文章目录安装 Anaconda / Miniconda安装 Nivida GPU 驱动安装 cudatoolkit 和 cudnn设置环境变量安装 Tensorflow测试 GPU 是否开启成功Apple M1 / M2 安装 GPU 支持Pytorch GPU 支持 2019 年写了一篇《一条命令构建 Tensorflow 开发环境》，使用 conda install tensorflow-g
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2024-09-03 18:37:54
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文章目录一、设置主集群方式一：使用 Web 控制台方式二：使用 Kubectl命令二、在主集群中设置代理服务地址方式一：使用 Web 控制台方式二：使用 Kubectl命令三、登录控制台验证四、准备成员集群方式一：使用 Web 控制台方式二：使用 Kubectl命令五、导入成员集群?六、参考资料 一、设置主集群如果已经安装了独立的 KubeSphere 集群，可以编辑集群配置，将 cluster
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2024-10-27 21:37:59
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关于ARM的一些基本概念，大家可以参考我之前的文章：《0.到底什么是Cortex、ARMv8、arm架构、ARM指令集、soc？一文帮你梳理基础概念【科普】》0. 如何学习arm？ARM的知识点很多很杂，很多同学都遇到过类似的问题，单个的汇编指令一看就懂，但是结合uboot代码后，却一段都看不下去，网上搜资料，一大堆，屡不清楚条理，什么原因呢？主要是各个知识点之间关系千丝万缕，融汇成一个整体，要想
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2024-09-19 13:26:28
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GPU加速深度学习训练的并行计算技术：MPI、OpenMP、CUDA等 摘要：随着深度学习模型的不断发展，计算需求也在不断提升。GPU作为一种高效的并行计算硬件，已经成为深度学习领域的重要工具之一。本文将介绍三种常用的GPU加速深度学习训练的并行计算技术：MPI、OpenMP和CUDA,并对它们的原理、优缺点进行分析和比较。 一、MPI(Message Passing Interface) 1.1
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2024-08-21 09:44:10
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1，独显和集显的主要区别就是，独立显卡的性能是很强大的，有着很多集成显卡没有的东西 最基础的就是散热器，集成显卡在处理大型3D游戏的时候耗功很大，热量也大，而独立显卡有散热器，就能很好的发挥它的性能，甚至超频。而集成显卡则没有散热器，因为集成显卡是集成在电脑主板内部的，在处理同样的大型3D游戏的时候，它的热量达到了一定的温度后，会出现许多让人郁闷的情况的。其次就是它们的显存，显存宽位，流处理器，采
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2024-10-18 16:03:33
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1. CPU vs GPU 大家可以简单的将CPU理解为学识渊博的教授，什么都精通；而GPU则是一堆小学生，只会简单的算数运算。可即使教授再神通广大，也不能一秒钟内计算出500次加减法。因此，对简单重复的计算来说，单单一个教授敌不过数量众多的小学生。在进行简单的算数运算这件事上，500个小学生（并发）可以轻而易举打败教授。 可以看到，CPU和GPU的最大不同在于架构。CPU适用于广泛的应用场
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2024-06-19 21:56:34
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原标题：电脑处理器后面的字母你认识几个？不认识跟我来学学(intel篇)在买电脑的时候，不管是买台式机还是笔记本，挑到处理器的时候总会发现处理器后面带个大写字母，像G、H、U等，当然，对于intel和AMD来说，自家的命名规则不同，所用字母也就不同，接下来给大家盘一下。目前，主流的Intel处理器为酷睿，像奔腾，赛扬系列不再赘述笔记本系列：G：这类处理器是Intel和AMD合作的产品。CPU部分由
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2024-09-30 10:18:30
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为了自己使用方便就搬过来了[2012年11月06日更新] Ubuntu Linux 3D桌面完全教程，显卡驱动安装方法，compiz特效介绍，常见问题解答。 本教程最早是一善鱼 YQ-YSY 于2008年编写并发布在Ubuntu中文论坛forum.ubuntu.org.cn配置美化区3D桌面特效版块的： ——《图解Ubuntu8.10和8.04最简便的显卡驱动安装和3D桌面启用方法，c
在当今这个数字化时代，计算机已成为我们生活和工作中不可或缺的工具。随着科技的不断发展，计算机的性能也在持续提升。本文将深入探讨电脑性能提升的关键因素，从CPU到显卡，为您揭示其中的奥秘。一、电脑性能的关键因素1.CPU：中央处理器是计算机的大脑，负责处理和执行各种指令。CPU的性能主要体现在主频、核心数、缓存大小等方面。主频越高，核心数越多，缓存越大，CPU的处理能力就越强。2.内存：内存是计算机
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2024-10-20 10:32:55
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\作者：包云岗包云岗，中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师、中国科学院大学教授，中国开放指令生态（RISC-V）联盟秘书长，从事计算机体系结构和开源芯片方向前沿研究，主持研制多款达到国际先进水平的原型系统，相关技术在华为、阿里等国内外企业应用。他曾获「CCF-Intel 青年学者」奖、阿里巴巴最佳合作项目奖、「CCF-IEEE CS」青年科学家奖等奖项。2020 年底给某大厂做过一个报告，包
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2024-08-13 08:57:29
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一、 CUDA与cuDNN下载与安装（后续有安装caffe想法的同学建议执行，仅安装tensorflow可跳过此步骤）CUDA:CUDA是由Nvidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型。它允许软件开发人员和软件工程师使用支持CUDA的图形处理单元（GPU）进行通用处理 - 这种方法称为GPGPU（图形处理单元上的通用计算）。CUDA平台是一个软件层，可以直
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2024-03-26 16:48:50
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安装cuda。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。而所谓的GPU，则是图形处理器（graphics
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2024-03-26 09:53:34
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我们做滤镜有四种方式：
1、iOS8.0以上可以UIVisualEffectView做简单的滤镜
2、Accelerate.framework 苹果库，性能最好，有个vImage API
3、系统框架Core Image自带的滤镜效果，常用类：CIContext, CIImage, CIFilter Core Image都提供了大量的滤镜（Filter）
本文采用第四种方式，扩展性强G
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2024-07-05 05:19:39
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文章目录前言1. GPU存储器架构总结学习资料 前言今天又复习了下GPU存储器架构，这里做下笔记以此来加深印象并分享给大家，希望能对大家有帮助。1. GPU存储器架构GPU存储器空间按照层次结构分为不同组块，包括全局内存、共享内存、本地内存、寄存器组、常量内存和纹理内存。每个线程有自己的寄存器堆和本地内存，线程中数据一般先存储在寄存器堆上，当寄存器堆上装满了，才会存储在本地内存，一般本地内存访
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2024-04-01 08:44:29
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一、 CUDA与cuDNN下载与安装（后续有安装caffe想法的同学建议执行，仅安装tensorflow可跳过此步骤）CUDA:CUDA是由Nvidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口（API）模型。它允许软件开发人员和软件工程师使用支持CUDA的图形处理单元（GPU）进行通用处理 - 这种方法称为GPGPU（图形处理单元上的通用计算）。CUDA平台是一个软件层，可以直
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2024-06-24 18:55:38
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一、安装NVIDIA驱动首先去官网查适合自己的GPU驱动(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us) 在Product Type一栏选择自己的产品类型，其它的类型也相应选择，上图是博主的GPU的相关信息。填写完成后，点击右边的SEARC按钮，会出现以下的界面，以下界面主要关注Version，这个是后面安装驱动需要
前言自从3月份从Arch换到Fedora系统之后，刚开始感觉还不错，因为大部分东西都已经帮你搞定了，自己只要会用就可以了，但是用的久了，感觉Fedora的软件包管理器真心不如Arch的pacman好用，有些中文软件在仓库中根本找不到，自己配置起来很麻烦，但是如果用Arch的话，构建起来就很简单了，所以最终还是决定重新拥抱Arch。 刚一开始我还准备按照我之前总结的安装记录进行安装，毕
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2024-09-19 06:56:43
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AE特效PR剪辑C4D动画影视后期全世界只有不到1%的人关注了你是个很特别的人AE影视后期定期推送「AE+PR+C4D 影视特效合成 婚庆剪辑调色 电视广告包装 微电影制作 SpeedGrade达芬奇专业调色 摄影等」打造影视后期高端学习平台影视后期 ID：AEPRC4D6【PR模板信息】资源特征：Premiere Pro 2018、20
文章目录kubeadm前置要求部署步骤环境准备准备工作linux更改配置操作安装Docker kubeadm kubelet kubectl部署 k8s-master作者声明 kubeadmkubeadm 是官方社区推出的一个用于快速部署 kubernetes 集群的工具。这个工具能通过两条指令完成一个 kubernetes 集群的部署# 创建一个 Master 节点
$ kubeadm ini
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2024-05-27 12:48:51
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K8S集成GPU教程
作为一名经验丰富的开发者，我将会从头开始教你如何在Kubernetes（K8S）中集成GPU。在本教程中，我们将介绍如何为K8S集群添加GPU支持，以便在容器中运行需要GPU加速的工作负载。
整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装NVIDIA GPU驱动程序 |
| 2 | 安装GPU Device Plugin插件
原创
2024-03-14 10:01:20
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