Tabby连接服务器运行模型代码零、写在前面一、准备事项二、连接服务器三、配置python环境1、知识点（环境和解释器）（1）环境1）base环境2）虚拟环境（2）解释器2、在服务器中配置环境和解释器（1）安装Anaconda（2）创建虚拟环境1）PyTorch-GPU2）TensorFlow-GPU(3)安装所项目运行所需要的包1）pip和conda的区别2）使用pip或conda下载3）使用
基于GPU的光线投射体绘制这篇文字将会讲述怎么运用OpenGL和nVidia Cg进行基于GPU的光线投射体绘制。 读者最好具有OpenGL和顶点-片段渲染的相关经验。首先，我们为什么需要这个算法？因为我们需要高质量的体绘制效果，而且光线投射非常实用于现在的GPU。由于统一渲染系统尤其是适用新的8800系列。因为在渲染如上图那样的体数据的时候，遇到了一些技术上的困难，所以这篇文
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
时光荏苒，转眼三年。回想起三年前现在的自己，还没从离别的伤感和毕业的喜悦中回过神来，就匆匆背上行囊开始了自己的大学生涯。三年的大学有喜悦也有伤感，有孤独也有陪伴，眼前匆匆过往的人越来越多，唯独没有变的也就只有手头的这一台电脑了，所以谨以此文，献给我的A神（我的电脑名字~），献给我的学弟学妹们—–如何购置一款自己心仪的笔记本电脑。 （不想看那么长博客的童鞋可以直接看结尾，结尾处有总
一、前言 本文介绍CUDA编程的共享内存和同步。共享内存中的变量（核函数中用__shared__声明），在GPU上启动的每个线程块，编译器都创建该变量的副本，若启动N个线程块，则有N个该变量副本，为每个线程块私有；同步则是使线程块中所有的线程能够在执行完某些语句后，才执行后续语句。二、线程块、线程索引以下为线程块与线程的层次结构图 &
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2024-04-26 14:51:10
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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
9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言：明年就毕业了，下半年就要为以后的生活做打算。这半年，或许就是一个抉择的时候，又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强，一直都觉得自己做得不够好，还需要积累和学习。或许是知足常乐吧，从小山沟，能到香港，一步一步，自己都比较满足，只是心中一直抱着一个理想，坚持做一件事情，坚持想做点事情，踏踏实实，曾经失败过，曾经
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2024-05-26 20:16:26
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1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
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2024-03-27 16:20:33
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可以看到内存映射中需要的一个参数是int fd(文件的标识符)，可见函数是通过fd将文件内容映射到一个内存空间，
我需要创建另一个映射来得到文件内容并统计或修改，这时我创建这另一个映射用的仍是mmap函数，
它仍需要用到fd这个文件标识，那我不等于又重新打开文件读取文件里的数据
1.既然这样那同对文件的直接操作有什么区别呢？
2.映射到内存后通过映射的指针addr来修改内容的话是修改共享内存里的
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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模型训练中，不调用gpu比调用gpu更快的情况背景原因个人实验测试小规模神经网络模型（GPU比CPU慢）加深加宽隐藏层（GPU优势逐渐体现）补充 背景近来，跑语音情感识别和遗传算法的结合，需要大量的计算，一开始想着用gpu跑能快很多，结果发现调用gpu居然没有只用cpu更快。6代每代5个个体，合着总共30次训练，调用gpu居然比不调用gpu慢了接近一分钟。不使用gpu： 使用gpu：原因数据传输
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2024-03-20 19:40:10
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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写作本文的起因，是我作为一个新手，在看单机多GPU的tensorflow代码时，看到了一段很费解的代码，完整代码戳这里。因为不懂VariableScope和NameScope的作用和区别，看着这段好多个with的代码觉得非常乱。所以这里记录下自己的分析过程（笔记来的，散了吧）：......
from tensorflow.contrib import layers
from tensorflow.
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2024-06-18 07:39:29
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要在 GPU 上使用 `ollama` 跑模型，我经历了一系列的步骤，从环境配置到调试，最终实现了高效的模型运行。在这篇博文中，我将详细记录这个过程。
首先，进行环境配置。这一阶段需要确保所有依赖项都正确设置。
1. 安装需要的包和工具：
- CUDA Toolkit
- cuDNN
- NVIDIA 驱动程序
- `ollama` 工具
2. 安装步骤展示：
``
训练数据分成三部分：训练集，验证集和测试集验证集和测试集均不参与模型训练迭代．欠拟合：当训练集和验证集/测试集的误差都较大时，此时模型是欠拟合的，可以认为此时模型还无法有效捕捉训练数据中存在的基本信息来进行决策，此时模型的偏差较大过拟合：当训练集误差很小，而验证集/测试集的误差较大时，此时模型是过拟合的，可以认为此时模型已经过度捕捉训练数据中存在的基本信息来，在对验证集和测试集进行决策时，稍微不同
如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题1 重新开一个shell，然后输入： ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来（很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到）；2 然后再一个个用kill命令清理两台Linux系统之间传输文件的几种方法连接服务器shell窗口关闭导致程序中断，让程序在linux
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2024-07-30 15:46:31
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实现深度学习专用GPU和共享GPU
作为一名经验丰富的开发者，我愿意分享一下如何实现深度学习专用GPU和共享GPU的方法。首先，我将为你展示整个实现过程的步骤，并提供每一步所需的代码和注释。
步骤一：检查计算机的GPU和驱动版本
在开始之前，我们需要确保计算机上有支持深度学习的GPU，并安装了相应的驱动程序。我们可以通过以下代码来检查GPU和驱动版本：
```python
import te
原创
2024-01-04 07:37:04
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GPGPU可以被称为通用图形处理器。其中第一个“GP”通用目的（GeneralPurpose）而第二个“GP”则表示图形处理（GraphicProcess），这两个“GP”搭配起来就是“通用图形处理”。而再加上“U”(Unit)就成为了完整的通用处理器。 目前拥有双向发展的AMD更需要让GPU有个完美的发展前景，在GPU中基于了一套完整的DiretX、OpenGL开放标准，并且在发布了开源
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2024-04-28 10:50:58
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共享单车、共享充电宝、共享雨伞，世间的共享有千万种，而我独爱共享内存。早期的共享内存，着重于强调把同一片内存，map到多个进程的虚拟地址空间（在相应进程找到一个VMA区域），以便于CPU可以在各个进程访问到这片内存。 现阶段广泛应用于多媒体、Graphics领域的共享内存方式，某种意义上不再强调映射到进程虚拟地址空间的概念（那无非是为了让CPU访问），而更强调以某种“句柄”的形式，让大家
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2024-08-06 14:07:02
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CUDA的存储器可以大致分为两类：板载显存（On-board memory）片上内存（On-chip memory）其中板载显存主要包括全局内存（global memory）、本地内存（local memory）、常量内存（constant memory）、纹理内存（texture memory）等，片上内存主要包括寄存器（register）和共享内存（shared memory）。不同类型的内存
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2023-12-28 14:21:25
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