择简单一点的路径 因为后续这里面路径
初学OpenMP和CUDA,写一个OpenMP的多GPU的编程小例子:
//程序目的:将5维方阵的每一列都乘以2,给定OpenMP线程数和GPU设备数均为4,环境为北京并行科技的一个GPU节点
//主函数
#include "head_file.cuh"
int main()
{
//获取gpu设备数
int gpu_num;
cudaGetDeviceCo
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2024-03-16 08:43:23
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