AI 的热潮还在持续，AI 的战火自然也在升级。英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一，在很大程度上影响着 AI 的战局。上周在美国举行的 GTC 2019 上，黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升，但售价仅为 99 美元（约 664 元人民币）的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点。本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌也发
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2024-06-12 09:19:01
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首先纠正一个错误，之前看过的例子里clBuildProgram()倒数第三个option传的NULL，但大神说不要这样，大神说当没有时要用" "，绝对不要用NULL！另外看到即使创建一个CL_MEM_WRITE_ONLY的buffer，虽然在执行kernel时会被写进结果，但在此之前建议最好通过clEnqueueWriteBuffer()将那个buffer先初始化。这个例子里竟然对CL_MEM_W
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2024-07-27 16:40:32
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目录cuDNN 深度神经网络的gpu加速库背景介绍使用torch.distributed 分布式通讯包timm 预训练库用法示例基于Apex的混合精度加速什么是混合精度计算from apex import amp两种用于管理配置的模板库1、argparse 解析命令行参数和选项使用步骤创建解析对象为对象添加参数parse_args()和parse_known_args()的区别：2、ya
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2024-03-26 08:51:15
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探索NVIDIA开放GPU内核模块：释放你的显卡潜力 项目简介是NVIDIA官方发布的一个项目，它提供了Linux系统下的开源GPU驱动程序核心部分。这个项目旨在让开发者可以更深入地理解并定制NVIDIA GPU在Linux环境中的工作方式，以满足特定应用或研究需求。技术分析源代码开放NVIDIA以往的闭源驱动方式在一定程度上限制了开发者对GPU功能的自由探索。现在，通过开源内核模块，开发人员可
NVIDIA开源Linux GPU内核驱动项目NVIDIA以双GPL/MIT许可证开源了Linux GPU内核模块，从R515驱动程序版本开始。该版本朝着改善在Linux中使用NVIDIA GPU的体验迈出了重要一步，可以更紧密的与操作系统集成，增加了易用性。项目地址：https://github.com/NVIDIA/open-gpu-kernel-modules.git对于NVIDIA图灵和N
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2023-12-31 22:31:54
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目录一、概括信息二、针对不同GPU架构的编译选项三、多GPU支持一、概括信息OpenCV的GPU模块是一组利用GPU计算功能的类和函数。 它使用NVIDIA公司的CUDA API实现，仅支持NVIDIA GPU。 OpenCV GPU模块包括工具函数，和高级算法。工具函数函数和低级视觉函数为开发利用GPU的快速视觉算法提供了强大的基础，而高级算法包括一些最先进的算法（人脸和人体检测器等） 。Ope
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2023-10-25 20:27:59
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因为用了18.04 以及 opencv4 cuda10 一切都变了，尤其是caffe的安装所以下来给出最新的，具体需要根据自身实际情况略加修改，比如相应的文件目录位置等，大体不变，主要参考的是linux公社的两篇博文，希望等帮到大家。需要注意的是ubuntu18.04下显卡驱动的安装请参考cuda推荐使用.run文件安装（别选驱动，因为我们已经手动安装了，会有冲突，其他默认接受就可以）cudnn环
作者 | 钰莹，核子可乐近日，英伟达（NVIDIA）宣布，将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前，NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码，目前该项目已经收获 7.7k star，众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。英伟达开源 GPU 内核模块代码本次开源无疑可以帮助改善英伟达 GPU 在 Linux 环境下的体验，与操作系统的紧密集成是帮助开发人员开展调试、
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2024-05-06 10:57:28
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1、gtx1070显卡驱动安装Step 1: Remove the Older version of Nvidia driver before installation sudo apt-get purge nvidia* Step 2: Reboot the system Step 3: Download the Nvidia Driver 367.27，记住下载的位置，不要在中文目录下
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2024-04-27 21:38:12
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目录1）模块的安装和导入2）os.getcwd()3）os.listdir(path)4）os.walk(path)5）os.path.exists(path)6）os.mkdir(path)7）os.rmdir(path)8）os.path.join(path1,path2)9）os.path.split(path)10）os.path.dirname(path)11）os.path.basen
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2024-05-29 00:25:59
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文章目录前言9.1 OS-dependent vendor extensions9.1.1 Performance hint (cl_qcom_perf_hint)9.1.2 Priority hint for context creation (cl_qcom_priority_hint)9.1.3 Recordable command queue (cl_qcom_recordable_qu
背景单指令流多数据流（英语：Single Instruction Multiple Data，縮寫：SIMD）是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。在微处理器中，单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel的MMX或SSE，以及AMD的3D Now!指令集。图形处理器（GPU）拥
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2024-09-10 22:40:07
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CUDA IT168的文章系列：Cuda的初始化 ：http://tech.it168.com/a2011/0715/1218/000001218458.shtmlOpenCV: OpenCV中GPU模块使用CUDA基本使用方法在介绍OpenCV中GPU模块使用之前，...
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2013-12-31 16:38:00
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by 宋宝华在《Tegra3 vSMP架构Android运行时CPU热插拔及高低功耗CPU切换》一文中我们通过运行华硕平板电脑看出来tegra3的dvfs结合了CPU热插拔和G/LP core cluster之间的切换，本文从代码角度分析其运行机理。tegra3是典型的BIG/LITTLE模式，4个G core（高性能，高功耗）加上1个LP core（低性能，低功耗）。运行过程中，我们会发现4个G
新智元【导读】继GPT-3问世仅仅不到一年的时间，Google重磅推出Switch Transformer，直接将参数量从GPT-3的1750亿拉高到1.6万亿，并比之前最大的、由google开发的语言模型T5-XXL足足快了4倍。对于机器学习来说，参数可以算得上算法的关键：他们是历史的输入数据，经过模型训练得来的结果，是模型的一部分。一般来说，在NLP领域，参数数量和复杂程度之间具有正相关性。&
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2024-03-29 07:11:19
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1、什么是模块在prthon中，模块是代码组织的一种方式，把功能相近的函数或者类放到一个文件中，一个文件(.py)就是一个模块（modue），模块名就是文件名去掉后缀.py。2、模块的作用提高代码的复用性和维护性。一个模块可以很方便的在其他项目中导入。解决命名冲突,不同模块中相同的命名不会冲突。1、自定义模块模块就是程序。模块用于定义函数和类等。在主程序中，变量__name__的值是'__main
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2024-04-18 16:01:22
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9.1 模块的概念 模块是一个保存了Python代码的文件，其中可以包含变量、函数或类的定义，也可以包含其他各种Python语句。使用模块有以下3方面的优势。（1）模块提高了代码的可维护性。在程序开发过程中，随着程序功能的增多，在一个文件中的代码会越来越长，从而造成程序不易维护，此时可以把相关功能的代码分配到一个模块里，从而使代码更易懂、更易维护。（2）模块提高了代码的可重用性。在应用程序开发中
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2024-05-15 06:54:13
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要知道，GPU芯片与CPU芯片，在科技发展领域都属于关键技术。GPU芯片也称为显示芯片，相当于显卡的“大脑”，GPU芯片算力决定了显卡的档次与功能，小到手机、电脑，再到AI智能、工作站，甚至航天航空等领域，GPU算力在其中都发挥着核心作用。欧美知名科研机构曾指出：GPU芯片算力指数每一次的小进步，都意味着科技发展的一大步。GPU芯片的重要性，无需质疑，加速自研GPU，刻不容
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2024-01-03 13:17:53
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图形处理器($Graphics \; Processing \; Unit$，即 $GPU$)，又称显卡、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器。它是一个硬件，是外部的设备，自然需要一套软件来让 $CPU$ 操作 $GPU$。这个软件程序就叫显卡驱动。软件需要编译，自然高度依赖操作系统，因此即使同样型号的显卡在不同操作系统一般需要的驱动也不
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2024-07-04 22:33:01
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人脸检测（Face Detection）是各种人脸应用中的一项基本任务，目的是找出图像或视频中中所有人脸并给出精确定位。WIDER FACE共包括3万多张图片近40万个人脸，是目前国际上规模最大、场景最为复杂、难度和挑战性最高的人脸检测公开数据集。由于更高的难度、更准确的标注和评测信息，近年来WIDER FACE成为研究机构和公司争相挑战的业界标杆。2018年3月，百度视觉技术部基于PaddleP
