技术日新月异，物联网、人工智能、深度学习等遍地开花，各类芯片名词CPU，GPU, TPU, NPU层出不穷…它们都是什么？又有着什么千丝万缕的关系和区别？接下来，统一介绍一下：01 CPUCPU最早用于计算机的控制单元和运算单元，随着计算机技术的发展，CPU逐渐成为了计算机系统中最重要的部分，担负着整个计算机系统的核心任务。CPU由多个结构组成，其中包括运算器（ALU, Ari
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2024-08-30 13:53:32
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1. CPU - 中央处理器：全能指挥官角色定位：计算机系统的“大脑”和“控制中心”。它负责执行操作系统、应用程序的各种指令，管理整个
在这节课中你将了解到FortiASIC芯片和Fortinet的夹层卡是如何加速FortiGate的性能的。 专用硬件的加速处理与一般CPU的传统处理不同。 在完成这一课程之后，你应该具备这些实用技能，你可以使用这些技巧来优化配置，以增强网络和安全性能。 你将能够描述Fortinet的芯片组，识别IP会话的卸载，配置异常检测，加速基于流程的检查，并配置TCP SYN代理的SYN洪水检测。 让我
在现代的计算机视觉和深度学习领域，使用 GPU（图形处理单元）和 NPU（神经处理单元）来加速模型训练和推理已经成为了非常普遍的需求。然而，在使用 Ollama 进行模型调用时，我们经常会遇到“ollama无法调用GPU和NPU”的问题。下面我将分享解决这一问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
首先，确保您的技术栈与 Ollama 和使用
谁又能说不是？ 市值两年上涨7倍，芯片供不应求，屡战英特尔，坚持怼谷歌，是当前AI大红大紫中的实力玩家，也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。 创立24年来，从游戏芯片供应商，到AI芯片垄断者，英伟达俨然历史钦定。 不过，回溯英伟达的风云际会，历史进程纵然功不可没，个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌，没有在CUDA上百亿美元的押注，又怎会有如今风光无限的英伟达和黄教主。
目录一、MindSpore深度学习框架环境与配置介绍1、MindSpore深度学习框架介绍2、MindSpore环境搭建与配置二、MindStudio开发平台简介与安装1、MindStudio开发平台简介2、MindStudio安装三、训练工程创建及其相关配置四、Rotate模型介绍1、模型简介2、数据集介绍3、模型迁移 五、使用MindStudio对RotatE模型训练、评估和导出1、
@参照unity shader书籍渲染分3步，流水线工作原理。CPU发起GPU渲染，1.应用阶段2.几何阶段3.光栅化阶段1. CPU计算顶点数，线和三角片面（图元）传递给 几何阶段，2. GPU进行，任务：负责和每个渲染图元打交道，进行逐顶点，逐多边形的操作。把顶点坐标变换到屏幕空间，再交给光栅化器&nb
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2024-09-14 14:49:57
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深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ 随着我们的家变得越来越智能，你会发现许多设备都会需要连续地使用深度学习应用、收集和处理数据。所以我们需要新的硬件，一个比 Intel Xeon 所驱动的服务器更加高效的硬件。一个英特尔服务器 CPU 可能会消耗 100-150 瓦功率并需要一个有着冷却装置的超
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2024-09-06 19:52:24
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一、并行编程模型介绍共享内存模型： 并行程序中的进程或线程可以通过对共享内存区的读写操作来实现互相间的通信。该模型关注并行任务的划分以及映射到进程或线程的指派分配。适用于共享存储多处理器。该类型主要有OpenMP、基于POSIX线程库的多线程程序等。消息传递模型： 各个并行任务之间不能通过程序地址的访问获得另一任务的数据，必须显式提出数据通信请求才能在任务间交互信息。该模型关注数据的分布情况。
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2024-04-24 10:53:20
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具体步骤 1.安装并配置好caffe及python接口（前提工作）2.从Github上下载Faster R-cnn的源代码 使用命令：git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 必须加上 –recursive，递归下载所有相关链接中的内容。3.生成Cython模块 进入faster-rcnn目录
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2024-10-17 08:15:41
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CPU、GPU、TPU前言一、CPU和GPU的区别CPU 基于低延时的设计：GPU是基于大的吞吐量设计。CUDAcuDNN二、什么类型的程序适合在GPU上运行？三、TPU —— 为机器学习而生四、神经网络如何运算CPU 如何运行GPU 如何工作TPU 如何工作TPU 好处：成本降低至 1/5 前言做深度学习，有感而发，总结一下CPU和GPU的区别以及介绍一下TPU！一、CPU和GPU的区别CPU
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2024-03-21 12:48:27
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悄然间，AI技术正在带来愈发清晰的时代变革。如今我们习惯了生活中的人脸识别和语音交互，知道了各行各业都能与AI结合，见证了所有科技公司都开始谈论和使用AI。然而这样一场大浪潮中，大部分人其实还是迷茫的：AI未来到底能发展到什么高度？为了理想中的高度，今天需要什么？AI给每一个人带来了何种机遇？这些问题来临时，大家更希望看到领军者在做什么，从而找到一条可以参考和借鉴的路。毫无疑问，在新的国际环境和技
技术背景在前面一篇博客中，我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试，当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力，1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案： 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试，并补充其中一些很有可能被忽略的细节，接下来直接上手。 更换华为云镜
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2024-06-06 15:46:38
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最近公司项目有个关于图像处理加速的模块，一开始使用的是多线程将图片分批次处理，但是每个图片处理的速度为1s，就算使用多线程，结果还是不达预期。所以这边文章旨在探究GPU加速是否可行以及记录步骤。如何在QT里面使用CUDA加速，目前看到有两种，第一种是创建VS+QT项目文件，并在该项目中创建cu文件，编写cuda函数，并于调用。第二种是自己手动创建动态链接库(DLL), 封装好头文件和lib文件，然
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2024-10-16 20:45:03
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作者：小牛呼噜噜大家好，之前呼噜噜学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。 此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？ 让我们一起进入计算机的世界，一起来看看GPU和CPU！CPU是什么？CPU,中央处理器(Central Proc
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2024-04-23 18:19:24
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前期准备工作已经完成，接下来我们就准备VINS在NX的落地。 1.下载源码编译 首先VINS_gpu版本需要引入OpenCV CUDA版本的加速，由于我们的NX镜像已经安装好CUDA，这里就不在赘叙，需要的自行google查找资料。下面开始安装VINS源码。 mkdir -p vins_gpu/src cd vins_gpu/src git clone https://github.com/pjr
YOLOv5 Windows环境下的C++部署（GPU） 文章目录YOLOv5 Windows环境下的C++部署（GPU）前言1、环境介绍2、环境配置3、.torchscript.pt版本模型导出4、c++中调用模型并进行推理5、可能遇到的问题参考： 前言最近在学习pytorch模型的c++部署，查阅网上资料时发现了很多优秀的博主写的详细的教程，但大部分是以前的版本，所以在此整理记录一下新版的yo
之前一直不能很好区别GPU和FPGA的特点，今天小结一下。GPU优势1.从峰值性能来说，GPU（10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops); 2.GPU相对于FPGA还有一个优势就是内存接口, GPU的内存接口（传统的GDDR5，最近更是用上了HBM和HBM2）的带宽远好于FPGA的传统DDR接口（大约带宽高4-5倍）; 3.功耗方面，虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如
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2023-08-31 16:55:55
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计算能力一般通过两个参数表征：Peak GOPs峰值性能Real GOPs实测性能（针对特定网络）FPGA在推理过程，可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs，而训练过程，他的结构与算法并不完全匹配。希望后面出的器件可以克服。 FPGA的算力优势推理时的低延迟，特别时batch size为1时，这个在微软Brainwave Project项目中中反复提到。GPU的优势是块处理，
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2024-06-16 10:27:59
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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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