本篇文章易天光通信将为大家解读光模块温度过高是由什么原因引起的，以及如何解决。一般来说，全新的光模块在短期使用的过程中是不会有什么太大的问题的。光模块是一种比较灵敏的光学器件，当光模块的工作温度过高时，会引起发射光功率过大、接收信号错误、丢包等问题，严重时甚至会直接烧坏光模块。光模块温度过高，会将对应端口的指示灯置为红色，这时我们可以看到一串数字—0x00000001，代表光模块温度过高。解决的措
CPU是电脑的重要组成部分，也是电脑的核心部件，在使用电脑的过程中，经常会遇到CPU温度过高的情况，很多小伙伴就不知道该怎么办好了。本期文章就跟大家聊聊如何改善CPU温度过高的状况。 检查CPU配套部件是否正常工作？CPU本身虽然能独立工作，但基于其高温的情况，无论是台式机还是笔记本电脑，都会根据CPU型号的不同，以及热量的大小配备相应的冷却设备，一般最常见的设备就是风扇。如果风扇转速
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2024-04-06 16:48:50
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随着ChatGPT的迅速出圈，加速了大模型时代的变革。对于以Transformer、MOE结构为代表的大模型来说，传统的单机单卡训练模式肯定不能满足上千（万）亿级参数的模型训练，这时候我们就需要解决内存墙和通信墙等一系列问题，在单机多卡或者多机多卡进行模型训练。最近，我也在探索大模型相关的一些技术，下面做一个简单的总结，后续争取每一个季度更新一次，本文主要涉及AI集群、AI集群通信、大模型训练（参
前言
这篇blog是基于处理oracle数据库性能问题的经验写就,它是对常见的性能问题做的总结,它的适用范围: 高并发高负载的系统. 需要先申明的是: 对于所有的调优的方法,都是有适用范围的; 所以下面提到的所有的内容,请” 批判性”阅读.
OS swapping/paging 引发的数据库concurrency方面的性能问题
一、如何查看nvidia显卡（GPU）的利用率和温度步骤：1.win+R，再输入‘CMD’进入命令行模式2.输入命令（直接复制即可）：cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI3.输入命令（直接复制即可）：nvidia-smi.exe二、看懂nvidia显卡（GPU）的利用率和温度三、显卡温度多少算正常？显卡温度： 显卡一般是整个机箱里温度最
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2023-10-03 14:49:25
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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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本来一切正常的云主机，突然cpu 100% ,这事出无常必有妖，本能的反应便是中了挖矿病毒，上网络上搜索 top 命令中查看的 进程中占有100 的 kswapd0 这个线程，发现中招的不止我自己 文章目录一、关于 kswapd0二、删除挖矿病毒三、安全防护 一、关于 kswapd0 它是虚拟内存管理中，负责换页的，操作系统每过一定时间就会唤醒kswapd ，看看内存是否紧张，如果不紧张，则
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2024-04-20 21:47:36
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1）GPU Skinning不生效问题2）勾选凸包报的警告问题3）Unity 2019 图片压缩格式选择4）Android Export打包对压缩的影响5）Android内存中的Unknown部分泄漏 RenderingQ：Unity版本：2019.3.0f6Shader：GPUSkinningUnlitSkin2测试Scene ：Adam_Player_Crowd测试手机 ：Samsu
编译自design-reus，谢谢。据报道，超低功耗图形 IP 领导者 Think Silicon将在2022 年Embedded World上展示业界首款基于 RISC-V 的 GPU——NEOX™ G 系列和 A 系列。该公司还将推出 NEMA®|pico-VG，这是用于 MCU 驱动的 SoC 的 NEMA®|GPU 系列的最新产品，它支持丰富的矢量图形，并通过将 CPU 利用率降低高达 9
整个深度学习就是靠梯度下降算法撑起来的。整个运行的过程就是求解一个巨大的函数，求解这个函数的方法使用的就是梯度下降算法。Conv2d(imput, output, kernel_size, stride, padding)其中output就是卷积核个数，下层卷积层的输入跟上层卷积层的输出应保持一致。stride为步长，如果不标注的话默认为1。padding为零填充，它的作用是可以使卷积过程从卷积核
# 深度学习与GPU温度及占用率的关系
在深度学习的训练过程中，GPU（图形处理单元）通常会被大量调用以加速计算。然而，有时我们可能会遇到一个奇怪的现象：GPU的温度很高，但占用率却为0。这篇文章将帮助您理解这一现象的原因，以及如何正确使用GPU来加速您的深度学习模型。
## 1. GPU工作原理
首先，让我们了解一下GPU的工作原理。GPU是一个并行计算的硬件，特别适合处理深度学习中大量的
原创
2024-09-19 04:42:27
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在现代渲染环境中，很多情况下在一个数据帧期间会产生计算负荷。在GPU上计算通常（非固定功能）是并行编程的，通常用于具有挑战性，完全不可能或仅通过标准图形管道（顶点/几何/细化/栅格/碎片）实现的效率低下的技术。一般情况下，计算在实现技术方面提供了几乎绝对的灵活性。但是这种普遍性带来了其他挑战：在同步渲染任务方面，GPU可以做出的假设要少得多，尤其是在我们尝试优化GPU并使负载饱和的情况下。无需过多
前言 大夫看病也要望闻问切，具体问题需要具体分析，想要一套适用于所有电脑的方案是不可能的。电脑卡顿的原因有很多种，在这里简单讲一下，如何简单的判断自己电脑的卡顿原因并给出对应的解决办法。仅仅是简单问题的解决，复杂的问题还是得高手亲自出马，像医生那样“望闻问切”更合适。首先需要声明：有些系统卡顿是性能不够的原因，有些卡顿是优化的原因，有些是“众生平等”的卡顿（什么机器来了都卡），有些是硬件方面的原因
# Android获取高通CPU温度和GPU温度
## 概述
在Android开发中，有时候我们需要获取设备的CPU温度和GPU温度信息。本文将教会你如何实现在Android设备上获取高通CPU温度和GPU温度。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(获取CPU温度)
C(获取GPU温度)
D(结束)
A --> B
A -
原创
2024-01-28 11:30:18
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毕设的一部分，前段时间，在yolov5上进行一系列的消融实验，让他更轻（Flops更小，内存占用更低，参数更少），更快（加入shuffle channel，yolov5 head进行通道裁剪，在320的input_size至少能在树莓派4B上一秒推理10帧），更易部署（摘除Focus层和四次slice操作，让模型量化精度下降在可接受范围内）。一、消融实验结果比对IDModelInput_sizeF
Android平台ScreenShot(只支持USB模式)FPS(1秒内游戏画面或者应用界面真实平均刷新次数,俗称帖率/FPS)1)Avg(FPS):平均帖率 2)Var(FPS):帖率方差 3)Drop(FPS):降帖次数(平均每小时相邻两个FPS点下降大于8贴的次数)jank(1秒内卡顿次数)1)BigJank:1秒内严重卡顿次数2)jank(10分钟):平均每10分走过来卡顿次数3)BigJ
很多人说Win10系统游戏兼容性差，游戏体验差。其实这个说法很不正确。对于大多数游戏玩家来说，Win10是一个不错的游戏平台。不仅兼容性好，Xbox的原生加持也让玩家更享受。很多人不知道Win10中有一些游戏的小设置，可以瞬间提升你电脑的游戏体验。需要哪些具体设置？来吧，带你了解一下。Win10系统游戏优化设置首先，打开“游戏模式”1.单击[开始]菜单，选择[设置]，然后单击[游戏]。2.单击[游
一、GPU与CPU 既然要学习图形渲染，那么我们首先得了解CPU与GPU，可以参考CPU与GPU的设计区别 上图中，绿色表示计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。 可以看出，CPU中包含了大量的Cache,还有复杂的控制逻辑和许多优化电路，计算功能只占一小部分，而GPU中有众多的计算单元和超长的流水线，其控制单元很少并且省去了Cache（高速缓冲存储器，一种特殊的存储器子系统，其中复制
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2024-03-27 05:54:31
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一、硬件与环境显卡：GTX 1080 系统：Ubuntu 14.04 CUDA：cuda_8.0.44_linux.run cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz注意：GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。CUDA从此处下载。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。 CUDA下载界面
GTX1080显卡必须用cuDNN-
点击率预估是广告技术的核心算法之一，它是很多广告算法工程师喜爱的战场。一直想介绍一下点击率预估，但是涉及公式和模型理论太多，怕说不清楚，读者也不明白。所以，这段时间花了一些时间整理点击率预估的知识，希望在尽量不使用数据公式的情况下，把大道理讲清楚，给一些不愿意看公式的同学一个Cook Book。点击率预测是什么？点击率预测是对每次广告的点击情况做出预测，可以判定这次为点击或不点击，也可以给出点击
