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
深度学习的训练和推理流程，是先采用高性能图形服务器使用深度学习框架来训练（Training）机器学习算法，研究大量的数据来学习一个特定的场景，完成后得到模型参数，再部署到终端执行机器学习推理（Inference），以训练好的模型从新数据中得出结论。一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台进行部署。J
简单测评笔记本：thinkbook16p RTX3060标配模型是FCN，跑的小数据集, 用的tensorflow 同样的数据和模型参数，我们来看看在两块GPU上的表现如何吧：1、本地 RTX3060 6G (残血版，105w?）:2、Google Colab 分配的免费GPU： 【结果】除了第一个epoch速度不太稳定可以忽略：本地RTX3060：8s /epoch Colab免费GPU：6s
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2024-05-13 11:30:33
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场景建模镜头整个场景参考了一张照片，但照片只有一个总的角度，就是最终效果图的视角，其它视角的确定是在场景中所有物体就位后，根据物体在镜头的多少、大小比例合不合适而定。一般原则是小物体不要被遮住，摆放既要自然又不能太随意，因为这里有人住东西不会乱扔，还有就是镜头里有大的物体，也要有小的物体。各物体之间的前后、位置、大小都需反复调整，这样看起来比较丰富，实际上每个镜头都可以说是个完整的场景。这个场景的
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2024-03-22 07:59:48
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pytorch训练技巧使用DataLoadersDataLoader中的workers数量 允许批量并行加载。因此，您可以一次装载nb_workers个batch，而不是一次装载一个batch。loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_worke
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2024-03-15 05:33:53
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文章目录背景可能的瓶颈本身训练代码(软件)可能的问题服务器(硬件)的问题硬件可能的问题1.CPUCPU的主要问题解决方案2.GPUGPU的主要问题3.硬盘io硬盘io的主要问题解决方法4.内存内存的主要问题解决方法总结 本文着重于硬件方面的问题，代码方面的问题后续会讨论。 背景多人使用一台服务器，常常会发生由于某个任务占用某个计算资源(cpu,gpu,内存，硬盘io等)过多，而导致其他任务由于
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2024-07-30 19:28:42
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前言关于各种集成模型，已经有很多文章做了详细的原理介绍。本文不再赘述stacking的原理，直接通过一个案例，使用stacking集成模型预测回归问题。 本文通过学习一篇stacking继承学习预测分类问题，对其代码进行了调整，以解决回归问题。代码与解析导包使用KFold进行交叉验证 stacking基模型包含4种（GBDT、ET、RF、ADA） 元模型为LinearRegression 回归模型
1、VoxPoser开发的初衷在以往的机器人操作当中，我们都是需要先预定义轨迹，这就使得机器人变得比较局限，更重要的是大规模的机器人数据的获取都是比较困难的，这就限制了机器人领域的发展。而ChatGPT4的出色回答，让我们感到让机器人成为通用机器人成为可能，可以利用这样的LLM来进行推理，然后给出机器人一些有用的步骤，再通过VLM来规划路径，这样理论上就做到了，机器人可以通过自然语言而
跟我一起机器学习系列文章将首发于公众号：月来客栈，欢迎文末扫码关注！1 引例通过前面几篇文章的学习，我们已经了解了机器学习中的多种分类和回归模型。那现在有一个问题就是，哪一个模型最好呢？以分类任务为例，当
原创
2021-12-28 16:35:16
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于：月来客栈，欢迎文末扫码关注！
原创
2022-01-25 10:13:40
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一、设计目的 1、掌握一个简单CPU的组成原理。2、在掌握部件单元电路的基础上，进一步将其构造一台基本模型计算机。3、掌握微程序控制器设计。二、设计任务与要求 设计任务：用所学知识，设计并构造一台简单模型机。验证指导书所给出的五条指令的模型机实验。在此基础上，新设计五条机器指令。画出指令流程图，编写相应的微程序和机器语言调试程序，并上机调试通过。掌握整机概念
UML和UP简介（转载）UML(统一建模语言，Unified Modeling Language)是用于系统的可视化建模语言。 UP(统一过程，Unified Process)是通用的软件开发过程。很多人或书籍过大的夸大了UML的作用而对UP却没有得到更多的重视。首先应该了解的是UML它只是一个通用的可视化的建模语言，并不提供给我们任何建模的方法。而UP才是方法论，它告诉我们如何来构造软件系统。U
1.为啥需要云训练呢？一般来说，模型训练的时间长达十几个小时，而且对于运行设备的要求极高，一般的学生（比如说我）想拿自己的笔记本电脑跑训练的话，首先就可能因为GPU的设置问题跑不起来，就算跑起来了，速度也很慢，而且对于电脑的伤害是很大的。2.恒源云GPU 恒源云_GPUSHARE-恒源智享云在控制台-我的实例 中，点击创建实例 接下来选择
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2024-03-15 13:31:34
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本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
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2024-06-17 08:11:24
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WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
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2024-04-28 19:30:07
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概要：AI已无处不在，两股力量正推动计算机领域的未来。GTC CHINA 2017大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示，AI已无处不在，两股力量正推动计算机领域的未来。第一、摩尔定律已终结，设计人员无法再创造出可以实现更高指令集并行性的CPU架构；第二、深度学习正在引领软件和计算机领域的变革。深度学习、大数据和GPU计算的结合引爆了AI革命。30亿美金研发投入 GV100剑指AIAI芯片也被称为
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2024-05-10 10:32:55
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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
3.1 CUDA执行模型概述一般来说，执行模型会提供一个操作视图，说明如何在特定的计算架构上执行指令。CUDA执行模型揭示了GPU并行架构的抽象视图，使我们能够据此分析线程的并发。在第2章里，已经介绍了CUDA编程模型中两个主要的抽象概念：内存层次结构和线程层次结构。它们能够控制大规模并行GPU。因此，CUDA执行模型能够提供有助于在指令吞吐量和内存访问方面编写高效代码的见解。在本章会
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2024-08-15 17:16:40
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题目：gem5-gpu: A Heterogeneous CPU-GPU Simulator 时间：2014 会议/期刊：IEEE Comput. Archit 研究机构： 作者：Jason Power, Joel Hestness, Marc S. Orr, Mark D. Hill, and David A. Woodgem5-gpu: A Heterogeneous CPU-GPU Simu
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2024-08-02 19:22:58
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一 说明想要理解多线程的工作原理，单靠之前的syncronized机制的文章是不够的，本文讲述的cpu cache 模型 和 java内存模型都是抽象的概念，其有助于后续volatile关键字的学习。二 CPU内存模型2.1 cpu 与 内存 简介随着现代科技的展，cpu的制造工艺已经十分发达，市场上很难见到单核的cpu，现在的cup都是至少都是2核以上,常见的2核，4核，8核，比较高级的就是16
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2024-07-01 20:40:41
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