Pure GPU Computing Platform : NVIDIA CUDA Tutorial
作者: 网络
日期: 2009-04-01
本文介绍了 NVIDIA 的 CUDA，包括产生背景、主要特征、编程概念等，并给出了一个例子 SimpleCUBLAS。
简介注：本文的代码图片资料选自NVIDIA CUDAProgram
大家做高性能计算的朋友，想必对CPU的执行模式已经非常熟悉了吧。当代高级些的CPU一般采用超标量流水线，使得毗邻几条相互独立的指令能够并行执行——这称为指令集并行（ILP，Instruction-Level Parallelism）；而像x86引入的SSE（Streaming SIMD Extension）、AVX（Advanced Vector Extensi
MIG（Multi-Instance GPU）作为Ampere架构推出的新特性，解决了像Ampere这种大GPU在集群服务应用时的一类需求：GPU切分与虚拟化。本文主要是介绍MIG相关的概念与使用方法，通过实际操作带读者了解该特性的基本情况，最后亲测了几个训练作业，记录了一些对比测试数据供大家参考。列出几个问题，读者可根据需要直接跳转到对应章节：为什么需要MIG？直接用vGPU不行吗？（见1 和
GPU设备指定,os.environ[]使用os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEV
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2024-08-21 09:47:36
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1.【压力测试】Monkey跑全模块，com.android.documentsui 出现ANR问题查看trace并没有发现什么异常，mainlog中显示CPU使用：
101% 227/mobile_log_d: 16% user + 84% kernel / faults: 69 minor
55% TOTAL: 21% user + 33% kernel + 1% iowait
根据Event
奋斗了2周，终于把CUDA的内存与显存数据拷贝、pitch、以及如何对显存的数组进行引用弄明白了。很开心。 我是初次接触CUDA，学习CUDA是因为我了解到它的并行性使得数据量很大的程序的运行效率很高。我现在做的项目恰好需要这种高性能的并行运算。 我开始编写了几个内存和显存之间普通的int、char、float和d
高性能Milvus 是全球最快的向量数据库，在最新发布的 Milvus 2.2 benchmark中，Milvus 相比之前的版本，取得了 50% 以上的性能提升。值得一提的是，在 Master branch 的最新分支中，Milvus 的性能又更进一步，在 1M 向量串行执行的场景下取得了 3ms 以下的延迟，整体 QPS 甚至超过了 ElasticSearc
GPU版本： 注意都是Tensorflow1.0版本，2.0版本不再用Session了，import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
ISOTIMEFORMAT = '%Y-%m-%d-%H-%M-%S'
localtime = time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime
给笔记本电脑安装nvidia驱动的辛路历程问题一： apt-get update失败,错误表现 12:13 ～ 12：40问题二: 判断ubuntu下独立显卡是否生效 14:32~15：51问题三：安装nvidia驱动 ~16:44问题四 安装 nvidia-docker问题五:加载tensorflow-gpu的docker镜像 20:25 现在是2019年10月27日 12:13分已经捣鼓了
本来是想直接在Linux上装caffe按照这个人的教程：
他的sudo apt-get install XXX我全都用不了 我的总是提示apt-get找不到命令或者提示没有什么文件或者目录之类的错误 所以他用终端的地方我全自己到网上下载相应的包:
http://www.gnu.org/software/libtool/
http:/
目录一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM，RAM和FLASH在单片中的作用：二、SRAM和DRAMRAM：SRAM：DRAM：SDRAM：DDRCache-高速缓存存储器地址映射：虚拟存储器（暂略）基本原理：cache和虚存的异同：一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM：只能读不能改，数据由工厂写入，一旦烧录进去，用户只能验证写入的资料是否正确，不能做
高效CS:GO目标检测神器 - csgo-yolov5-6.2
去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在电子竞技领域，特别是像《反恐精英：全球攻势》(CS:GO)这样的快节奏游戏中，快速准确地识别敌人的位置至关重要。 是一个利用先进深度学习模型YOLOv5进行实时目标检测的项目，旨在提升玩家的游戏体验和战术决策能力。项目简介csgo-yolov5-6.2是一个基于Pyth
粘贴他人经验，备忘： 华硕天选2，Ubantu18.04，RTX3060显卡驱动安装补充一些查看指令:查看当前内核版本uname -r查看系统架构dpkg --print-architecture查看nvidia情况nvidia-smi查看已安装的内核版本: dpkg --list | grep linux-image第一步，升级Ubantu18.04的内核 升级内核参考网页：https://zh
macbook的Intel显卡跑ROS与CUDA实践问题总结篇一.安装Ubuntu虚拟机来跑ROS1.发现自己按错了Ubuntu版本,安成了纯纯的serve篇2.安装ROS时候SSH连接没有成功篇3.找不到软件安装应用篇4.找不到软件安装应用篇5.ROS没有找到对应文件篇6. rosdep不能下载篇7.突然死机篇8.结果:虚拟机搭ROS和CUBA环境是不行的二.用阿里云服务器代跑ROS和CUDA
文章目录1.指定GPU编号2、查看模型每层输出详情3、梯度裁剪（Gradient Clipping）4、学习率衰减5、在不同的层使用不同的学习率6、冻结某些层的参数 1.指定GPU编号第一种方法设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为 /gpu:0：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备，名称依次为 /g
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2024-04-01 16:14:47
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被解放的GPU与CSS3中对GPU的应用分析 概念 图形处理器（ Graphics Processing Unit ） 专门用来处理在个人电脑、工作站或游戏机上图像运算工作 显卡的“心脏” 90%以上的新型台式电脑和笔记本型电脑拥有集成图形处理器，但是在性能上往往低于那些独立显卡。 按照类型来分，可以分为独立显卡GPU和集成绘图GPU。 独立显卡GPU 性能最高的一类绘图处理器是通过PCI-E
我在这里发布了东西已经有一段时间了，我可能会用这个地方来解释一些关于2011年图形硬件和软件的一般观点。通常你可以找到你电脑中显卡调用栈的相关描述，但是这些调用关系是如何工作？它们又是为什么要这样呢？这些问题就不那么容易找到答案了。我会尽量填补空白，而不会对特定的硬件进行具体的描述。我将主要讨论在Windows系统上上运行d3d9/10/11的dx11级别GPU硬件，因为这是我最熟悉的（PC）调用
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2024-09-12 23:00:13
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PyTorch是一个Python包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络1.何为张量矩阵可以进行各种运算为了方便存储矩阵及进行矩阵之间的运算，大神们抽象出了PyTorch库，PyTorch库中有一个类叫torch.Tensor，这个类存储了一个矩阵变量，并且有一系列方法用于对这个矩阵进行各种运算。上面的这些矩阵运算都可以通过torch.T
在服务器上用多GPU做训练时，由于想只用其中的一个GPU设备做训练，可使用深度学习代码运行时往往出现多个GPU显存被占满清理。出现该现象主要是tensorflow训练时默认占用所有GPU的显存。查看你的源文件中是否有类似如下的代码片段：with tf.Graph().as_default():
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory
由于最近跑机器学习相关代码的时候CPU运算速度跟不上，这才利用GPU来运算代码，显然使用GPU来运算速度明显要快很多，但是搭配GPU的使用环境是真的麻烦且头疼。网上有很多牛人的搭建过程，虽然他们都成功了，但是大家的情况不一定一样，有些人肯定也试过他们的方法并且还是没有成功，所以我还是写一份，以帮助广大的IT朋友们，还有也是为了方便自己以后的环境搭建。 先来一篇关于关于CUDA
