在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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NVIDIA Kepler GPU里面有十几个SMX，每个SMX的组成结构如上图，内含192个处理单精度数据的CUDA Core，2000+核心就是SMX的数量 * 每个SMX内部的CUDA Core数量得出的。 问题就在这里，现在的GPU可以被看做是基于Streaming Processor的众核架构，这里的“核心”，其量级是跟多核CPU里面的“核心”完全不可同日而语的。 CPU和GPU的核心用
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2024-04-29 15:56:53
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# Python中的GPU数量管理
随着深度学习和科学计算的迅速发展，GPU（图形处理单元）在数据处理和模型训练中发挥着越来越重要的作用。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库来有效管理和利用GPU资源。本文将介绍如何在Python中获取可用的GPU数量，并给出相关代码示例。
## 为什么使用GPU？
在处理大型数据集时，CPU的处理速度可能显得力不从心。GPU具有并行计算的能力，
原创
2024-08-28 06:53:37
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原文及翻译:torch.device
torch.device栏目
class torch.device
torch.device 类型
A torch.device is an object representing the device on which
a torch.Tensor is or will be allocated.
torch.device的一个实例是一个对象,该对象代
最近一直在研究GPU全栈处理的方法。比如OpenVINO做GPU推理的时候，如果按照传统的思路MediasSDK/FFMPEG GPU解码 - CPU读出D3D11 buffer里的解码数据再传给OpenCL GPU buffer - OpenVINO做GPU推理，这种由CPU做VRAM - 系统内存 - VRAM的拷贝方式势必会增加CPU的开销，而且也没必要，所以我一直想找一种方法能够把Dire
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2024-04-25 16:35:40
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一、线程并行相关概念同步(Synchronous)和异步(Asynchronous)同步和异步的本质区别是是否需要等待，比如一个方法在执行，必须等前面一个方法程执行完成，才可以执行，这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成，并行或者并发执行，这就是异步调用。并发(Concurrency)和并行(Parallelism)并发和并行两个概念很容易混淆。解释起来意思也差不多，不过说起来，并行才是真正意
CUDA简介另一篇介绍windows 下程序 编程入门博客 深入浅出谈CUDA编程指南官方CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以
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2024-07-26 01:31:24
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作者 | 郑松林分析一次SQL并行执行的产生过程1、并行引起的灾祸一大早，某网省兄弟告诉我，数据库会话执行的SQL开启了并行，导致负载很高，会话也高，查了半天，没找到具体原因，也不知道该如何解决？对于他的问题，我直接回应了：这还不清楚吗？常见原因无非有以下两个：第一：对象开启了并行(包括索引和表)第二：SQL语句里面使用了PARALLEL的HINTS现场兄弟说，都查了并没有上面的情况，听到他的回答
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2024-08-14 14:03:08
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如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 YOLO v4 算法就是在原有 YOLO 目标检测架构的基础上，采用了近些年 CNN 领域中最优秀的优化策略，从数据处理，主干网络，网络训练，激活函数，损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，虽没有理论上的创新，但是会受到许许多多的工程师喜欢，各个优化算法的尝试。文章就像目标检测的 trick 综述，效果达到了实现 FPS 与 Precis
# Python查看GPU数量
在进行深度学习和计算机视觉任务时，利用图形处理单元（GPU）可以极大地提高计算效率。Python提供了一些库和工具，可以方便地查看系统中的GPU数量。本文将介绍如何使用Python查看GPU数量，并提供相关的代码示例。
## 什么是GPU？
GPU全称为图形处理单元，是电脑上的一种专门用于图形处理的处理器。与中央处理器（CPU）相比，GPU具有更多的核心和更高
原创
2023-09-30 06:51:41
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# PyTorch设置GPU数量
在深度学习领域，GPU是非常重要的硬件设备，可以加快模型训练的速度。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持在GPU上进行加速运算。在实际应用中，我们经常需要设置PyTorch使用的GPU数量，以便有效地管理资源和提高训练效率。
本文将介绍如何在PyTorch中设置GPU数量，以及如何利用多个GPU并行计算。我们将通过代码示例和实际操作，帮助读者更好地
原创
2024-06-27 05:54:01
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在处理“ollama配置gpu数量”的问题时，我发现这是许多IT技术人员在进行机器学习或深度学习项目时常常遇到的障碍。本文将详细记录我解决这一问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
## 环境准备
在开始配置之前，我们需要确保满足以下软硬件要求：
- **硬件要求**
- GPU：NVIDIA CUDA支持的显卡（如RTX 2080及以上）
- CPU：至少4核
- R
一、嵌入层欢迎阅读嵌入主题的第一课。 在本课程中，我将展示如何使用tf.keras API 实现带嵌入层的模型。 嵌入是一种技术，使深度神经网络能够处理稀疏的类别变量。稀疏类别变量我的意思是一个具有许多可能值（高基数）的类别变量，其中少数（通常只有 1）存在于任何给定的观察中。 一个很好的例子是词汇。 英语中的词汇是成千上万的，但一条推文可能只有十几个词。 词嵌入是将深度学习应用于自然语言的关键技
为了避免日后遗忘，同时也对网友提供借鉴，所以将安装过程记录下来。已经安装了anaconda和vscode，同时在vscode中使用之前在anaconda下设置好的虚拟环境tensorflow。在安装前也需要清楚自己电脑的显卡配置，可以win+r打开命令行工具，输入cmd，并确认。 然后输入nvidia-smi，查看自己电脑的显卡版本。 然后我下载的是CUDA的11.6.2于22
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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CUDA是由Nvidia开发的并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行通用计算。CUDA使开发人员能够利用GPU的强大功能来加速计算密集型应用程序的可并行化部分。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。闲话少说，先开始安装GPU显卡驱动。1、检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源，参照网上资料有版本差异，我取
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2024-02-27 21:42:57
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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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2024-04-11 22:51:36
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PyTorch Performance Tuning Guide（三）针对GPU的优化方法3.1 启用 cuDNN auto-tuner3.2 避免不必要的 CPU-GPU 同步3.3 直接在目标设备上创建张量3.4 使用混合精度和 AMP3.5 在输入长度可变的情况下预分配内存 原本是应该先介绍第二部分针对 CPU 的优化方法，由于其中的方法自己都没有实践过，感觉绝大部分人也用不上，所以暂时
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2024-06-08 16:57:46
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从游戏、短视频到人工智能、工业仿真再到元宇宙，这些当下风口都离不开同一种芯片——GPU。根据IDC数据，2019年时我国AI市场每台服务器配置1-20个GPU，加权计算平均每台AI服务器配置8.02个GPU加速卡。另外GPU在所有加速卡类型里市场份额占91.9%。这样的行业趋势下，除了GPU创业公司受资本热捧以外，CPU传统巨头英特尔也加速了在GPU上的布局。今年以来，英特尔在GPU上的动作密度之
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2024-08-29 14:53:46
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# CUDA 检测 GPU 数量的 Python 实现指南
在现代计算中，GPU（图形处理单元）已成为高性能计算的关键组件，特别是在深度学习、科学计算和数据分析等领域。对于希望利用 CUDA 加速计算的开发者来说，首先确定系统中的 GPU 数量是非常重要的一步。本文将指导您如何在 Python 中实现 CUDA 检测 GPU 数量，并提供详细的步骤和示例代码。
## 1. 流程概述
在开始之
