1. 安装GPU驱动首先，检查一下计算机有没有可用的GPU。用ubuntu的 lspci 命令看一下PCI总线上有没有挂载能用的GPU。如果啥提示都没有–就悲剧了。还有需要注意，VMware 的虚拟机是用不了计算机中的GPU的。这也是大家都在推荐双系统的原因。我的GPU型号是 GeForce GTX 1050 Ti。但是在设置->详细信息中，并没有这块GPU，因为没有安装驱动。在软件和更新中
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2024-07-09 05:35:02
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本来是没想把Pytorch写进专栏里的，但是昨天配置新电脑的时候，发现怎么每次安装Pytorch 的时候，官网的教程都不一样。我相信原因是Pytorch处于高速发展阶段，虽然已经有稳定版本，但是繁琐的配置环境变量一定会为难到大多数同学。那么今天，我们来看一个手把手的Pytorch 安装教程，包括GPU计算配置于Anaconda以及Pycharm。那么首先，简明的罗列下需要的安装的项目(建议按顺序安
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2024-05-17 02:22:24
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前言：最近一直在做关于显卡数据采集的调研工作,也在github上看到了一些三方库比如Python和golang的psutil, python: gpustart,再或者通过wmi或者windowsApi等底层接口 但是都只能获取到显卡的名称以及厂家信息等 无法真正意义上获取到显卡占用率等数据 在或者只能获取到英伟达的显卡数据 (该数据都是通过英伟达所开放出来的命令工具所获取到的) 后通过阅读C++
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2023-08-06 23:11:45
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第一次面试被问了有没有尝试过并行计算，自己从来没搞过，再加上自己基础确实不行，最后痛失实习机会，所以决定从哪里摔倒就从哪里爬起来此内容只在于记录自己自学过程中找到的各种资料以及看到的各种内容，同时记录自己遇到的错误，梳理思路，督促自己学下去注：本人非计算机科班，计算机基础薄弱到极点，可能有些错误会比较弱智1 - 装环境装环境这里，首先是要安装 CUDA 和 CUDNN，这里我最后实际做的过程是跟着
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2023-09-13 22:25:49
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一、确定安装的软件版本安装前需先确定显卡驱动、CUDA、cuDNN等之间的对应关系。由于我的帐户没有管理员权限，不能安装显卡驱动，只能根据现有驱动的版本来选择CUDA版本，输入指令：cat /proc/driver/nvidia/version查看当前服务器上的Nvidia的显卡驱动版本号：不同版本cuda对应的NVIDIA驱动版本我的Linux服务器显卡驱动版本是384.130，大
问题是这样的：比如我使用一块英伟达的P40，每张卡都是24GB的显存，但是我的程序只需要使用4G，深度学习框架是TensorFlow，那么我怎么限制这个显存的使用量呢？一、手动设置使用比例众所周知，TensorFlow是不会设定显存大小的，比如程序4G显存也能跑起来，但是TensorFlow就是会把P40的24GB全部用光，这显然是很蛋疼的，所以一般会通过手动设置GPU使用比例，参考，可以这样设置
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2023-09-16 06:56:20
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# Python调用CUDA查看显卡的实现指南
在深度学习和高性能计算中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）允许用户利用NVIDIA显卡进行快速计算。对于刚入行的开发者，了解如何通过Python调用CUDA查看显卡信息是一个重要的技能。本文将提供一个详细的指导流程，帮助你实现这一目标。
## 流程概述
下面是实现“Python调用CUDA查看显
如何用AMD显卡部署模型/进行推理引言为什么要用AMD显卡进行部署或者推理呢？也许有很多理由比如N卡太贵了、或者公司要求之类的。但不管怎么样，我们的目标就是在linux上用A卡进行推理（本文不涉及windows）。本文将从两方面进行介绍如何在A卡上是用pytorch如何使用C++调用模型前置知识众所周知，使用N卡进行训练或推理的话，首先要有驱动，然后要有cuda。那么A卡同理，驱动是什么应该不用多
什么是QEMUQEMU（全称：Quick Emulator）是一个开源的虚拟化和仿真软件，它允许您在一个主机系统上模拟多个不同的硬件架构和操作系统。QEMU最初是为Linux开发的，但现在已经跨平台支持多个操作系统，包括Linux、Windows、macOS等。QEMU的主要功能包括：硬件仿真： QEMU可以模拟多种不同的CPU架构，如x86、ARM、MIPS等，以及各种外部设备，如磁盘驱动器、网
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2024-06-27 11:22:28
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keras 多个显卡
这里写链接内容
posted on 2018-09-17 12:43 luoganttcc 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
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原创
2023-01-16 08:29:20
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在现代深度学习和计算密集型任务中，多个显卡的使用可以显著提高计算效率。对于ollama的使用者而言，确保能够充分利用多个显卡至关重要。以下是解决“ollama多个显卡”问题的过程记录。
## 环境配置
在开始前，首先要确保其运行环境配置正确。以下是所需环境的配置步骤。
1. **系统要求**:
- 操作系统：Ubuntu 20.04+
- Python：3.8及以上
- C
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2024-03-10 19:03:37
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★为了提高系统的速度，仅增加CPU处理器的数量并不一定能起到有效地作用，需要从根本上修改程序的串行行为，提高系统内科并行化的模块比重。在此基础上，合理增加并行处理器的数量，才能从最小的投入得到最大的加速比。1. 设计模式使用设计模式可以有效的避免时间和空间上的开销，但不能过渡设计。★代理模式因为静态内部类在调用时才会被加载，故使用代理模式可以延迟加载，提高系统性能。如Hibernate中
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2024-01-04 07:16:09
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到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。首先，需要确保已经安装好了至少一块NVIDIA GPU。然后，下载CUDA并按照提示设置好响应的路径（可参考附录中“使用AWS运行代码”一节）。这些准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。3.6.1 计
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2023-11-14 03:47:57
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# Java调用显卡
在计算机科学领域，显卡是一个关键的硬件组件，它负责处理图形和图像相关的计算任务。通常，显卡通过一种专门的编程语言来执行这些任务，例如OpenGL或DirectX。然而，Java作为一种高级编程语言，提供了一种简单而灵活的方式来调用显卡功能。
## Java与显卡的交互
Java并不直接与显卡进行交互，而是通过与操作系统进行通信来实现与显卡的交互。操作系统提供了一些API
原创
2023-08-01 08:39:23
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预热了十多年的英特尔独立显卡终于发布了，尽管谈不上众望所归，但起码也是期待已久，毕竟显卡市场相对稳定的两强争霸格局已经维持了太久太久，连原本应该激动人心的此起彼伏、此消彼长都渐渐变成了一种默契，整个PC行业都非常需要实质性的突破，不论技术还是态势。这个11月对于英特尔来说，相当关键，毫无疑问今年英特尔在芯片领域的表现实在是太平淡了，英伟达和AMD都特别热闹，前者不但推出了划时代新显卡，还趁着高速发
# Python 简单调用显卡计算
在深度学习和高性能计算的领域中，显卡（GPU）被广泛应用于加速计算，因为其并行处理的能力远远超过一般CPU。本篇文章将讲解如何在Python中简单地调用显卡进行计算，主要使用PyTorch和CuPy两个库，适合初学者和希望理解GPU加速的开发者。
## 什么是GPU及其优势
**显示处理单元（GPU）** 是计算机硬件的一部分，主要用于处理图形和图像。随着
原创
2024-09-28 06:39:13
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环境准备：Vs2015git工具CMake (ver>=3.4)Python 2.7/3.5(推荐2.7)anaconda(可选)系统路径设置搭建caffe的py接口有两种方法：1、caffe-master版本：下载好解压后，进入windows文件夹 打开.sln进行生成，但是该方法貌似只支持Vs2013,否则使用Vs2015编译时出现过多的语法不兼容，需要退版本，故不推荐该方法2、Git
## Python调用函数调用多个实现方法
作为经验丰富的开发者，你要教导一位刚入行的小白如何实现Python调用多个函数。下面将详细介绍整个过程，并给出每一步需要做的事情和相应的代码。
### 过程流程
```mermaid
journey
title Python调用多个函数流程
section 理解问题
理解需求: 用户需要实现多个函数的调用
s
原创
2024-05-07 07:14:48
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在一个bat文件中执行多个bat文件的时候使用start来启动一个应用，脚本如下start /D "D:\tools\elk\zookeeper-single\" zkServer-startup.bat
start /D "D:\tools\elk\elasticsearch-single\" elasticsearch-startup.bat
start /D "D:\tools\elk\ki
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2023-09-06 22:52:39
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