CUDA C 程序运行的时候， by default, 由于Windows 系统假设我们的显卡（GPU） 的用途是用于图形处理的（graphics processing）。 在图形处理这种applications 中， GPU的计算的速度是十分快的。 从CPU请求GPU处理 到GPU处理完成并返回结果可能只是需要花费几个nano seconds 即可。 所以这种情况下面，
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2024-03-27 10:59:35
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1. 如何从外部设备read数据？假如要从网卡或者SDRAM等设备读取数据
地址为0x30000000
代码可以如下：mov R1, #0x30000000
ldr R0, [R1] //也就是读取4byte数据2. 存储管理器的作用CPU不需要关心外设是什么，硬件相关所有工作由存储管理器完成：
1. 片选信号
2. bank选择
3. 列地址
4. 行地址
等等3. 想要访问一个
代码下下来,用2012编译，
http://developer.download.nvidia.com/SDK/10.5/direct3d/samples.html
找到soft shadowmap的那个例子,缩略图是一个武士拿着剑站在草地上
我的笔记本显卡的glsl版本是 4.3的,
编译完一跑就报错,
修改SoftShadows.cpp 2
# 如何在 Docker 中使用 GPU 设备
在如今的数据科学和机器学习领域，使用 GPU 加速计算变得越来越普遍。Docker 提供了一种方便的方式来容器化应用，并通过 NVIDIA 的支持利用 GPU 设备。本文将引导您完成使用 Docker 配置 GPU 设备的整个流程。
## 流程概览
以下是整个流程的简要概览：
| 步骤 | 描述 |
|
计算机语言是全世界程序员的语言，不是哪个国家的语言。在全球化合作的今天，没有程序员希望自己写的程序别人看不懂，别人写的他也看不懂吧。没有人是万能的，程序员需要和全世界的程序员交流。
一个程序语言有没有生命力，最终要全世界的程序员用行动来回答。这世界还从未发生过哪种语言在推广的时候扯上政治、爱国、间谍......别说这东西本来就是扯淡，就是真的好东西，以程序员们基于理性的科学思维对
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2024-09-24 07:44:48
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上个月PerfDogService商业版正式开启，用户可基于Service组件二次开发自己的PerfDog性能工具或自动化服务，还没体验过的小伙伴可以前往官网申请试用。本次PerfDog迎来了5.0大版本更新，业界首创支持GPU详细信息采集，云端对比报告支持公开分享，适配Android/iOS最新系统等众多更新优化内容上线。快来看看具体的更新内容吧。
版本更新内容【重磅发布】业内首次推
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2024-03-08 09:02:04
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- 需求动力2.1加速部署：通过容器构想避免重复部署机器学习复杂环境；2.2提升集群资源使用率：统一调度和分配集群资源；2.3保障资源独享：利用容器隔离异构设备，避免互相影响。- 容器环境下使用 GPU 应用3.1构建支持 GPU 的容器镜像3.2把 GPU 设备和依赖库映射到容器中(c.b.a)docker run --device(c.b.b)驱动volume mapping- Kuberne
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2024-04-22 14:54:17
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3.编程接口更多精彩内容，请扫描下方二维码或者访问://developer.nvidia.com/zh-cn/developer-program 来加入NVIDIA开发者计划CUDA C++ 为熟悉 C++ 编程语言的用户提供了一种简单的途径，可以轻松编写由设备执行的程序。它由c++语言的最小扩展集和运行时库组成。编程模型中引入了核心语言扩展。它们允许程序员将内核定义为 C++ 函数，并
gprof使用详细介绍 linux下c/c++编程gprof介绍 gprof是GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”，包括每个函数的调用次数，每个函数消耗的处理器时间。也可以显示“调用图”，包括函数的调用关系，每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”，是程序源代码的一个复本，标记有程序中每行代码的执行次数。基本用法：1． 使用-pg选项编译和链接
工作小计-GPU编码以及依赖库已经是第三篇关于编解码的记录了。项目中用到GPU编码很久了，因为yuv太大，所以编码显得很重要。这次遇到的问题是环境的搭建问题。需要把开发机上的环境放到docker中，以保证docker中同样可以进行GPU的编码。1 定位问题docker是算法部门提供的，天然带了cuda，gpu驱动等环境。但是代码调用解码器时，未找到对应的硬解码器。 定位问题，先确定是否真的不支持编
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2024-09-28 14:00:55
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# 如何实现“pytorch device默认GPU”
## 整体流程
首先，我们需要设置默认的GPU设备，然后加载模型并将其发送到GPU上。
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 经验丰富的开发者
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助
经验丰富的开发者->>小白: 告诉整体流程
原创
2024-04-19 04:27:12
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如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求？或在里面搜索，或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们，我是在对你们说。你可能有一个4核或更多核的CPU，但我们合适的工具，例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等，都是单线程的，只能使用一个CPU内核。借用
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2024-09-27 13:24:43
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# PyTorch中的设备管理：如何指定Device进行计算
在深度学习中，计算资源的高效利用至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，允许用户灵活地指定计算设备，例如CPU或GPU。本文将介绍如何在PyTorch中指定和使用设备，帮助大家提高模型训练和推理的效率。
## 什么是Device？
在PyTorch中，Device是指计算所使用的硬件资源。通常来说，设备可以是CPU（中
成功解决 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 94目录解决问题解决思路解决方法解决问题gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU...
原创
2021-06-15 21:03:48
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## 如何在 PyTorch 中指定设备
掌握如何在 PyTorch 中指定设备（CPU 或 GPU）是每位开发者必备的技能。无论是训练深度学习模型还是进行数据处理，正确指定设备对于优化计算性能至关重要。本文将通过详细步骤引导你如何实现这一点。
### 流程概述
以下是实现 PyTorch 指定设备的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch 指定设备的深度学习
在深度学习的过程中，PyTorch 作为一种广泛使用的深度学习框架，为我们提供了强大的工具来构建和训练神经网络。一个重要的概念是：我们可以选择在不同的计算设备上运行我们的模型，通常是 CPU 或 GPU。在这篇文章中，我们将讨论如何在 PyTorch 中指定设备，并通过实例演示如何更有效地利用计算资源。
## 一、为什么要指定设备？
在进行深度学习训练
原创
2024-10-10 03:39:07
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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。 上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda
还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2
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2024-08-30 14:10:02
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成功解决 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 94目录解决问题解决思路解决方法解决问题gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) ->
原创
2022-04-22 14:55:47
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新的生命周期过程先来看看最新版本react的生命周期图： getDerivedStateFromPropsReact生命周期的命名一直都是非常语义化的，这个生命周期的意思就是从props中获取state，可以说是太简单易懂了。可以说，这个生命周期的功能实际上就是将传入的props映射到state上面。由于16.4的修改，这个函数会在每次re-rendering之前被调用，这意味着什么呢？意味着即
1.MPI全称是message passing interface，即信息传递接口，是用于跨节点通讯的基础软件环境。它提供让相关进程之间进行通信，同步等操作的API，可以说是并行计算居家出游必备的基础库。一个 MPI 程序包含若干个进程。每个 mpi 进程都运行一份相同的代码，进程的行为由通讯域(communication world)和该通讯域下的 id(rank id)所决定。MPI的编程方式
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2024-07-02 01:10:25
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