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
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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鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术，想找一本入门的教材，选择了Jason Sanders等所著的书《CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming》。这本书作为入门教材，写的很不错。自己觉得从
文章方式一方式二 本文章中使用的网络模型架构图：GPU训练有两种方式：方式一使用gpu训练只要找到：网络模型、数据（输入和标注）、损失函数再调用.cuda()即可。 CPU训练代码：import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Fla
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2024-07-29 14:42:13
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想想学习CUDA的时间也应该有十来天了，也该是做一个小总结了，说说我理解的CUDA，它到底是什么东西？ 其实说到CUDA，还真的没几个人知道，说实话，我也听说不久，主要因为它2007年才刚发布，也是这几年才刚兴起，国内那就更慢了。 CUDA它中文的名字是统一计算设备架构，CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备
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2024-05-25 11:00:35
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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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GPU是显示卡的“心脏”，GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。 GPU通用计算方面的标准目前有 OP
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2024-04-17 11:51:05
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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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PICA200的具体规格，目透露出来的信息大致是，支持OpenGL ES 1.1，双线性过滤、渲染到w3n理、2x抗锯齿等技术。200MHz频率下，其多边形生成率为每秒1530万个三角形，像素填充率每秒8亿个。400MHz频率下每秒可生成4000万个三角形，100MHz频率下像素填充率也达到4亿个。至于3DS中的PICA200频率如何，目前还不得而知。而主流手机显示芯片与之相比又到达了
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2024-03-29 13:37:37
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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
Ubuntu下进程管理工具 进程管理 一些细节 进程一般分为交互进程、批处理进程和守护进程三类。 守护进程总是活跃，在系统启动时通过脚本自动启动，或由root启动，通常在后台运行。 一个进程可以拥有子进程。当父进程终止时，它的子进程也随之终止；而子进程终止时，父进程通常可以继续运行。 init 进程为根进程，所有进程都是它的子进程 ps 显示进程信息，参数可省略 - aux 以BSD风格显示进程
详细研究WinXP中CPU占用100％原因及解决方法 我们在使用Windows XP操作系统的时候，用着用着系统就变慢了，一看“任务管理器”才发现CPU占用达到100%。这是怎么回事情呢?遇到了，硬件有问题，还是系统设置有问题，在本文中笔者将从硬件，软件和三个方面来讲解系统资源占用率为什么会达到100%。 经常出现CPU占用100%的情况，主要问题可能发生在下面的某些方面:
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2024-02-21 10:15:26
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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
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
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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# Android 显示 GPU 信息的科普文章
在移动应用开发中，GPU（图形处理单元）在处理复杂的图形和图像时表现出色。了解 Android 如何显示 GPU 信息，可以帮助开发者优化他们的应用，提高性能。本文将为你介绍如何在 Android 中获取 GPU 信息，并附带相关的代码示例。
## 获取 GPU 信息的必要性
在 Android 应用中，了解应用使用的 GPU 类型和性能能力
