文章目录NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux1.1 介绍1.1.1 系统需求1.1.2 文档说明1.2 预装操作1.2.1 验证是否有CUDA支持的GPU1.2.2 验证Linux版本是否支持1.2.3 验证系统是否安装了gcc1.2.4 验证系统是否安装了正确的内核头文件和开发包1.2.4.1 RHEL/CentOS1.2.4.2 Fedora1.2
系统性能对于生产环境、工作效率的影响不言而喻。如果你的系统性能又卡又慢，也许你需要检索一下这十大性能错误你中了哪条了。别担心，规避的建议也在这儿呢！
Martin Thompson是LMAX的联合创始人，在QCon圣保罗2016上做过关于性能的keynote演讲，他列出了在生产环境中所遇到的十大性能相关的错误。Martin Thompson
本文详细介绍如何在Ubuntu Linux中查看检查CPU温度的方法。1、GlancesGlances是使用Python编写的跨平台系统监视工具。 Glances用Python编写，几乎可以在任何平台上运行：GNU/Linux，FreeBSD，OS X和Windows。 Glances包括一个XML-RPC服务器和一个RESTful JSON API，可以由另一个客户端软件使用。它可以轻松地将所有
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2024-03-17 18:16:25
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我在这里发布了东西已经有一段时间了，我可能会用这个地方来解释一些关于2011年图形硬件和软件的一般观点。通常你可以找到你电脑中显卡调用栈的相关描述，但是这些调用关系是如何工作？它们又是为什么要这样呢？这些问题就不那么容易找到答案了。我会尽量填补空白，而不会对特定的硬件进行具体的描述。我将主要讨论在Windows系统上上运行d3d9/10/11的dx11级别GPU硬件，因为这是我最熟悉的（PC）调用
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2024-09-12 23:00:13
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一、WebGPU 基础理论开始篇开始在某种程度上，WebGPU是一个非常简单的系统。它所做的只是在 GPU 上运行 3 种类型的函数：顶点着色器， 片段着色器、计算着色器。顶点着色器计算顶点。着色器返回顶点位置。对于每组 3 个顶点，它返回在这 3 个位置之间绘制的三角形。片段着色器计算颜色。绘制三角形时，对于每个像素要绘制，GPU 会调用您的片段着色器。然后，片段着色器返回颜色。计算着色器更通用
谷歌正式发布TensorFlow 2.0！重点关注易用性，更新了以下主要内容：使用 Keras 和 eager 模式进行更新在任何平台上都可以进行稳健的模型部署性能更好的研究实验简化多种 API安装主要有一下几步：安装cuda安装cuda 10.0点此进入下载链接，按照图中的选择后就出现安装代码，在命令行中执行下列代码即可安装cuda 10.0，安装过程中会自动安装显卡驱动。 安装完毕后，需要重启
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2024-08-07 12:32:36
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Windows系统配置Tensorflow2环境安装NVIDIA驱动程序安装CUDA创建环境配置环境参考资料 本文整理了笔者在windows系统下配置tensorflow2的GPU运行环境时遇到的一些问题。安装NVIDIA驱动程序要想使用GPU运行深度学习模型，首先要确保你的计算机上有独立显卡，并安装与你的显卡适配的NVIDIA驱动程序，显卡信息查看方式为“控制面板-小图标查看方式-设备管理器-
1. 前言在之前的文档中记录了Faiss框架search时各个阶段的逻辑顺序和时间消耗，其中发现在第2.3节GPUIndex的搜索中，Copy back占的时间比值不小（达到了45.61%），相信如果要对整体方案进行优化，那么这一部分将是一个重要的突破口。所以这篇文档主要对数据的copy back进行分析。2. Copy back说明GPU search完成后会将输出结果distances和lab
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2024-06-28 19:37:26
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1、 CPU → 显卡 CPU将有关作图的指令和数据通过总线传送给显卡。对于现代显卡，由于需要传送大量的图像数据，因而显卡接口在不断改进，从最早的ISA接口到PCI、流行的AGP接口，以及正在普及的PCI-E接口，其数据吞吐能力不断增强。
2、 显卡内部图像处理 GPU根据CPU的要求，完成图像处理过程，并将最终图像数据保存在显存中。 3、 最终图像输出 对于普通显卡 ，RAMDAC从显
6 规约思想和同步概念扩大点说，并行计算是有一种基本思想的，这个算法能解决很多很常规的问题，而且很实用，比如说累加和累积等——规约思想。对于基础的、重要的，我想有必要系统的学习。我觉得有必要重新复制下之前写的这篇介绍：并行程序的开发有其不同于单核程序的特殊性，算法是重中之重。根据不同业务设计出不同的并行算法，直接影响到程序的效率。因此，如何设计并行程序的算法，似乎成为并编程的最大难点。观
文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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1. 如何查看cpu负载？通过什么命令当你的电脑运行缓慢，操作起来很卡的时候，这时你应该查看一下你的cpu是不是处于负载状态下。下面我们通过命令 top 或 uptime 查看平均负载，如下： 三个参数分别表示 一分钟，5分钟，15分钟 占的cpu比例，越低表示cpu处于比较空闲的阶段，但是越大则会出现cpu过载的问题。2. 了解负载参数的意义？在单个cpu下，由于只有一个cpu，所以所有操作都经
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2024-06-05 12:40:00
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MIG（Multi-Instance GPU）作为Ampere架构推出的新特性，解决了像Ampere这种大GPU在集群服务应用时的一类需求：GPU切分与虚拟化。本文主要是介绍MIG相关的概念与使用方法，通过实际操作带读者了解该特性的基本情况，最后亲测了几个训练作业，记录了一些对比测试数据供大家参考。列出几个问题，读者可根据需要直接跳转到对应章节：为什么需要MIG？直接用vGPU不行吗？（见1 和
Ubuntu18.04关于deep learnig环境的安装总结（原创）关于deep learning的学习 ，我们需要安装一些软件、框架等来搭建环境，本人在安装这些东西时，遇到各种坑，问题。 网上的教程都鱼龙混杂，良莠不齐。在这里，博主把自己安装成功的教程链接（大家还是得注意版本问题）做了一个汇总，希望能给诸位节省不少时间。操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1060python版本：2
我们下面就继续进一步的, 说说Global Memory的相关优化. 要说对它的优化, 我们得先知道Global Memory是什么, 和很多人的印象里的不同, 它不一定是显存. 还可能是映射的内存. (例如zero-copy时候的手工分配的, 和退化的Unified Memory的情况). 我们主要说一下当Global Memory是显存, 和是zero-copy的情况, 而暂时忽略是退化的Un
在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。希望读者不只是对GPU计算能有所理解，而且能够从中了解可以迁移到其它计算平台的知识，此是笔者之愿景，能否实现一二，还恳请各位看官不断反
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2024-09-25 12:26:01
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暑假在实验室里做实验，安装 环境时遇到不少困难，做个记录。 实验配置：Ubuntu18.042 + 两块1080ti + cuda9.0 + cudnn7.5.0+anaconda3 PS:查看版本的命令行：cuda： nvcc -V
cudnn：`$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`
tensorflow：终
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2024-05-03 19:08:13
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1.【压力测试】Monkey跑全模块，com.android.documentsui 出现ANR问题查看trace并没有发现什么异常，mainlog中显示CPU使用：
101% 227/mobile_log_d: 16% user + 84% kernel / faults: 69 minor
55% TOTAL: 21% user + 33% kernel + 1% iowait
根据Event
报错实验室去年到今年断了几次电，然后服务器上的2080Ti一直就感觉有点小毛病。属于是被折磨了几个月了。 然后前两周断电后，显卡就基本上完全用不了了，经常服务器开机都会失败。并且就算服务器开机成功过后，没有几分钟显卡就会自己关掉刚刚开机一切都很正常 但是没过几分钟显卡就会突然用不了了：nvidia-smi
Unable to determine the device handle for GPU
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2024-04-06 20:11:52
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GPU通用计算调研报告 摘要：NVIDIA公司在1999年发布GeForce256时首先提出GPU（图形处理器）的概念，随后大量复杂的应用需求促使整个产业蓬勃发展至今。GPU在这十多年的演变过程中，我们看到GPU从最初帮助CPU分担几何吞吐量，到Shader（着色器）单元初具规模，然后出现Shader单元可编程性，到今天GPU通用计算领域蓬勃发展这一清晰轨迹。本报告首先根据搜集到的资料记录GPU通
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2023-11-30 15:59:07
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