主板、cpu、显卡可以说是电脑种最重要的硬件了，现在很多用户都喜欢自己搭配组装电脑，不仅可以根据自己的需要调整各种硬件搭配，装好后还很有成就感。那么主板、cpu、显卡这些硬件怎么搭配合理呢？ 在搭配兼容性上面，显卡与cpu、主板没有什么限制，随意搭配都可以。cpu搭配主板分平台，如AMD的cpu需要搭配一个AMD平台与针数都相同的主板，如果cpu支持超频，建议选择一个可超频的主板充分发
# PyTorch中的CPU和GPU合并使用指南
在深度学习领域，使用GPU可以显著加快模型训练速度。PyTorch提供了方便的接口来在CPU和GPU之间切换，以便我们充分利用硬件资源。本篇文章旨在帮助初学者理解如何在PyTorch中合并CPU和GPU的使用。我们将通过简单的步骤以及代码实例进行教学。
## 流程步骤
下面的表格展示了使用PyTorch进行CPU和GPU合并的基本步骤：
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1.1、 OpenGL 的原理1.1.1、 Linux 图形系统发展 地形渲染算法在绘图中使用了 OpenGL 去实现，OpenGL 是一个 开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用 程序可以十分方便地在各种平台间移植。 X server 是 Linux 系统下图形接口服务器的简称，在应用程序需要系统提供 界面时，系统会建立若干个 X server，通过 X 协议跟窗
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2024-04-24 20:03:29
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目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing Unit，而GPU的全称是Graphics Processing Unit。在
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2024-05-06 15:16:18
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端午回来，发的第一篇文章，还在谋划其他事情，大家共勉。现在电脑这么普及，应该每个人都知道 CPU ，即使不懂电脑的人都能憋出大招告诉你电脑里面有一个 CPU，CPU 是中...
原创
2021-07-28 15:48:55
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前言关于anaconda方式安装tensorflow(cpu版本)之前已经有博客写过了。这一次更新一下anaconda方式安装tensorflow（gpu版本），他们的区别在于TensorFlow-gpu版对安装的要求要高些，需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持。1、关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解关于这一块，我刚刚入门，就直接引入了别人写好的理解关于CPU、GPU、CUDA、c
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2024-04-25 19:57:44
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CPU与GPU这两个处理器不是同步运行的，当CPU要GPU画第10个对象时，GPU可能还在画第一个对象。CPU与GPU不同步现象与是否使用Shader无关，无论是否使用Shader，CPU与GPU都不会同步运行。CPU 调用Direct3D和OpenGL的绘图函数来绘图时，这些指定不会被GPU马上运行，而是存放在某一块内存中，这快内存称为Command Buffer。GPU会一直从Command
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2024-05-26 16:22:44
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一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU的相同之处两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，并辅助有很
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2023-10-02 23:04:07
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
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2024-03-19 17:59:06
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cpu和gpu的区别和联系是什么一、总结一句话总结：CPU：复杂任务，核少，做串行，计算能力只是CPU很小的一部分，处理复杂逻辑； GPU：简单任务，核多，做并行（大吞吐量），做显卡的图象单元计算。从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，但是二者是有区别的。但以核心为例，CPU的核心比较重，可以用来处理非常复杂的控制逻辑，预测分支、乱序执行、多级
CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机的大脑，负责执行计算机程序中的指令。它从内存中读取指令和数据，并执行各种计算和逻辑运算。CPU的性能决定了计算机的运算速度。CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等部件组成。控制单元负责从内存中读取指令并解释执行，算术逻辑单元负责进行各种算术和逻辑运算，寄存器则用于临时存储数据和指令。当运行一个程序时，操作系统
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2024-02-27 06:56:29
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现在说明一下 本文绝对没在本站里看贴 只是为了给自己收藏 没有吹 b的意思 给自己看而已 也不需要这个站对自己有什么好处目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类
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2024-07-01 19:43:09
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GPU即图形处理器，Graphics Processing Unit的缩写。CPU即中央处理器，Central Processing Unit的缩写。TPU即谷歌的张量处理器,Tensor Processing Unit的缩写。三者区别：CPU虽然有多核，但一般也就几个，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支
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2024-04-30 13:41:06
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可先阅读这篇文章仅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成为深度学习首选处理器的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc什么是CPU?中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令
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2024-05-30 00:49:19
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文章目录一、异构计算简介1、集成显卡2、独立GPU3、异构计算3.1 异构计算目标3.2 需考虑因素二、其他说明 一、异构计算简介1、集成显卡众所周知，intel很多CPU包含有GPU，GPU和CPU将图像处理单元集成在同一芯片上，CPU通常包含多个内核，并且GPU也会集成在相同的芯片中，如果在同一个芯片上，CPU和GPU可以实现更快地进行相互间通信。如果使用CPU和GPU的异构代码，那将会同时
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2024-08-22 16:24:31
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参考：都知道CPU 但GPU又是什么鬼？ 侵删 笔记： GPU，是Graphics Processing Unit的简写，是现代显卡中非常重要的一个部分，GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。集成显卡和独立显卡都是有GPU的。主要负责的任务是加速图形处理速度。同时，GPU使显卡减少 ...
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2021-10-09 11:11:00
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帧率：FPS（每秒钟要多少帧画面）； 以及Gop（表示多少秒一个I帧）
码率：编码器每秒编出的数据大小，单位是kbps，比如800kbps代表编码器每秒产生800kb（或100KB）的数据。
分辨率：单位英寸中所包含的像素点数； VGA：Video Graphics Array（视频图像分辨率）
三者的对应直播质量的影响因素：
也许是最近显卡价钱回落的原因，最近装机的朋友特别多，很多新手都在咨询装机问题，但是很多人在问话的时候会有一些比较常见的误区，今天来总结一下。注意：小标题写的是误区，所以是错误的，别当成正确的来看啊。误区1.新系列产品都比老系列产品好这点发生最多的就是i7.i5.i3之间了，自己装机的朋友有时候对CPU的型号挺在意的，很多都以为i7>i5>i3，其实同一代，同核心的i7到i3，虽然因为频
1、先解释一下什么是CPU 中央处理器（CPU，Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们
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2024-07-18 21:00:11
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CPU的定义 CPU（中央处理器）是一种主要充当每个嵌入式系统的大脑的设备。它由用于临时存储数据和执行计算的ALU（算术逻辑单元）和执行指令排序和分支的CU（控制单元）组成。它还与计算机的其他单元（例如存储器，输入和输出）交互，用于执行来自存储器的指令，这是接口也是CPU的关键部分的原因。I / O接口有时包含在控制单元中。它提供地址、数据和控制信号，同时接收在系统总线的帮助下处理的指令、
原创
2022-03-03 09:07:59
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