1.设定软件源，更新软件点击左边栏Dash主页（ubuntu图标），输入更新管理器，会出现更新管理器，打开后点设置，弹出软件源对话框，为确保能够正常更新，选主服务器点击检查，更新完后，点重启2.安装显卡驱动左边栏点系统设置，然后点附加驱动，装好驱动3.安装相关软件ccsm,3D桌面就是由这个软件来运行才能实现的。Ubuntu 12.04版默认自带的3D桌面特效还不够多，可以安装一些插件，让3D桌面
2021年11月9日，英伟达GTC大会顺利开幕！相信不少同学已经看到了刷屏的"Toy-Me"虚拟形象。本文将重点带大家回顾一下这次GTC大会上NVIDIA的一些AI前沿技术。今年 GTC 上一共推出65个全新的以及更新的SDK，信息量相当之大。先看看下面这张图，这才是"真·全栈"AI生态系统。回到GTC大会，初始映入眼帘的还是那个熟悉的厨房~随后不久，便播放了一段"i am ai"的短片，快速展示
11.1 概述了解如何分配和使用零拷贝内存（zero-copy memory）了解如何在同一个应用程序中使用多个GPU了解如何分配和使用可移动的固定内存（Portable pinned Memory）11.2 零拷贝主机内存固定内存（页锁定内存）能确保不会交换出物理内存。我们通过调用cudaHostAlloc（）来分配这种内存，并且传递参数cudaHostAllocDefault（）来获得默认的固
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2024-07-19 17:54:25
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介绍很长一段时间以来，英特尔一直是许多应用程序的主要CPU选择 - 尤其是那些像大量CPU内核无法很好扩展的Photoshop。即使在我们自己的工作站产品线中也是如此，这些产品线多年来一直以英特尔为基础，基于AMD的选项仅针对非常特定的工作负载而列出。然而，新的Ryzen第三代CPU，AMD花费了大量精力来提高After Effects等中等线程（轻度线程/单线程）应用程序的性能。这是为什么AMD
零复制 zero copy（零复制）是一种特殊形式的内存映射，它允许你将host内存直接映射到设备内存空间上。其实就是设备可以通过直接内存访问（direct memory access，DMA）方式来访问主机的锁页内存。 锁页主机内存 现代操作系统都支持虚拟内存，操作系统实现虚拟内存的主要方法就是通过分页机制。操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存（硬盘等大容量存储）上，从而腾出空间
1. 前言在之前的文档中记录了Faiss框架search时各个阶段的逻辑顺序和时间消耗，其中发现在第2.3节GPUIndex的搜索中，Copy back占的时间比值不小（达到了45.61%），相信如果要对整体方案进行优化，那么这一部分将是一个重要的突破口。所以这篇文档主要对数据的copy back进行分析。2. Copy back说明GPU search完成后会将输出结果distances和lab
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2024-06-28 19:37:26
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性能测试典型问题记录硬件上的性能瓶颈一般指的是CPU、内存、I/O读写速率，磁盘空间方面的问题。网络上的性能瓶颈：一般指的网络带宽，网络波动，延时，丢包等。应用程序上的性能瓶颈一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。数据库的性能瓶颈一般指的是数据库索引，锁，表空间，慢sql，
近日爱机闹情绪，常常中途罢工、有时甚至开不了机。起初以为是超频、夏日炎热所致，但把机箱“开膛破肚”，降回正常频率，用落地风扇对着直吹，她还是一样的小姐脾气，高兴时让你见一下Windows的蓝天白云，不高兴了就黑脸相对。 主要配置：MS-6163主板、128MB内存、Socket 370的Celeron 400A(超频至83MHz×6)+普通转接卡、WinFast 3D S320显卡等。故
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2024-05-07 16:11:28
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文/小黑鸟用以分析Python中CPU使用情况。CPU分析是通过分析CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此找到代码中的不妥之处，然后处理它们。接下来我们将看看如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况，重点关注以下几个方面：1、cProfile2、line_profiler3、pprofile4、vprof测量CPU使用率对于这篇文章，我将主要使用与内存分析中使用脚本相同的脚本，具体如下：另
VS Code+MinGW 配置Vulkan开发环境(Windows) 初学Vulkan，网上教程不多，而且大多是用Visual Studio开发的，VS太大了不想再去下载…所以准备在VS Code上搭建环境。搭建时因为找不到相关文章，遇到了挺多麻烦…好在都解决了…所以自己来写一篇帮下像我一样的新手。（环境虽然配置好了，但没有进行充分的测试，如有错误请多指正） 本机环境：win10，GTX
CPU和GPU擅长和不擅长的方面从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个
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2024-08-30 13:53:59
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# Docker Copy 从本地copy文件到镜像中
## 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用Docker将本地文件复制到镜像中的方法。我们将会详细介绍整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是从本地文件复制到Docker镜像中的流程：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
axisFormat %b %d
原创
2023-10-01 10:31:25
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CUDA 6.0以后，出现了：统一内存，unified memory，其具有以下特性： 1 其声明有以下两种方式： a 使用关键字managed，可选的和device,一起使用，比如：device managed int ret[1000]; b 使用函数cudaMallocManaged(): int *ret; cudaMallocManaged(&ret,1000*size
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2024-08-08 10:44:51
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# 从 Linux Copy 到 Docker 里面
在当今软件开发与部署的环境中，Docker 技术越来越广泛地被应用。Docker 的容器化特性让应用与其依赖能够被封装在一起，简化了环境配置与部署的复杂性。但是，如何将本地文件拷贝到 Docker 容器中是一个常见的问题。本文将从一个简单的示例开始，深入讲解如何从 Linux 系统将文件复制到 Docker 容器中，并配合一些有用的示例和提示
原创
2024-10-27 06:27:58
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CUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global memory;还有，可以被所有线程访问的只读存储器：constant memory and texture memory1、 寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，
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2024-05-26 14:38:35
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CPU 启动这个问题，说也简单，细究起来也不是很复杂：博客《树莓派启动流程 --- 004 systemd-modules-load [111]: Module'i2c_dev' inserted -- 01 树莓派启动流程 》 和《RPi Software --- 001 Overview》可以说明这个问题： 如果您只需要一个操作系统，则
1,由于我们导入Unity的模型或者我们再Unity创建的模型,它们自身都有一个属于自己的坐标系,就像人一样,无论你站在什么方位,你总是知道自己的前后左右是什么方向,而这个前后左右就建立在你自身的坐标系,所以Unity里每一个模型并不知道其他模型的坐标系,那么为了方便计算和操作我们就要把他们转换到一个统一的空间坐标系里,前者是物体的模型空间,后者是世界空间,这是第一个空间变换:"模型空间"->
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2024-08-02 15:23:39
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有关矩阵的深度学习，可见工程数学线性代数 。这里只简单说明一下，所谓矩阵，可看做把一堆数按一定规律写在一起的集合。矩阵运算规则与性质矩阵乘法：对于一个n行q列的矩阵A和一个q行m列的矩阵B，A*B=C，C是一个n行m列的矩阵，且结果矩阵C第i行与第j列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵A第i行与第二个矩阵B第j列，对应位置的每个值的乘积之和，即：Cij =Σaik*bkj(1&l
anconda-python-Tensorflow-GPU搭建python-Tensorflow搭建安装anconda按照安装提示一步步来 安装路径可以自由选择，不建议安装C盘，除非你的C盘容量足够大。注意，这两个一定要全选。 后面等待安装就可以。搭建tensorflow的python环境。安装完anconda后，在开始页面找到anconda文件夹 找到anconda prompt（Anacond
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2024-10-09 10:41:11
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摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，Google使用GPU来为人脑建模，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，
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2024-05-24 22:42:20
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