最近在评论区和私信中能够看到部分朋友不理解i7-1065G7+MX350这样的配置组合,针对这个疑问,我们特地做了一期比较详尽的比较,测试的机型为小新15 2020的顶配机型: Intel Core i7-1065G7+NVIDA GeForce MX 350 GDDR5,内存双通道DDR4-3200MHz高频内存。理论图形性能首先测试一下理论图形性能,选取项目3DMark的Fire Str
Intel GPU实现游戏与数据中心在Intel Architecture Day上,Intel谈到了面向游戏玩家的Xe-HPG架构Alchemist GPU以及面向数据中心的Xe-HPC架构GPU芯片Ponte Vecchio。后者被Intel形容为技术难度“堪比登月”的芯片,这也是第一次见到MCM(Multi-chip Module)/chiplet形态的GPU芯片。虽然以前Intel曾多次尝
转载 2024-08-16 18:39:44
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很多人看到现在的CPU市场,都会感叹AMD在相同的价位,往往会提供更多核心数,线程数的产品,而Intel往往频率稍高,但同样的核心数往往比AMD更贵,Intel为何在核心数上处于劣势?仅仅是因为Intel认为“多核无用”吗,还是因为技术原因延缓了Intel扩展多核性能的步伐?那什么样的技术问题让Intel在核心数大战中数量处于下风?这真的代表Intel竞争力不足了吗?扩展多核有哪些益处?多核CP
萌新、小白不管在那个复方都最容易被蒙骗和吃亏,在硬件行业更是如此,因为硬件保质能力远强于一般的产品,这里能做很多文章,之前我们也科普过CPU最容易被蒙骗的地方分类和命名, 而今天而我们在针对萌新科普一下显卡(GPU)的知识,也是从小白最基础,也是最容易被骗的分类开始。很多人认为显卡的电脑中最重要的硬件,因此对显卡也最为关注,其实也确实如此,因为显卡的强弱提升最容易被用户所感知的,显卡的性能给你
通常四里面由两个双组成,每个双共享4M的L2的. 从理论上去看,在两者均未达到满载的时候,成绩应该相差不大。而双方都同时达到满载时,四的成绩应该比双好上一倍。物理四相对于物理双提升的幅度最大值为80%左右,超线程四相对于物理双提升的最大幅度为40%左右,两者的提升幅度相差约为一倍。很多新产品返修率达到30%到40%,很多人追时尚都做了白老鼠,包括苹果新品一样有些小问题。苹果
# Java 与 GPU 的结合 随着计算技术的发展,GPU(图形处理单元)逐渐从游戏和图形渲染的领域扩展到了数据处理和高性能计算的领域。Java 作为一种跨平台的编程语言,也开始逐步支持在其环境中利用 GPU 的计算能力,尤其在处理大量数据时可以显著提高性能。本文将探讨如何在 Java 中使用 GPU ,并提供一些基本的代码示例。 ## GPU 简介 GPU ,或称为集成
原创 8月前
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首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器,GPU即图形处理器。其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元。一句话,两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并
1、共享内存相关的一些参数:1)/proc/sys/kernel/shmall   该文件表示在任何给定时刻,系统上可以使用的共享内存的总量(bytes)。  缺省设置:2097152(操作系统的内核、版本不同会有所不同)2)/proc/sys/kernel/shmmax   该文件表示内核所允许的最大共享内存段的大小(bytes)。 &
转载 2024-10-31 20:29:06
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一、什么共享内存 共享内存指 (shared memory)在多处理器的计算机系统中,可以被不同中央处理器(CPU)访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器,这样就要对存储器进行缓存(Cache)。任何一个缓存的数据被更新后,由于其他处理器也可能要存取,共享内存就需要立即更新,否则不同的处理器可能用到不同的数据。共享内存 Linux下的多进程之间的通信方法 ,这种方法通常用于一个程序
超参数设定介绍一些重要的网络设计过程中的超参数设定技巧和训练技巧,如学习率,批规范化操作和网络优化化策略的选择。网络超参数的设定网络超参数设定在搭建整个网络架构之前,需首先指定与网络结构相关的各项超参数:输入图像像素,卷积层个数,卷积相关参数。输入数据像素大小使用卷积神经网络处理图像问题时,对不同输入图像为得到同规格输出,同时便于GPU运行,会将图像压缩到10−4数量级以下。 卷积神经网络浅层拥
今天上了第一节计算机图形学课,记一些学习笔记,欢迎批评指正。一.CPU与GPU一般的CPU都是四八线程的,对应图中的四个ALU,而GPU有多个算术逻辑单元,每一个单元理解为一个“线程”,众多的线程保证了GPU并行计算的优势,而CPU更适合于逻辑运算复杂的操作。CPU擅长逻辑控制,串行计算,而GPU擅长高强度计算,并行计算。GPU又分为集和独,集成显卡集成在主板上,共用主存,而独立显卡的
ollama使用GPU很多开发者在进行深度学习和模型训练时遇到的问题。随着深度学习的普及,越来越多的人希望能够充分利用系统自带的集成显卡进行模型推理和训练,以节省资源和降低设备成本。本文将详细探讨如何通过分析协议、抓包、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成等方式,解决这一问题。 ## 协议背景 在探讨ollama与GPU的使用情况之前,我们需要了解其协议的背景。我们通过以下两个图
原创 1月前
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安装UOS和Deepin双系统并且让这两个系统都共用/home分区会有怎样的问题呢?以下就一起来测试下,将提供测试内容及遇到问题的报告。测试计算机的配置惠普暗影精灵6 plus 笔记本。CPU i7 10870h。内存16g ddr4 3200双通道。显卡 rtx 2070(屏蔽集)。注:共分出400G硬盘空间尝试,如果测试出UOS和Deepin能正常使用,则留着,如果有任何问题或者不好用,则
目前的x86/x64的多核/多处理器系统SMP结构,共享主存,内存共享设备,多个处理器/核心要访问内存,首先要获得内存总线的控制权,任何时刻只有一个处理器/核心能获得内存总线的控制权,所以单就内存来说,不会出现多个处理器/核心同时访问一个内存地址的情况。但是每个处理器/核心可能有自己的cache(非共享的),所以,如果某个内存地址的数据在多个处理器/核心的cache中都存在的话,可能出现并发
共享内存概述       共享内存允许两个或者多个进程共享给定的存储区域   共享内存的特点:     共享内存进程间共享数据的一种最快的方法           一个进程向共享的内存区域写入了数据,共享这个内存区域的所有进程就可以立刻看到其中的内
Deepin15.4 下 CUDA 配置方法deepin15.4不仅漂亮而且运行流畅,吸引了大批linuxer,其中也不乏搞cuda的小伙伴。但是有不少童鞋在deepin15.4下配置cuda遇到了困难,所以抽空写个博文说一下我配置的方法。主要针对电脑intel ,nvidia显卡,需要运行cuda,并且有双显卡热切换需求的小朋友。我的环境先说一下我电脑的配置吧,大家的硬件环境不一样,我也没
# GPU能跑PyTorch吗?——深入理解PyTorch与的兼容性 近年来,人工智能技术迅速发展,特别是在深度学习领域,PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架,其强大的功能和灵活性吸引了众多开发者和研究者。对于那些没有独立显卡的用户,使用集成显卡(即“”)进行深度学习训练与推理时,大家可能会问:“GPU能跑PyTorch吗?”本文将对此进行探讨,并附带代码示例与实践指导。
原创 11月前
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回答:ps对电脑配置的要求主要是内存 、CPU 、硬盘,对于photoshop用户来说,在选择配件时所关注的重点应该是这样:内存 > CPU > 硬盘,显卡方面无需投入太多预算,入门独或者就可以。一、photoshop电脑配置要求:CPU,cpu性能的好坏对于photoshop比较重要,但是不需要太高端。性能越高的CPU,photoshop处理的速度就越快,吃CPU的主要是滤镜这
# 如何在Docker中查看可用核心数 在现代软件开发中,Docker已经成为一种广泛使用的工具,能够帮助开发者创建、部署和运行应用程序。但是,许多人在使用Docker时可能会面临一些基本的问题,比如如何获取Docker所在的主机的CPU核心数。在本文中,我们将详细讲解如何实现这个目标,并为您提供一个清晰的流程和相关的代码示例。 ## 工具和流程 下面获取Docker主机 CPU 核心数量
原创 11月前
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在多处理器系统或多核处理器(Intel Quad Core,Core two Duo等......)中,每个cpu核心/处理器都有自己的缓存(数据和程序缓存)吗?是的 . 它因精确的芯片型号而异,但最常见的设计每个CPU核心都有自己的私有L1数据和指令缓存 .在旧的和/或低功率CPU上,下一级缓存通常是L2统一缓存,通常在所有之间共享 . 或者在65nm Core2Quad(一个封装中有两个c
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