炼丹药的迷惑相信各位丹友在炼丹期间都会遇到各种各样的问题，有些问题查查资料，做做实验就解决了，有些问题可能还是需要等大佬们去解决。本人在炼丹期间，就遇到了一个问题，这里简单分享一下，一般我们训练模型的时候，选择一个较大的Batch加载训练数据是一个高效训练的方法，当然也不是说Batch越大就越好，一个合适的Batch size对于模型训练才是最好的选择。如果输入是高分辨率图像的时候，由于显存的限制
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2024-05-27 19:10:20
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CUDA程序优化应该考虑的点：精度：只在关键步骤使用双精度，其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡。 延迟：需要首先缓冲一部分数据，缓冲的大小应该可以保证每个内核程序处理的一批数据能够让GPU慢负荷工作。计算量：计算量太小的程序使用CUDA很不合算；当需要计算的问题的计算密集度很低的时候，执行计算的时间远远比IO花费的时间短，整个程序的瓶颈出现在PCI-E带宽上。优秀的C
目录深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件：TPU深度学习硬件：CPU和GPU1.提升CPU的利用率Ⅰ：提升空间和时间的内存本地性①在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器L1：访问延时 0.5nsL2：访问延时 7 ns(14 * L1)主内存访问延时： 100ns(200 * L1)，内存访问太慢了② 提升空间和时间的内存本地性时间：重用
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2024-03-28 13:38:16
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Gromacs是良好大分子分子动力学模拟软件 ，鉴于当前网络上关于此软件的使用说明及介绍很少，对于象我这样的初学者来说，有很大困难，所以根据我十天以来的安装和使用体会，借着酒劲写下以下的东西，为以后使用这个软件的同学创造一点点的便利。
当前网上能够搜索到的关于Gromacs安装的说明不外乎两篇中文指南，因为Gromacs是在Linux系统下安装使用的，所以这两篇文件中都需要设计 修改一
一、概念中断其实是一种异步的事件处理机制，可以提高系统的并发处理能力。Linux将中断处理过程分成了两个阶段：上半部和下半部 （1）上半部用来快速处理中断，它在中断禁止模式下运行，主要处理跟硬件紧密相关的或时间敏感的工作。即硬中断，特点是快速执行。 （2）下半部用来延时处理上半部未完成的工作，通常以内核线程的方式运行。即软中断，特点是延迟执行。二、排查查看软中断运行情况cat /proc/soft
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2024-09-07 17:05:33
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不得不说，Colossal-AI训练系统这个开源项目的涨星速度是真快。在“没十几块显卡玩不起大模型”的当下，它硬是只用一张消费级显卡，成功单挑了180亿参数的大模型。难怪每逢新版本发布前后，都会连续好几天霸榜GitHub热门第一。使用github-star-history制图之前我们也介绍过，Colossal-AI的一个重点就是打破了内存墙限制，如训练GPT-2与英伟达自己的Megatron-LM
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2024-03-30 21:04:46
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发布会传送门产品详情人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占用一整张G
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2024-01-11 06:56:35
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原因在于我发现我租用的GPU利用率极低，所以想学习提高GPU利用率的方法，以及由此带来的解决一系列问题的方法。首先我的思路是想在本地学习，再去租用的GPU上用，结果发现我电脑上任务管理器独显看不了cuda。于是我想重新彻底安装好cuda+cudnn。但按教程默认路径（很重要）安装完后cuda后，nvcc -V却没有用。任务管理器中GPU检测没有cuda带来的一系列问题（但最终无法解决）：(1)cu
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2023-11-13 18:34:09
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1.如何进行迁移使用Pytorch写的模型：对模型和相应的数据使用.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。另外一种方式，使用.to(device)的方式，将cpu的数据切换到gpu，如下:#配置参数：config.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available(
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2023-08-11 19:25:08
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DS-5 Streamline是ARM提供的一个强大的图形化性能分析和抓取工具，其不仅可以用来做CPU的运行时性能分析，最主要的是还可以用来做Mali系列的GPU分析。甚至可以做基本上是Mali上面最强大的GPU性能分析工具。环境搭建 要想使用Streamline抓取性能必须配置kernel和配置gator。gator是运行在目标机器上的抓取代
介绍： 近期自己画一个MPU6050模块，电路设计只实现基本读取数据功能。在网上参考了不少的电路原理图，都大同小异，在一些电容电阻的取值有些许不同。笔者在实现电路时遇到了MPU6050能读ID但读值为零的硬件电路问题，经过许久调试最终能够读取数据值，在这里做个记录，希望对遇到同样问题的伙伴能有所帮助。问题描述： &nb
不知大家收到信息没？微软已经做好了推送今年最重要Windows10版本的准备了，那就是许多游戏玩家期待已久的Windows10 20H1。该版本的更新其中就包括Windows Display Driver Model(WDDM)2.7，可提高多显示器设置上的整体游戏性能，视频输出和刷新率。另外还有小电在别的文章中提及到的磁盘/CPU使用率过高问题，该系统版本会通过Windows Search减少磁
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2024-05-24 15:21:25
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从Android3.0开始，Android 2D渲染通道被设计成能很好的支持硬件加速。使用GPU的View在Canvas上进行画的操作时都会使用硬件加速。在最新的Android版本里，图形硬件加速及绘制技巧得到了更好的提升。
开启硬件加速最简单的方法就是在整个程序中全局开启它，如果程序只使用标准的View和Drawable的话，全局开启没什么影响，但是硬件加速不支持所有的2D绘制操
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2024-09-25 17:40:58
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一.使用NGUINGUI和UGUI比起来我更喜欢NGUI，因为NGUI可将图片打成图集，而且它和texturepacker配合使用会十分的方便，高效。texturepacker导出一张合图和一个文本，使用NGUI创建一个Atlas，拖拽上去即可。二.NGUI性能提升。首先来一段源码：这是UIPanel里面的代码。void FillAllDrawCalls ()
{
for (int i =
可预见的未来（能否替代测试岗位）在对这个问题探讨之前，我们先回忆一下作为一名测试工程师（功能），测试一个系统/模块/页面的过程。可以大致分为这四个：分析需求，测试用例编写，执行测试用例，执行结果反馈。chatGPT可以帮我们做什么？1. 测试用例编写上世纪80年代“基于模型的自动化测试”概念已被提出，这种方法可以帮助测试工程师基于建立的测试模型生成测试用例，它的缺点在于算法的实现对于测试工程师是一
随着 NVIDIA GPU 计算性能的不断提升，如何提升 GPU 利用率是开发者普遍关心的问题之一。从 Kepler 架构开始，NVIDIA GPU 支持多个 CUDA kernels 函数的并发执行，称为 Hyper-Q 技术。Hyper-Q 技术支持多个 CUDA streams、多个 CPU threads 或者多个 CPU processes 同时发射 CUDA kernels 函
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2024-03-15 09:19:54
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怎样提高电脑运行速度？可以采取的措施有以下这些：一、关闭阴影和视觉效果Windows 10包括一些吸引人的外观和视觉功能，用于程序窗口、文本、图标和其他区域。虽然看起来很漂亮甚至很炫，但这是要付出代价的，这些功能(也称为阴影和视觉效果)会耗尽系统资源，从而导致Windows运行速度变慢。要关闭这些资源消耗功能，请执行以下操作：1.在任务栏上“开始”按钮旁边的“搜索”文本框中，键入sysdm.cpl
简介：为什么要进行硬件合成？ 传统上，Web浏览器完全依靠CPU来呈现网页内容。如今，即使是最小的设备，功能强大的GPU也已成为不可或缺的一部分，人们的注意力已转移到寻找更有效地使用此基础硬件以实现更好的性能和节能的方法。使用GPU合成网页内容可以大大提高速度。 硬件合成的好处有以下三种：在涉及大量像素的绘图和合成操作中，在GPU上合成页面层
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2024-04-02 14:12:11
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1、显卡驱动： 1.1、首先禁用集显，网上教程比较多，一直到 输入lsmod | grep nouveau没有输出为止，证明禁用成功。 1.2、集显禁用以后，我是采用 apt-get 的方式直接安装显卡驱动的，没有采用源码编译的方式，因为这样更快更省事，而且没有出错。 可借鉴这篇博文的安装方式 我的安装过程都很顺利，没有报错。若有同学出现错误，请另行寻找其余的解决方式。2、cuda9安装 cud
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2024-06-05 14:39:52
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如今，显卡不仅在工作站、个人PC中变得非常重要，而且在数据中心也处于举足轻重的地位。CPU负责通用计算、GPU负责加速计算已经成为绝大数数据中心一种常态。用于加速计算的GPU专用处理器，它将计算密集型任务从CPU中分离出来，CPU继续发挥自己通用计算和逻辑运算能力，将并行计算、机器学习和AI计算等任务交给GPU处理。 实际上，从1999年GPU被定义开始至今，GPU通用加速计算已经非常
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2024-03-18 06:39:52
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