Deepin15.4 下 CUDA 配置方法deepin15.4不仅漂亮而且运行流畅，吸引了大批linuxer，其中也不乏搞cuda的小伙伴。但是有不少童鞋在deepin15.4下配置cuda遇到了困难，所以抽空写个博文说一下我配置的方法。主要针对电脑是intel 核显，nvidia显卡，需要运行cuda,并且有双显卡热切换需求的小朋友。我的环境先说一下我电脑的配置吧，大家的硬件环境不一样，我也没
共享内存概述 共享内存允许两个或者多个进程共享给定的存储区域 共享内存的特点： 共享内存是进程间共享数据的一种最快的方法 一个进程向共享的内存区域写入了数据，共享这个内存区域的所有进程就可以立刻看到其中的内
# 核显GPU能跑PyTorch吗？——深入理解PyTorch与核显的兼容性
近年来，人工智能技术迅速发展，特别是在深度学习领域，PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，其强大的功能和灵活性吸引了众多开发者和研究者。对于那些没有独立显卡的用户，使用集成显卡（即“核显”）进行深度学习训练与推理时，大家可能会问：“核显GPU能跑PyTorch吗？”本文将对此进行探讨，并附带代码示例与实践指导。
核心显卡和独立显卡能同时使用吗核心显卡是集成在主板上的，独立显卡上可以卸载的； 主板上有核心显卡也是可以安装独立显卡的； 安装独立显卡是自动屏蔽集成显卡性能输出的，没有安装独立显卡驱动就是默认集成显卡性能。组双屏的话,能独显和核显一起用吗大部分中高的独立显卡均可支持双屏输出； 在台式电脑上安装独立显卡会自动屏蔽集成显卡输出； 安装好独立显卡去的后可直接设置显卡的双屏模式，如复制模式和扩展模式。集成
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2024-03-26 06:36:06
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萌新、小白不管在那个复方都最容易被蒙骗和吃亏，在硬件行业更是如此，因为硬件保质能力远强于一般的产品，这里能做很多文章，之前我们也科普过CPU最容易被蒙骗的地方是分类和命名， 而今天而我们在针对萌新科普一下显卡(GPU)的知识，也是从小白最基础，也是最容易被骗的分类开始。很多人认为显卡的电脑中最重要的硬件，因此对显卡也最为关注，其实也确实如此，因为显卡的强弱提升是最容易被用户所感知的，显卡的性能给你
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2024-05-13 03:33:22
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回答：ps对电脑配置的要求主要是内存 、CPU 、硬盘，对于photoshop用户来说，在选择配件时所关注的重点应该是这样：内存 > CPU > 硬盘，显卡方面无需投入太多预算，入门独显或者核显就可以。一、photoshop电脑配置要求：CPU，cpu性能的好坏对于photoshop比较重要，但是不需要太高端。性能越高的CPU，photoshop处理的速度就越快，吃CPU的主要是滤镜这
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2023-09-28 14:24:47
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# 如何实现 PyTorch 的核显
在使用 PyTorch 进行深度学习和机器学习时，利用 GPU（图形处理单元）来加速计算是一个常见的做法。对于一些支持核显的设备，我们可以通过相应的设置来使用核显（也称为集成显卡）进行加速。本文将带你一步步实现 PyTorch 的核显功能。
## 整体流程
以下是实现 PyTorch 核显的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Java 与 GPU 核显的结合
随着计算技术的发展，GPU（图形处理单元）逐渐从游戏和图形渲染的领域扩展到了数据处理和高性能计算的领域。Java 作为一种跨平台的编程语言，也开始逐步支持在其环境中利用 GPU 的计算能力，尤其是在处理大量数据时可以显著提高性能。本文将探讨如何在 Java 中使用 GPU 核显，并提供一些基本的代码示例。
## GPU 核显简介
GPU 核显，或称为集成
中心（Die）又称为内核，是CPU最镇静的组成部门。CPU中心那块隆起的芯片便是中心，是佑蕙晶硅以冶?的临盆工艺造造出去的，CPU局部的钾葡、接支/存储命令、处置数据皆跎中心真行。种种CPU中心皆具颖ヌ定的逻辑结构，一级缓存、两级缓存、真行单元、指令级单元战总线接心等逻辑单元皆邑有控铺的挨算。
为了便于CPU希图、临盆、销售的经管，CPU造造商会对种种CPU中心给出响应的代号，那
# 在核显上安装PyTorch：一站式指南
随着人工智能与深度学习的迅猛发展，越来越多的开发者和研究人员开始使用PyTorch作为实现深度学习模型的框架。PyTorch以其灵活性和易用性受到广泛欢迎。然而，许多使用集成显卡（核显）的用户在安装和配置PyTorch时可能会面临一些挑战。本文将详细介绍如何在核显上成功安装PyTorch，并提供相关的代码示例和可视化图表。
## 1. 硬件要求
在
# 如何使用 PyTorch 在核显 750 上进行深度学习开发
作为一名刚入行的开发者，了解如何在你的设备上使用PyTorch进行深度学习是一个重要的步骤。在本文中，我们会介绍如何配置和使用PyTorch，特别是在带有核显750的设备上。接下来，我们首先展示整个流程，然后逐步讲解每一步所需要的代码。
## 整体流程
我们将整个过程分为几个主要步骤，具体如下表所示：
| 步骤
还认为你的电脑的速度效果比不上苹果吗？还在嫌电脑渲染速度慢吗？试一下，电脑开启GPU硬件加速吧！只要有独显轻松加速（毕竟苹果笔记本要配独显电脑的价格基本上在15000以上，而且显卡的性能还不怎么好）先打开PhotoShop软件查看一下当前你电脑的ps软件用的是Inter的核显还是独显 选择编辑->首选项(可能要往下拉或者Photoshop全屏)->常规 选择常规后选择性能;可以看到如
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2023-11-12 11:39:29
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1、共享内存相关的一些参数：1）/proc/sys/kernel/shmall 该文件表示在任何给定时刻，系统上可以使用的共享内存的总量（bytes）。 缺省设置：2097152(操作系统的内核、版本不同会有所不同)2）/proc/sys/kernel/shmmax 该文件表示内核所允许的最大共享内存段的大小（bytes）。 &
最近在评论区和私信中能够看到部分朋友不理解i7-1065G7+MX350这样的配置组合，针对这个疑问，我们特地做了一期比较详尽的比较，测试的机型为小新15 2020的顶配机型： Intel Core i7-1065G7+NVIDA GeForce MX 350 GDDR5，内存是双通道DDR4-3200MHz高频内存。理论图形性能首先测试一下理论图形性能，选取项目是3DMark的Fire Str
安装UOS和Deepin双系统并且让这两个系统都共用/home分区会有怎样的问题呢？以下就一起来测试下，将提供测试内容及遇到问题的报告。测试计算机的配置惠普暗影精灵6 plus 笔记本。CPU i7 10870h。内存16g ddr4 3200双通道。显卡 rtx 2070(屏蔽集显)。注：共分出400G硬盘空间尝试，如果测试出UOS和Deepin能正常使用，则留着，如果有任何问题或者是不好用，则
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2024-10-28 18:53:37
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ollama使用核显GPU是很多开发者在进行深度学习和模型训练时遇到的问题。随着深度学习的普及，越来越多的人希望能够充分利用系统自带的集成显卡进行模型推理和训练，以节省资源和降低设备成本。本文将详细探讨如何通过分析协议、抓包、报文结构、交互过程、字段解析和工具链集成等方式，解决这一问题。
## 协议背景
在探讨ollama与核显GPU的使用情况之前，我们需要了解其协议的背景。我们通过以下两个图
一、什么是共享内存 共享内存指 (shared memory)在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器（CPU）访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器，这样就要对存储器进行缓存（Cache）。任何一个缓存的数据被更新后，由于其他处理器也可能要存取，共享内存就需要立即更新，否则不同的处理器可能用到不同的数据。共享内存是 Linux下的多进程之间的通信方法 ,这种方法通常用于一个程序
一.探索版（带坑，想直接编译的可以跳过这部分看直接版）前段时间由于项目需要，需要使用intel NUC设备，拿到设备立马装上ubuntu14.04系统，装上系统后发现显卡驱动没装上，直接导致的结果就是三维显示（渲染）效果很卡顿。google了一下大概找到了原因，因为这款 intel NUC使用的是处理器为i7，14.04中内核中没有对应的驱动（这点不敢苟同，因为我另一台笔记本也是i7处理器，装的u
虽然笔者身边玩单反相机的朋友大多是荷包鼓鼓的“米人”，但是大家似乎对于除了相机、镜头之外的其他装备并不是非常感兴趣。尤其很多人还在抱着一台用了很久的笔记本四处游山玩水，并家里的台式机也是双核处理器居多。难道处理照片对于电脑的要求真的不高，或者说现在铺天盖地的四核处理器尚无用武之地？今天的文章，笔者就和大家一起探讨，多线程+新架构CPU对于照片处理到底有没有帮助？四线程看起来的确够阵势！由于种种限制
在这个博文中，我将与大家探讨如何成功使用核显来跑 PyTorch。使用核显（集成显卡）来进行深度学习训练和推理虽然挑战性大，但通过合理的配置和调优，依然可以取得令人满意的效果。接下来，我将详细介绍背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论。
## 背景描述
在最近的研究和开发中，人们发现越来越多的开发者和研究人员开始关注使用核显来运行 PyTorch。尽管传统上我们会选择高性能的独
