1、一个最简单cpu的数据通路可以看到，cpu内部一直重复执行着 Fetch（取指令）–> decode（指令译码）–> execute（执行指令），这个循环叫做指令周期。pc寄存器中存储的地址，需要地址译码器来寻址，在偌大的内存中找到对应地址存储的指令后，存入指令寄存器，再通过指令译码器把指令翻译成各个线路的控制信号给到运算器（运算器ALU是没有状态的，只能根据输入计算并输出结果），
在GPU成本升高，日益短缺的情况下，如何提升GPU性能的方法？ 本篇根据HOW CUDA PROGRAMMING WORKS的讲解，整理下如何更好地使用GPU的一些细节，主要有三点：让GPU别闲着（Use it at all）把GPU中所有资源都利用起来（Use all of it）高效的利用资源（Use it efficiently）充分利用GPU资源在我们平常的项目中，除了优化 ke
由于未知的原因，一个python程序总是占用一个CPU核心，导致一个使用率满的，另一个很低，不均衡。固然可以在任务管理中设置进程相关性为所有处理器，但是每次都设置太过麻烦，查了下可以使用windows的API设置，但是要在python中设置，需要做点工作。首先，python要有pywin32的支持，地址：http://sourceforge.net/projects/pywin32/其次，下载af
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2023-06-27 10:23:11
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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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由于电脑跑GAN的时候如果用CPU的话太慢了，想换GPU跑跑！然后花了半天时间去把tensorflow的CPU版本换成GPU版本……前提条件：已经安装好python 首先要准备的工作是：1. 查看下自己的NVIDIA.DLL的版本！这个一定要和你下载的CUDA TOOLKIT相对应！打开【控制面板】 → NVIDIA控制面板-（左下角）系统
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2024-05-27 14:59:24
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大家好，今天就分享一个私藏的GitHub项目——free-python-games，一行代码就能进入使用Python开发的小游戏快乐玩耍！安装当然也很简单一行代码就可以由于该项目中的所有游戏均是基于Python内置模块Turtle制作，所以没有太多依赖，安装不会有困难。安装完之后我们可以使用python -m freegames list来查看所有的游戏列表 贪吃蛇现在我们可以使用一行代
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2024-05-17 21:33:47
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学习率调整策略梯度下降： Wi+1 = Wi - LR * g(Wi) 学习率(learning rate)控制更新的步伐。Class _LRSchedulerclass _LRScheduler(object):
def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1):
def get_lr(self):
raise NotImplementedErro
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2024-09-18 20:41:58
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Error descriptionraise RuntimeError('Attempting to deserialize object on CUDA device '
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 2. Please use to
C++获取代码运行时间在程序运行中经常需要计算某一段代码的执行时间，如何获取代码的运行时间在调试中，下面给出两种常用的方式：第一种：使用GetTickCount函数
#include<iostream>
#include<windows.h>
using namespace std;
int main()
{
DWORD start_time=GetT
Colab使用Google一系列产品都可以用用，Google Drive/Document/Keep/Gmail/Blogger欢迎来到Colab常用colab代码段 GPU设定： 修改 -> 笔记本设置 -> 硬件加速器，选择GPU，nvidia-smi查看Jupyter notebook使用语法： Jupyter Notebook的前身为Ipython Notebook如果你想使用
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2024-05-10 12:09:31
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扩充小知识： 这些硬件设备在一条总线上链接，他们通过这条线进行数据交互，里面的带头大哥就是CPU，拥有最高指挥权。那么它是如何工作的呢？ A.取指单元（从内存中取得指令）； B.解码单元（完成解码[讲内存中取到的数据转换成CPU真正能运行的指令]）； C.执行单元（开始执行指令，根据指令的需求去调用不同的硬件去干活。）；我们通过上面知道了MM
文章目录一、准备工作二、修改方法1. CPU
→
\rightarrow
→GPU：使用cuda方法2. CPU
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2023-07-12 00:14:06
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Anaconda + PyCharm + PyTorch（GPU） + 虚拟环境声明一、安装 Anaconda二、安装 PyCharm三、创建 虚拟环境 并 安装 PyTorch四、关联 虚拟环境五、致谢 声明感谢 姜小敏 同学对我的支持、鼓励和鞭策！一、安装 Anaconda进入 Anaconda 下载界面 ，单击 Download 下载。下载好之后，进行 安装 。安装路径 全英文 。不勾选
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2024-04-26 15:19:43
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我使用的YOLO的GPU版本工程是代码链接是：yolo-windows-master，其博客地址是：CPU版本的博客地址是：1、GPU配置，其中yolo使用的GPU版本的，其网上下载的代码基本是用CUDA7.5计算版本的，如果自己系统装的不是这个版本的则会出现加载工程失败，其错误信息如下：此时双击上面的无法加载cuda属性表的错误，这个属性表是我们在安装CUDA时会在系统目录下自动生产相应版本的。
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2024-03-25 17:42:25
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1. 如何进行迁移对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
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本文接上文程序是如何在计算机上被执行的？（上篇：软件部分），主要内容是机器语言如何在计算机硬件上运行，关于逻辑门，加法器，布尔运算，亦即，cpu的工作原理。 1、逻辑门以下图片是《三体》中的一个情节： 这段故事提到一千万个这样的门部件，就是搭建计算机的基础元件，逻辑门。那什么是与、或、非呢？相信聪明的你高中物理有学过电路，想象三种场景：1、非门开关控制灯泡，1是打开，0是关闭&
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2024-07-26 18:56:41
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讲师：周斌GPU架构概览GPU特别使用于：
密集计算，高度可并行计算图形学晶体管主要被用于：
执行计算而不是
缓存数据控制指令流图中分别是CPU、GPU各个部件所占的芯片面积。可以看到，CPU芯片中大量部分是缓存和控制逻辑，而GPU中则绝大部分都是计算单元。CUDA编程相关简介CUDA的一些信息层次化线程集合共享存储同步CUDA术语主机端和设备端HOST - 主机端，通常指
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2024-04-11 10:38:03
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CPU是Central Processing Unit缩写, 指的是中央处理器。CPU的内部结构程序运行流程开发者用高级语言编写程序将程序编译后转变成机器语言的可执行文件程序运行时，在内存中生成可执行文件的副本。CPU解释并执行程序内容CPU所负责的是解释和运行最终转换为机器语言的代码内容CPU和内存是有晶体管组成的电子部件，通常称为IC（Integrated Circuit，集成电路）。从功能上
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2024-04-20 22:55:26
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先从HLSL开始 HLSL中的基本概念*什么是HLSL 使用HLSL进行图形绘制，将更多的依赖于计算机图形硬件的支持。而计算机图形硬件的发展又是极快的，这主要是因为以下3个原因：1）半导体技术一般每18个月就可以使一块微芯片上集成的晶体管数量增加一倍。计算机所使用的芯片同样如此。历史上也称这个规律为“摩尔定律”。这个晶体管数量的翻倍和制作工艺的提升，意味着计算速度的成倍提升、发
我们都知道，Linux 是一个多任务操作系统，它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行。当然，这些任务实际上并不是真的在同时运行，而是因为系统在很短的时间内，将 CPU 轮流分配给它们，造成多任务同时运行的错觉。而在每个任务运行前，CPU 都需要知道任务从哪里加载、又从哪里开始运行，也就是说，需要系统事先帮它设置好CPU 寄存器和程序计数器什么是 CPU 上下文CPU 寄存器和程序计数器就是 CP
