许多新的笔记本电脑都带有NVIDIA的Optimus技术 - 笔记本电脑包括用于游戏电源的离散NVIDIA GPU和用于节电的板载Intel GPU。 笔记本电脑在必要时在两者之间切换。但是，这在Linux上还没有得到很好的支持。 Linus Torvalds对NVIDIA有一些选择，关于Optimus不在Linux上工作，NVIDIA现在正在官方支持。但是，如果您的笔记本电脑支持Optimus，
NVIDIA的GPU架构发展历程是一个不断创新和演进的过程，以下是NVIDIA架构的主要发展历程： 1999年：NVIDIA推出了全球第一款GPU，这标志着NVIDIA在图形处理领域的起点。2006年：NVIDIA发布了首个通用GPU计算架构Tesla，这标志着NVIDIA GPU开始进入计算领域，为后续的GPU加速计算奠定了基础。2008年：NVIDIA推出了Fermi（费米）架构，这
# 如何实现NVIDIA GPU卡硬件架构
作为经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现NVIDIA GPU卡硬件架构。首先我们来看整个实现流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载并安装NVIDIA GPU驱动程序 |
| 2 | 安装CUDA工具包 |
| 3 | 配置CUDA环境变量 |
| 4 | 编写并运行一个简单的CUDA程序 |
接下来我会逐步介
原创
2024-06-25 04:01:06
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# CPU# 显卡 NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比2021-12-25 41简介： NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是
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2023-10-17 22:04:29
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MySQL 一般运行于Linux系统中。对于MySQL的调优一般分为Linux操作系统层面的调优和MySQL层面的调优(当然还有架构层面、业务层面、应用程序层面的调优)。操作系统主要是管理和分配硬件资源，所以其实系统层面的调优包括了硬件的调优，也就是调整硬件参数。Linux系统层面的调优一般分为 CPU的调优、内存的调优、磁盘的调优、网络的调优、Linux后台service调优等等。1. CPU
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2024-10-15 14:52:42
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目录一、安装NVIDIA驱动二、安装CUDA三、安装CUDNN一、安装NVIDIA驱动首先去NVIDIA官网下载自己机器显卡对应的驱动安装包，安装的驱动要和安装的CUDA版本对应，对应关系见下表：下载完成后，执行以下操作：# 1.对驱动文件赋予权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
# 2.禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/
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2024-05-02 17:13:28
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1. 引言前序博客：CUDA入门WebGPU+ZKP：客户端证明WebGPU入门正如Personae Labs团队2022年11月博客 Efficient ECDSA & the case for client-side proving 中所指出：仅适用于高端笔记本电脑的5分钟证明生成时长，远不是可行的用户体验。为了完全隐私，不能将“生成证明的过程”直接转移到云上，这些证明必须在用户的设备
FFmpeg最常调用的外部编码库就是libx264和libx265了。我们知道在FFMPEG内部，可以通过结构体AVCodecContext设置一些通用的编码参数，结构体定义见下方代码段。typedef struct AVCodecContext {
/**
* information on struct for av_log
* - set by avcodec_al
安装：（1）VS2013（Visual Studio 2013）尽管以上博主写的步骤已经很清晰了，但仍有几个地方需要提醒一下大家：①选择安装路径时，即使没有选择C盘，C盘上也要至少有5.14G及以上的空间。如果选择C盘作为安装路径，则需要7.95G及以上的空间。②第一个对号必须选中。第二个对号可选可不选。建议不选。所谓体验改善计划就是软件会收集你在使用过程中遇到的一些问题，以改善问题。③安装过程比
基于autograph的tf.keras流程tensorflow-gpu安装查看版本tf.keras简单编程流程tf.function装饰器实现自动图整体流程 tensorflow-gpu安装 笔者这里安装了anaconda3的最新版本,下载自清华大学镜像站,选择了ubuntu系统可用的Anaconda3-2020.02-Li
随着Html5的正式定稿，移动前端步入APP世界的步伐也随之加速。目前主流的两大手机系统厂商（google、苹果）都是Html5的参与者，所以这两大系统在对html5的支持上基本是没什么问题的。然而对于很多开发者来说，也许仅仅是因为使用前的一番可行性分析便放弃这种方案。因为很多资料都叙述着Html5相比原生App的各种不足。其中最尴尬的一条莫过于“性能”问题。因为这个问题，刚开始接触的时候我也
文章目录帮助选项（Help options）标准选项（Standard options）许可证选项（Licensing options）配置选项（Configuration options）程序选项（Program options）文档选项（Documentation options）组件选项（Component options）个别组件选项（Individual component optio
一、什么是DrawCall DrawCall的含义就是CPU调用图像编程接口，以命令GPU进行渲染的操作。命令缓冲区实现并行工作。命令缓冲区包含一个命令队列，CPU向其中添加命令，GPU从中读取命令，添加和读取是相互独立的，因此使得CPU和GPU可以独立工作。命令缓冲区中的命令有很多种类，DrawCall就是其中一种。二、为什么DrawCall多了
背景 我们在开发过程中，通常都会定义大量的JavaBean，然后通过IDE去生成其属性的构造器、getter、setter、equals、hashcode、toString方法，当要对某个属性进行改变时，比如命名、类型等，都需要重新去生成上面提到的这些方法，那Java中有没有一种方式能够避免这种重复的劳动呢？答案是有，我们来看一下下面这张图，右面是一个简单的JavaBean，只定义了两个属性，在
# 使用 NVIDIA Docker 轻松管理GPU资源
在机器学习和深度学习的领域，GPU 的使用正变得愈发重要。NVIDIA Docker 是一个用于在容器中运行 GPU 应用程序的工具，它可以帮助你有效地管理 GPU 资源，简化开发流程。本文将带您了解 NVIDIA Docker 的基本使用，并提供一些代码示例。
## 什么是 NVIDIA Docker？
NVIDIA Docker
原创
2024-10-26 04:57:03
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玩游戏的时候最怕的就是卡顿。排位赛的紧急关头，明明马上就能上一段位，却因为卡顿导致给对方送人头。还把对手送上了王者。引起队友骂声一片。作为测试工程师的你，可以忍？卡顿测试也是专项测试里的一种，更多精彩测试内容，Android系统每隔16ms会发出VSYNC信号重绘我们的界面（Activity）。App需要在16ms内完成下一次要刷新的界面的相关运算，以便界面刷新更新，如果无法在16ms内完成运算
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2024-06-29 09:53:11
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嵌入式系统程序调试 文章目录嵌入式系统程序调试GDB调试OpenCV GDB调试●GDB : GNU Debugger, 是GNU工程为GNU操作系统开发的调试器，但它的使用不局限于GNU操作系统，GDB可 以运行在UNIX、Linux甚 至Microsoft Windows。●GDB可以调试C、C++、Objective-C、 Pascal、 Ada等语言编写的程序;被调试的程序可以跟GDB运行
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2024-04-16 16:01:09
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通俗易懂说GDB调试（一）基础0. 什么是GDB1. GDB常用命令说明1. 命令 ulimit -c ，打开coreDump1.1 设置core大小为无限1.2 设置文件大小为无限2. 命令 -g ,开启GDB调试3. 命令 l（ls） ,查看源代码4. 命令 b（breakpoint） ,添加断点5. 命令 r（run） ,开始执行程序，直至断点停止6. 命令 n（next） ，单步调试7.
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2024-04-01 18:30:52
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目录前言一、准备工作1.下载安装PyCharm Professional2. 获得服务器信息二、Pycharm内连接服务器1.连接服务器2.配置Python远程解释器总结前言本次教大家如何在自己的电脑上，通过Pycharm远程使用服务器的计算资源，来运行自己的代码，这样可以节省大量时间。注意！！需要使用PyCharm专业版提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作1.下载安装PyC
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2023-10-17 08:28:23
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## PyTorch与NVIDIA：加速深度学习训练的最佳组合
在深度学习领域，PyTorch和NVIDIA GPU被认为是两大重要的工具。PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，提供了易用的API和灵活的动态计算图，深受研究人员和工程师喜爱。而NVIDIA GPU则是深度学习训练的利器，其强大的并行计算能力和大规模内存带宽，使得深度神经网络的训练变得更加高效。
### Py
原创
2024-05-31 06:21:04
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