开始-运行 =命令籍gpedit.msc-----组策略 &nbs
GPU 性能指导： 内存性能一:内存指令 1：内存指令包括任何从shared，local，globl内存中读或者写指令，仅当存取自动变量时才有可能对local 进行读写； 2：每个时钟周期可有8个内存操作，但是当存取local和globl 时，还有400个clock cycles的内存延迟作为例子，下面给出一个内存赋值操作的吞吐量： _shared__ float s
转载
2024-04-03 20:59:37
44阅读
# 实现 JAX GPU 加速
作为一名经验丰富的开发者，让我来教你如何实现 JAX GPU 加速。JAX 提供了一种简单的方法，可以使用 GPU 来加速深度学习模型的训练和推理过程。在这篇文章中，我将指导你完成整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们来看一下实现 JAX GPU 加速的整体流程。可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-04-29 10:45:32
347阅读
先说一下目前发现但还没有解决的坑，配置了三台电脑，其中有两台配置完成后无法build示例，但其它依赖并未发现有任何配置错误，因此还会查找一下原因。以下正文。此Isaac配置是在pc上完成的，如果需要在tx2或是其它英伟达的板子上配置的话，参考之后发布的安装流程。1.首先根据Isaac官方文档的要求，目前只支持Ubuntu 18.04版。因此首先需要安装Ubuntu 18.04版本。安装方法参考h
jax和jaxlib是一起的，所以我们可以通过jax或者jaxlib去判断GPU是否用。
原创
2024-10-25 12:24:04
194阅读
Windows 10 安装使用TensorFlow-GPU 当前环境描述：Win10 64位，Python3.6目标：安装使用TensorFlow1.6-GPU所需文件：Cuda9.0、Cudnn7.0注意：安装Cuda9.1 & Cudnn7.1的环境下将不能正常使用TF1.6-GPU Tensorflow 官网安装描述如下：网址：https://tensorflow
电脑反应慢，软件运行卡顿，关键时刻无响应！！！心情瞬间不好了，重装大法好，扔掉臃肿的旧系统！安装好系统装机助手，体验一个不一样的系统！今天我们就带大家了解一下如何使用好系统重装助手安装windows系统首先呢，先去好系统官网下载好系统重装助手。然后安装，双击下载好的好系统重装助手.EXE文件，点击允许运行，然后就打开了好系统重装助手了，在这里那可以选择重装、备份、还原系统、点击好系统重装助手首页的
2020更新： Attention！由于tensorflow更新频繁，特别是现在的2.x版本，改动较大，以下内容是基于tf-1.14版本的。本文基本内容如下：导入Numpy报错问题解决CUDA，cuDNN和tensorflow-GPU版本匹配查看tf是否能识别GPU由于一些原因，不得不在笔记本上装下tensorflow以及GPU的环境，笔记本的环境是Win10加上GTX 1060显卡
JVM概述及JVM的垃圾回收机制1.JVM的简单概述1.1 JVM是什么 JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。1.2 JVM的组成 JVM定义了控制Java代码解释执行和具体实现的五种规格，因此把JVM分成了6个部分：JVM解释器、指令系统、寄存器、
有些服务器上可能安装了多块GPU供大家共同使用，为了不产生冲突，有时需要按情况指定自己的程序具体在哪些GPU上运行。（注意：本文主要参考了，我这里主要是记录一下，以后自己再用到的时候方便查找）下面是实验室GPU的情况：下面是具体的方法：1. 在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定比如，我要使用上面编号为“3”的GPU来运行我的程序，则需要在自己的程序中加入
转载
2023-10-02 20:54:36
714阅读
相关： 支持NVIDIA GPU —— 如何运行docker环境下的Jax环境 官方给出的安装主页： https://hub.docker.com/r/rocm/jax 安装命令： docker pull rocm/jax
原创
2024-01-19 10:47:39
242阅读
项目地址： https://github.com/NVIDIA/JAX-Toolbox 具体的安装命令： 地址： https://github.com/NVIDIA/JAX-Toolbox/pkgs/container/jax linux/amd64 docker pull ghcr.io/nvid
原创
2024-01-19 10:48:29
222阅读
在win10环境下，安装VS2013，Cuda，Anaconda3，并安装Theano配置GPU详细教程
一．软件和环境（1）安装日期2016/12/23；（2）原材料VS2013，cuda-8.0（最好下载cuda7.5，目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好），Anaconda3-4.2.0（64位）；（3）环境为win10.&nbs
使用 GPUs支持的设备在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串 strings来标识这些设备. 比如:
"/cpu:0": 机器中的 CPU
"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话.
"/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...如果一个 TensorFlow 的 operat
转载
2024-08-07 18:22:18
97阅读
文章目录前言一、基本介绍二、用波模拟表面2.1 正弦波2.2 Geometric Waves几何波2.3 Gerstner波2.4 Texture Waves纹理波三、创作四、运行过程1、映射参数2、eye vector 摄像机向量总结 前言休息了一天开始啃GPU这块硬骨头了。 开学后马上大三了，感觉时间好紧。 因为大一大二的时候有些基础必备知识没有学，没有信心去面对这一块的内容。 大三也只有一
转载
2024-09-12 09:21:51
47阅读
前言
下面的命令大都需要在 控制台 / 终端 / shell 下输入。
控制台, 终端, 和 shell 意味着同样一件事 - 一个命令行界面， 他可以用来控制系统。
打开一个控制台:
应用程序 --> 附件 --> 终端
任何一个使用 'sudo' 作为前缀的命令都需要拥有管理员 (或 root) 访问权限。 所以你会被提示输入你自己的密码。
转载
2024-07-29 10:31:10
123阅读
《Unity移动端游戏性能优化简谱》从Unity移动端游戏优化的一些基础讨论出发，例举和分析了近几年基于Unity开发的移动端游戏项目中最为常见的部分性能问题，并展示了如何使用UWA的性能检测工具确定和解决这些问题。内容包括了性能优化的基本逻辑、UWA性能检测工具和常见性能问题，希望能提供给Unity开发者更多高效的研发方法和实战经验。今天向大家介绍文章第二部分：资源内存、Mono堆内存等常见游戏
# Keras指定GPU运行
在使用深度学习框架Keras进行模型训练时，我们通常会选择在GPU上运行以加快计算速度。在这篇文章中，我们将介绍如何在Keras中指定GPU来运行。
## 流程步骤
以下是实现“Keras指定GPU运行”的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入Keras和TensorFlow |
| 2 | 指定可见的GPU |
原创
2024-05-17 09:43:15
163阅读
在使用Ollama进行AI模型推理时，许多用户会面临“如何指定GPU运行”的问题。这一问题尤为重要，因为选择合适的硬件资源不仅影响模型的执行效率，也直接关系到计算的准确性。本篇文章将系统地回顾这一技术难题的各个方面，包括问题背景、错误现象分析、根因分析、解决方案、验证与测试，以及预防与优化手段。
## 问题背景
在使用Ollama进行深度学习模型推理时，如果没有明确指定使用GPU，可能会导致计算
# 使用Java指定GPU运行
随着深度学习和机器学习的快速发展，GPU（图形处理器）已经成为加速计算的重要工具。传统上，GPU主要被用于图形渲染，但是由于其并行计算能力强大，也被广泛应用于科学计算和机器学习等领域。在Java中，我们可以通过一些库和工具来指定GPU运行，以发挥它们的加速能力。本文将介绍如何在Java中指定GPU运行，并提供相应的代码示例。
## GPU计算框架
在使用Jav
原创
2024-01-29 06:11:20
520阅读
