谷歌宣布将以“有限数量”向谷歌云客户开放张量处理器（Tensor Processing Unit，简称TPU）服务，按时收费，每小时成本6.50美元。谷歌宣布张量处理单元（TPU）现在已经可以在谷歌云平台上供研究人员和开发人员试用，该模块是为谷歌服务（如Search、Street View、Google Photos和Google Translate）提供神经网络计算支持的定制芯片。TPU是一个定
作者 | 陈大鑫、青暮话说人工智能江湖门派众多且繁杂，好似那大脑中的神经网络一般，但繁杂中却仍然有着一统的迹象......许久之前，ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。有童谣为证：熟练ML入门功，不会作文也会诌。不期数年，北方DL神教异军突起，内修表示学习，外练神经网络，心法众多，曰门，曰注意，曰记
中国科技网2011年用户大会暨网络技术培训会圆满召开为了加强与广大用户的交流与合作，不断提升中国科技网的服务质量和服务水平， 11月9日至12日，由中国科技网网络中心主办的“中国科技网2011年用户大会暨网络技术培训会”在湖南张家界举行。院信息办副主任廖方宇、西安分院院长周杰、长春分院党组书记、副院长甘建国、新疆分院党组书记、副院长傅春利、广州分院常务副院长黄宁生、武汉分院副院长苏阳、南京分院副院
1 --allow-outdated-plugins 不停用过期的插件。 2 --allow-running-insecure-content 默认情况下，https 页面不允许从 http 链接引用 javascript/css/plug-ins。添加这一参数会放行这些内容。 3 --allow-scripting-gallery 允许拓展脚本在官方应用中心生效。默认情况下，出于安全因素考虑这些
第一次开始接触了双系统，用的是WIN7+Ubuntu16.04， 之所以用这LINUX发行版本，主要是学习ROS。 这个安装过程十分的坑爹，搞了很久，也算是摸清了一些门路了，在此记录一下，希望可以帮助到大家。1.下载 我从阿里云镜像站下载的Ubuntu16.04 ，以下几个镜像站都可以，找一个自己下载速度很快的即可中科大源 http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-rel
熟悉UWA的朋友都了解我们每周五的特色活动—技术诊断一对一，该方式由UWA工程师通过视频会议的形式，通过对其项目的测评数据进行解读，为其提供定制化的建议，帮助该团队能更加有的放矢地优化。今天我们将以一款MMO手游为例，分享UWA技术诊断的全过程，希望能对大家的开发有所借鉴，同时也期待大家能从根本上逐渐掌握性能优化的思路，从此优化不再盲目。 我们将从优化的几大性能参数如CPU、内存、GPU出发，通
需要了解知识：LinuxC语言Makefile概述Linux是宏内核（或单内核）的操作体系统。（Windows微内核）宏内核是所有的内核功能被整体编译在一起，形成一个单独的内核镜像，内核中各模块的交互是通过直接的函数调用，效率非常高。微内核是实现内核中相当关键和核心的一部分，其他功能模块被单独编译，功能模块之间的交互通过微内核提供的某种通信机制来建立的。宏内核如果要增加、删除、修改内核的某个功能，
总线的优点就是能够更加方便地更换各个部件。如果您想更换一个更好的显卡，您只需从总线上拔掉原来的显卡，然后插上新的就可以了。如果您要在计算机上安装两个显示器，只需在总线上插入两个显卡。二、三十年前，处理器的速度要非常慢，以便与总线同步，即总线与处理器的速度相同。而且当时计算机上只有一条总线。现在，处理器的运转速度非常快，多数计
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2024-08-02 23:17:47
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正文：整体结构将主要分为逻辑结构，物理结构两个方面进行理解：首先一定要对怎么cpu与gpu异构模型有一定的了解，CPU 与 GPU通过中间的PCI总线进行连接和传输。根据前文NVCC的编译过程，我们可以了解到，一个.cu文件经过编译之后会更具不同的硬件转化为其相对应的2进制文件，分开传到cpu 和 gpu进行异步执行。如下图：逻辑结构：为了方便编程和理解，CUDA根据GPU硬件设计了相应的编程模型
8位CPU是上世纪70年代开始采用的典型CPU结构，代表产品有因特尔的8080系列。 是现代普遍采用的64位，32 位总线结构CPU的起始。 本文将基于有限状态机（Finite State Machine, FSM）采用Verilog硬件描述语言对8位RISC架构CPU进行实现。 &nbs
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2024-04-20 21:39:57
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问题描述 这个问题的出现还是比较常见：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 23.69 GiB total capacity; 15.74 GiB already allocated; 2.44 MiB free;
CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（Part I）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法（Part II）CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化CUDA学习笔记（LESSON7）——常用优化策略&动态并行化GPU优化对于GPU的优化，我们有不同的方法，比如挑选一个好
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2024-05-08 19:30:01
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第三十一课 多GPU并行 这个图是2014年的时候，农历新年那一天，沐神和老板在 CMU 装机器，但是这台机器没装好，散热有问题，因为 GPU 之间靠太近了，用了一个月之后烧掉了一块GPU。这是沐神第一次装 GPU 犯了个错误。我们引以为戒。目录理论部分实践部分理论部分  
tensorflow目前已经升级至r1.10版本。在之前的深度学习中，我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序，当数据量变大后，tensorflow跑的非常慢，在内存不足情况下，又容易造成系统崩溃（虚拟机走的是windows7）。 配置信息 为了后续的深度学习，不得已，我在京东买了一部组装厂商提供的主机，是网吧特供机。配置如下：CPU i5 8400 6核16G
跨工作站显卡资源共享目前万兆网卡，但是不推荐window平台，一般使用在服务器,目前是压缩数据包方式。一个4k/帧大概为4MB· RDMA技术对硬件有哪些限制，能否用于以太网络？是否依赖网络带宽限制，能否达到网络带宽的极限传输速率？使用什么协议传输数据，是否可靠？RDMA接收到的数据能否直接被其他进程使用，例如：Unity3D？单机多卡是否对RDMA的传输速率有影响？答：推
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2024-09-26 20:43:59
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高端四路服务器是最能显示厂商实力的产品，TYAN泰安在研发这类产品是很有自己的心得的。无论是Intel还是AMD平台上，泰安都奠定了高端四路服务器主板的领先优势。在已经上市的S4985、S4981四路服务器主板后，泰安再接再厉，再次推出S4907和S4980服务器主板。由于四路服务器在高性能运算、数据分析上有着强大的优势，因此，深受行业、企业级用户的青魅。对于大多数用户来说，很难想象一款四路服务器
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2024-09-08 23:53:03
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大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时，通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时，会在云中租用 CPU 和 GPU 实例，将代码和依赖项复制到实例中，然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉，那么您可能会奇怪：为什么一定要用 Docker 容器呢？运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行，并能够根据客户需求进行扩展。那
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2024-07-04 16:15:51
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这个需要一定caffe基础的人才可以配置，入门者请先看如何把caffe-master给编译成功。参考博客： Win7_64bit + VS2013 + CUDA7.5 + Opencv2.4.10 成功配置Caffe环境 其主要时GPU版的配置 Cuda学习笔记（四）——在vs2010中配置.cpp和.cu文
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2024-08-30 13:57:21
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1、darknetdarknet是一个c写的可以使用GPU方式来调用深度卷积网络来识别物体的深度学习框架，上手及其简单，易用。1.1 编译到官方网站下载后编译darknet，注意一定要下载cudn，编译gpu版本。为了演示方便，这里直接在windows上编译，使用cmake就行，依赖就是opencv，stb，还有就是cuda。 使用cuda静态库 将opencv和cuda，以及pthreads的头
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2024-05-15 21:50:20
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关于加载设计器遇到一个或多个错误问题的解决用VS.2005搞.NET开发的同仁们，也许有不少人经常遇到如下图所示的错误吧：有人说这是VS.2005的一个漏洞，就算是吧，因为你最终也没有找到这个问题的所在，再加上也许整天的加班，也许有点时间还想缓解一下长期工作的压力，也许。。。。。。。重要的一点就是程序调试还没有错误，美中不足的就是我们怎么来设计，也许你会选择硬编码，不过没有办法只好委曲求全了，管它
