在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
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2024-03-03 23:22:58
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Linux以其游戏能力和可能性而闻名，而且自然而然，没有多少GPU基准测试工具可供用户测试他们的图形硬件。 然而，一些基准测试套件可以帮助您精确地确定GPU性能的各个方面。 这些对于得出坚实的结论，技术和数值比较，或者对于(事物)事情的工作感到满意是非常重要的。 从技术上讲，Linux中的所有可用的GPU基准测试工具只能在OpenGL渲染器下进行测试。 虽然您的GPU可能与某些版本的Direct3
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2023-12-19 23:29:59
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# 如何使用GPU加速Python代码
## 引言
随着人工智能和深度学习的快速发展，GPU（图形处理器）已成为加速计算的重要工具。相比于传统的中央处理器（CPU），GPU具有更高的并行计算能力，能够加快计算速度。本文将介绍如何使用Python代码来利用GPU加速计算，并通过解决实际问题来展示其威力。
## GPU加速库
在Python中，有几个GPU加速库可以帮助我们利用GPU进行计算，
原创
2023-10-04 03:15:53
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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前面写过一篇修复Ubuntu14.04启动时黑屏卡死的文章。自以为知道如何解决问题，于是尝试了用nvidia-settings切换到核心显卡省电。在又要用CUDA的时候切换回来，却发现又黑屏了。而且前面的方法无法解决。经过7个小时的探索，有了新解决方案，记录如下。 （注意：本方法仅适用于双显卡笔记本。）1. 软件版本我使用的软件版本如下：系统内核版本Nvidia 驱动版本CUDA版本Ubuntu
实时监控python进程中某个函数使用nvidia GPU情况的python代码代码import os
import copy
import pynvml
import time
import threading
def monitor_gpu_usage(func):
"""
`@monitor_gpu_usage`是一个装饰器，它的主要功能是监控并打印出装饰的函数在执行过
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2024-06-17 10:47:34
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注意，序号是从0开始排的，所以如果你只有一个gpu，那么就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python extract_masks.py。在大型机构分配的服务器集群中，
原创
2023-12-01 11:59:22
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命令行指定显卡GPU运行python脚本在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。
1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推）
第一种方式：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
原创
精选
2024-02-28 14:16:19
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在现代数据科学和深度学习的研究中，随着数据集规模的不断增加，使用CPU进行计算的效率逐渐无法满足需求。因此，借助GPU（图形处理单元）来加速计算成为了时下热门的话题。通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）来利用GPU的强大计算能力，Python已经成为了最流行的解决方案之一。
对于许多科研人员和算法工程师而言，熟练掌握如何通过CUDA来在Pytho
在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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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
文章目录前言一、安装步骤1. Anaconda 安装2. PyCharm 安装3. PyTorch安装(GPU)3.1 查看版本信息3.2 cuda 安装3.3 cudnn 安装3.4 PyTorch 安装二、问题&解决方法1.步骤3.3(2)中无法复制：需要管理员权限2.步骤3.4(7)中运行错误：没有相应模块3.运行代码出现4.运行代码出现5.运行代码出现6.安装Pytorch出现总
2016年，机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热。Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火。TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一
shaderforge==熟练掌握shader编写各种游戏效果Compute Shader到底是什么?简单来说,Compute Shader 就是一段运行在 GPU上的程序,这段程序并不需要用来处理网格数据或者是纹理数据的,它是工作在OpenGL或者DirectX的内存空间中的(不像OpenCL那样拥有自己的内存空间),它们可以输出缓冲数据或者纹理并且在多
在Freescale DPAA QorIQ平台上的启动和non-DPAA QorIQ平台的启动有一些区别：1.non-DPAA QorIQ平台在上电时通过采样配置管脚来决定对CPU的配置（P2020 （ e500核 ） 上电启动及uboot流程|http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_1988662.HTM），而DPAA QorIQ平台采用RCW (Reset C
与静态合批动态合批一样，GPU实例化的目的是对于多个网格同一个材质不同属性，尽可能减少Draw Call的次数，减少合批数量进而达到提高性能的目的简单的GPU实例化的案例实现首先创建一个基本的c#脚本主要的代码是在Start中，设定游戏一开始计算一个for循环，当 i 小于我们设定的固定数量后，结束循环，在循环体中加入下面的计算固定写法Instantiate &n
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2024-03-21 11:42:39
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我们先从主机最重要的部件 CPU 开始，聊聊如何通过提升 CPU 缓存的命中率来优化程序的性能。任何代码的执行都依赖 CPU，通常，使用好 CPU 是操作系统内核的工作。然而，当我们编写计算密集型的程序时，CPU 的执行效率就开始变得至关重要。由于 CPU 缓存由更快的 SRAM 构成（内存是由 DRAM 构成的），而且离 CPU 核心更近，如果运算时需要的输入数据是从 CPU 缓存，而不是内存中
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2024-10-20 13:58:57
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—写在最前：请确保您的计算机符合深度学习最低配置；配置环境本身就是复杂的事情，希望各位能够钻研并坚持下去—请注意： （1）如果你的机子上在这之前已经安装了python，并且在pycharm中配置好了python环境，那么作者还是建议，卸载掉原来的python环境，因为博主曾经试过不卸载掉原来的python环境并且直接安装anaconda环境（可能是博主在安装Anaconda的时候没有勾选本文步骤3
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2023-12-11 09:19:29
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1.爬虫是什么所谓爬虫，就是按照一定的规则，自动的从网络中抓取信息的程序或者脚本网络，又被称为网页蜘蛛,网络机器人。万维网就像一个巨大的蜘蛛网，我们的爬虫就是上面的一个蜘蛛，不断的去抓取我们需要的信息。2.爬虫三要素抓取分析存储3.爬虫的过程分析当人类去访问一个网页时，是如何进行的？ ①打开浏览器，输入要访问的网址，发起请求。 ②等待服务器返回数据，通过浏览器加载网页。 ③从网页中找到自己需
简单科普：CPU适合串行计算，擅长逻辑控制。GPU擅长并行高强度并行计算，适用于AI算法的训练学习GPU教为侧重于运算，因此GPU常被用于一些深度学习的项目
原创
2022-11-17 01:49:14
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