【如果电脑配置了GPU，那么使用Ubuntu 16.04+caffe+cuda 8.0安装教程】本文是在新安装的Ubuntu16.04上进行Caffe的安装。一、检查自己电脑是否具有GPU通常Caffe在计算时有两种模式可以选择，CPU或GPU，使用GPU处理图像速度会更快，但往往有的计算机没有GPU，配置太低，所以只能选择CPU，作者的电脑不支持GPU，因此选择CPU安装的版本。输入：
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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(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都是废话)
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2024-04-27 16:49:09
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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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对于安装来说CPU版本和GPU版本在WIN7和WIN10环境下安装没有差别，IDE用Pycham（用各种补丁破解结果启动的时候闪退。。。试用吧。。。）。1.安装CPU版本 CPU版本的安装相对来说非常简单，只需要注意两点，1是当前Tensorflow是1.12.0版本，不支持最新的Python 3.7.1版本；2.安装顺序最好是Python→Tensorflow→Pycham。这样最后安装Py
Ubuntu18.4+cuda10.0+cudnn+tensorflow+pytorch一.Ubuntu18.4安装：分区划分：efi：200Mswap：内存的1-2倍/:格式为ext4 20-30g/home:格式为ext4二.CUDA安装驱动安装： 进入系统后，系统默认是使用主板上的集成显卡，那么，我们需要做的事就是安装上自己 的独立显卡，也就是titan xp的驱动。此处给大家示范其中一个方
全球大名鼎鼎的三家芯片公司：英伟达NVIDIA、英特尔intel、AMD。英伟达主要生产图形处理器即GPU。英特尔则主要生产CPU，其CPU性能一直是最强的。AMD则是两者的结合，即生产CPU也生产GPU。CUDA则是由NVIDIA开发的一款新的操作GPU计算的硬件和软件架构，将GPU视作一个数据并行计算设备，而且无须将计算映射到图形API。1、CPU和GPU组成CPU（Central Proce
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2024-08-01 12:35:41
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程序员一般喜欢用thinkpad或者Mac，因为价位等方面的因素，还是用thinkpad多点，从事不同研发方向需要的计算机的配置也不太相同，现在开发软件要求的机器配置也和十几年不太一样，那个时候嵌入式刚好是红利期，很多的培训机构呼呼涉足这个领域，那个时期AMD的cpu还能和intel抗衡一下，不像现在有这么大的差异，记得第一家公司属于创业性质的公司，公司配置的电脑是神州牌子的，在上面开发软件，需要
将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
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2024-04-25 15:12:07
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对于程序员来说，工欲善其事，必先利其器，毕竟电脑是吃饭的家伙，属于生产力工具，每天对着电脑十几个小时，若是电脑不称手，那工作体验就不好，效率也会降下去，所以对自己好一点，买到自己喜欢的，投入回报率也会高很多。那么程序员在选择电脑时需要考虑哪几个方面的因素呢？性能对于程序员来说，如果能做到流畅、快速就已经算是一台性能合格的笔记本了。CPU上最好能选择双核四线程以上的规格，代码编译上也会比较流畅，效率
你可能已经知道在Intel x86计算机中，应用程序的能力是有限的，并且只有操作系统代码才能执行某些任务，但是你知道这是如何真正工作的吗？本文将介绍x86特权级别（运行级别），即操作系统和CPU一起合作来限制用户模式程序所能做的事情。有4个特权级别，编号为0(特权最大)到3(特权最小)，以及3个受保护的主要资源：内存、I/O端口和执行某些机器指令的能力。在任何给定的时间，x86 CP
文章目录一、异构计算简介1、集成显卡2、独立GPU3、异构计算3.1 异构计算目标3.2 需考虑因素二、其他说明 一、异构计算简介1、集成显卡众所周知，intel很多CPU包含有GPU，GPU和CPU将图像处理单元集成在同一芯片上，CPU通常包含多个内核，并且GPU也会集成在相同的芯片中，如果在同一个芯片上，CPU和GPU可以实现更快地进行相互间通信。如果使用CPU和GPU的异构代码，那将会同时
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2024-08-22 16:24:31
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重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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说到3D游戏，相信大家最关心的都是显卡方面，而作为3D运算中另外一个非常重要的部分却往往被大家所忽视。那就是有着计算机的大脑之称的中央处理器，我们也常称他为“CPU”。众所周知，在游戏的运行中不免有大量的物理运行需要CPU来处理，这样才能保证游戏画面的真实性和流畅性。在游戏中，GPU主要负责图像处理工作，但是CPU的作用也同样不容忽视。在不同的应用领域里面CPU和GPU都担任着非常重要的角色。对于
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2023-09-26 19:34:00
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在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
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2024-08-23 08:56:48
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在现代的机器学习和深度学习应用中，GPU（图形处理单元）与CPU（中央处理单元）的协同工作可以显著提升模型训练和推理的速度。然而，在一些特定环境下，如何有效设置`ollama`以同时利用GPU和CPU成为了一个重要的课题。本文将详细探讨这一设置过程，并解析其中的关键参数、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
### 背景定位
随着深度学习技术的发展，模型的规模不断扩大，计算需求也越来越高。
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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strings"/cpu:0": 机器中的 CPU"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...matmul中 CPU 和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0
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2024-04-20 21:38:27
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【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
CPU对我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们知道代码是被CPU执行的，当我们的线上服务出现问题时可能首先会查看CPU负载情况。陌生的是我们并不知道CPU是如何执行代码的，它对我们的代码做了什么。本文意在简单解释我们代码的生命周期，以及代码是如何在CPU上跑起来的。编译-让计算机认识我一个漂亮 control+c 加上一个漂亮的 control+v，啪～，我们愉快的写下了代码，当代码被保存后，它就被存
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2024-08-23 11:34:20
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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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