对于喜欢玩游戏的DIY装机朋友来说，玩什么游戏决定买什么CPU和显卡，此前我们已经在《玩什么游戏决定买什么显卡 6款游戏显卡推荐》一文中，带来了多款2017年值得买的游戏显卡，接下来今天电脑百事网再来推荐几款适合玩游戏的处理器，适合2017游戏装机友考虑，大家不妨根据自己平时玩的游戏等级，选择适合自己的CPU吧。玩游戏选什么CPU 10款2017适合玩游戏的处理器推荐在PC桌面平台，CPU主要可选
import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ###指定此处为-1即可
原创
2021-11-08 16:45:20
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GPU与cudaGPU1. GPU的历史1.1 NVidia GPU架构发展史2. GPU的结构2.1 功能单元2.2 几种架构特性简介2.3 具体的几种微观架构3. GPU执行模型3.1 SIMT3.2 线程级别的映射3.3 编译cuda1. CUDA简介1.1 GPU和CPU1.2 可伸缩Scaleable的编程模式2. CUDA编程模型2.1 CUDA编程模型中的概念2.1.1 Kerne
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2024-02-22 22:28:15
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By 超神经内容一览：近期，新冠肺炎席卷全球，多个的疫情开始呈现危急的状态。在这种局势之下，我们又该如何有效地参与到对抗疫情中来？英伟达在近日发出了一个倡议，鼓励全球的计算机用户，可通过贡献 GPU 算力，加入到一个计算蛋白质结构的项目中，帮助推动治疗药物的研究和开发。关键词：英伟达 Folding@home 分布式计算只要你的电脑有 G
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2024-06-14 07:41:10
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【若游戏画面不超60帧，可忽视此文。】打开吃鸡游戏，发现游戏画面撕裂卡顿不流畅！开启“垂直同步”功能后，忽然发现了新的世界？！垂直同步究竟是为何物？如此神奇？ 总结：当游戏画面产生“撕裂”感，开启垂直同步，若无“画面撕裂”，不需开启垂直同步。一、垂直同步的定义：一种协调帧数和刷新率的技术，让显示器延迟输入画面等待显卡渲染的功能。二、游戏画面是如何形成的？首先显卡会画好每一
NVIDIA VGX 可将 VDI 图形处理任务从 CPU 移交给 GPU 处理，首次让数据中心经理能够为更多用户提供图形内容丰富的真正 PC 体验。NVIDIA VGX 对 IT 行业而言的优势:可利用行业领先的 VDI 解决方案，其中包括 Citrix、Microsoft 以及 VMware 可将那些处理最繁重图形任务的用户添加至 VDI 解决方案 可提升所有 VDI 用户的生产率NVIDIA
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2024-08-30 12:59:03
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基于GPU的图像处理平台1. (309)英伟达推Jetson TX1 GPU模块力推人工智能 1.1 产品概述Jetson TX1 GPU模块，主要针对近年来蓬勃发展的人工智能市场，包括无人机、机器人等设备。1.2 处理板技术指标 1． Jetson TX1 GPU模块包括一颗浮点运算达到teraflop级的2. 基于Maxwell架构的256核心GPU，64位A
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2024-07-11 14:38:39
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阅读目录前言：看看优化需要从哪里着手CPU的方面的优化：GPU的优化内存的优化更新，使用Unity Profiler工具检测内存
前言： 刚开始写这篇文章的时候选了一个很土的题目。。。《Unity3D优化全解析》。因为这是一篇临时起意才写的文章，而且陈述的都是既有的事实，因而给自己“文（dou）学（bi）”加工留下的余地就少了很多。但又觉得这块是不得不提的一个地方，平时见到很多人对此处也
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2024-08-30 11:27:44
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内存利用率有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。free命令free 命令显示可用的物理内存量，其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息，还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5：free命令图7-5 是来自于Ubuntu
深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
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2024-02-29 12:48:17
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1. CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（global memory） 还可以访问一些只读内存块： 常量内存(Constant Memory)和纹理内存（Texture Memory).2. GPU的核心组件 – SM（Streaming M
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2024-03-04 21:49:01
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我们搜集整理了国内外主要的深度学习云服务商，包括云GPU供应商、WebApp托管商和MLOps平台商。推荐：用 NSDT编辑器 快速搭建可编程3D场景1、云GPU供应商只有一台笔记本电脑?不足以运行你的AI模型，忘记它吧，使用云 GPU ☁️ 更快、更便宜地训练你的模型，因为下雨了 ? 云 GPU云供应商定价免费政策Google Colab ❤️免费永久免费*Kaggle Kernels免费永久免
本文汇总了常用的验证强化学习算法的开源环境平台。 当我们设计了一个强化学习算法之后，我们如何来验证算法的好坏呢？就像数据集一样，我们需要一个公认的平台来衡量这个算法。这样的一个平台，最基本的需要有仿真和渲染。OpenAI Gym and Universe 业界最出名的莫过于Gym和Universe了。OpenAI Gym用于评估和比较强化学习算法的好坏。它的接口支持在任何框架下的算法，像T
我弄个树莓派，目的就是为了在另一台电脑中玩linux，总是在VM中弄感觉太没意思了。但是在树莓派烧写完，开始鼓捣了，才知道，.img文件烧写完好像是才不到7G，确实是很精巧，可惜了我的32G的SD卡啊。但是最苦的是我后来的各种挂载，一会这里空间不足，一会那里空间不足的，玩起来那是相当的不爽啊。老长时间没怎么玩了，今天突然又玩了一会，弄得真是心烦。无意间找到一个图形化工具 gparted，看介绍应该
GPU资源价格昂贵，一张卡动辄就上5、6万，通常还不止加一张，再加上CPU、内存、服务器等硬件，一台AI服务器随便就能达到十万、几十万元以上。所以，对于算力稀缺，采购成本有限的企业，面对这么昂贵的计算资源，怎样提高AI计算资源的利用率?就成为亟需解决的问题。同时，面对GPU计算资源有限，怎样解决项目组之间资源抢占，分配不公?怎样减少等待时间，提高模型训练效率?也是企业需要解决的问题。
提升系统性能，榨干计算机资源是程序员的极致追求。今天跟大家聊聊性能优化。分为上中下三篇，由浅及深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面，希望小伙伴们能有所收获。上篇引言：取与舍软件设计开发某种意义上是“取”与“舍”的艺术。关于性能方面，就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样，高性能软件系统也意味着更高的实现成本，有时候与其他质量属性甚至会冲突，比如安全性、可扩展性、可观测性等等。大
学习D3D，应该对这三个内存理解，网上收集了一下相关资料，收藏下来。三种内存AGP内存(非本地显存)，显存(本地内存)，系统内存，其中我们都知道系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是AGP内存的由来，在我
由于电脑的显卡是AMD的，不支持cuda 调试中可能会遇到的bug1. bug1：mnist数据集下载失败mnist = datasets.MNIST(
root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True
)?这条语句报的错 他会自动创建一个文件夹，在网上找到下载好MINIST的raw放到文件夹里就可以了 因
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2024-04-07 12:06:23
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一、Azkaban安装部署下载：Azkaban Web 服务器：azkaban-web-server-2.5.0.tar.gz
Azkaban Excutor 执行服务器：azkaban-executor-server-2.5.0.tar.gz
Azkaban 初始化脚本文件：azkaban-sql-script-2.5.0.tar.gz
下载地址:http://azkaban.github.io
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2024-10-14 13:58:55
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在Linux操作系统中，有一款备受好评的发行版叫做Red Hat Enterprise Linux，通常简称为Red Hat或红帽。红帽是一家专门提供企业级Linux解决方案的公司，他们的操作系统以稳定性、安全性和高性能而著称。然而，有人认为红帽的操作系统只适合用于旧式的应用程序，而对于新一代应用程序来说却有些过时。
人们常常说Linux只能用legacy，意思是Linux只适合用于传统的、老式
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2024-04-03 09:30:51
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