批量修改文件名：用renamer. 批量修改文本：别用python折腾，什么replace，sub正则替换，直接用notpad++,批量替换，批量替换的时候学一学正则表达式会更方便 （windows和linux以及mac的回车表达不一样，所以编辑文本的时候注意格式，用notepad替换回车时用/n怎么都试不出来，最后换成/r就成了） 批量修改文本的时候如果觉得功能还不够，比如你想给每一行的文本中的
目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中，有主机端和设备端这两个概念，主机端是指CPU+内存，设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行，访问主机内存；设备端代码在GPU上执行，访问显存。在使用GPU计算时，需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据；当然，一些新技术可以不用拷贝数据，请参考后面的章节或者CU
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2024-04-05 22:29:30
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前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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行动装置的热潮持续不退，各大手机制造商除了想尽办法推出外型酷炫的行动装置设备来吸引消费者的目光之外，更在行动应用处理器玩起多核心的「核」战争，无非是希望能够带给消费者更优异的效能新体验。然而，随着消费者开始将以往依赖桌上型电脑的使用习惯，陆续转移到行动装置设备实现，单一的功能诉求已经不能满足现今消费者的操作习惯。附图 : ARM：行动GPU往PC GPU效能迈进 BigPic:550x591为了要
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2024-07-29 13:08:00
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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是一个开源的 PyTorch 工具库，专为优化深度学习模型在训练过程中的内存使用而设计。由 Oldpan 开发并维护，该项目提供了各种实用函数和技巧，帮助研究人员和开发者更有效地管理 GPU 内存，降低 OOM（Out Of Memory）风险，提高大规模模型训练的效率。技术分析动态内存分配： 库中的一些功能可以实现动态地释放不活跃的张量，以避免不必要的内存占用。这在处理大型模型或大批量数据时尤其
目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
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今天NVIDIA的技术人员来到了浙大,向我们带来了一种先进的很可能的是划时代的编程框架——CUDA（Compute Unified Device Architecture），这场技术讲座让我受益匪浅。CUDA就是一个NVIDIA GPU的计算框架。在以往GPU只负责图形数据运算，而CUDA是将GPU的强大的并行计算能力应用到所有的其他对CPU编程的程序，而且目前他已经对一些高级语言进行了扩展（现在
在windows下用anaconda虚拟环境安装pytorch gpu版 成功！ 文章目录0. 用pip安装1. 安装准备2. 安装指令3. 查看、提升cuda版本3.1 判断显卡是否支持cuda3.2 查看 cuda版本3.3 提高cuda版本3.4 查看驱动版本4. 离线下载torch安装包4.1 离线下载安装包4.2 修改urls.txt文件5. 安装及检查 接下来介绍安装过程。推荐全部看完
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2023-08-16 17:31:37
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报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torc
1. 关于 LTO 、-flto 、ThinLTOLTO（Link Time Optimization）链接时优化是链接期间的程序优化，多个中间文件通过链接器合并在一起，并将它们组合为一个程序，缩减代码体积，因此链接时优化是对整个程序的分析和跨模块的优化。IPO(IPA)的说明介绍可参考：编译优化之 - 过程间优化(IPA/IPO)入门 link time时需要为GP alias计算大小，是否超过
# -*- coding: utf-8 -*-"""BERT-TorchAutomatically generated by Colaboratory
原创
2021-04-22 20:23:07
743阅读
CentOS7安装GPU版本的faiss详细过程1. 拉取源码faiss最新版本应该是1.6.1，我们git clone的时候指定这个taggit clone -b v1.6.1 https://github.com/facebookresearch/faiss.git2. 编译CPU版本接着cd faiss./configure --with-cuda=/usr/local/cuda这里我的cu
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2024-10-29 20:24:54
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最近在配置手势3d重建的环境，碰到了比较多的问题，在这里记录一下cuda的问题，目前网上没有新版本的安装教学，所以我就搞一下，希望能帮助大家。首先是确定ubuntu20.04有没有对应的显卡，我是直接重装了一遍系统，发现显卡已经有了。检测显卡使用命令：nvidia-smi会出现Mon Sep 26 20:38:53 2022
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一年一度的SC20国际大学生超算竞赛历来是彰显超算能力的舞台。今年尽管转战线上，各团队在为最顶级超算性能激烈角逐。来自北京的清华大学摘得桂冠，参赛团队由6名来自计算机系的本科生组成，团队搭建的计算集群系统运算性能达到了300 teraflops。*一台1 teraflop的计算机每秒可以处理一万亿次浮点运算。今年共有19支队伍参与超算竞赛。参赛者均为高中生或大学生。团队由六名成员、一名顾
安装snmp服务
CentOS/RedHat下可以只用yum命令进行安装。
$ yum –y install net-snmp net-snmp-devel
若要使用snmpwalk进行安装检测，则还需要安装net-snmp-utils包
$ yum –y install net-snmp-utils
Ubuntu可以通过apt-get install snmp snmpd 进行安装
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2024-09-14 21:33:12
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目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
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2023-09-09 21:20:35
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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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作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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