java获取cpu.内存.硬盘信息
1 下载安装sigar-1.6.4.zip
使用java自带的包获取系统数据，容易找不到包，尤其是内存信息不够准确，所以选择使用sigar获取系统信息。
下载地址：http://sourceforge.net/projects/sigar/files/latest/download?source=files
解压压缩包，将lib下sigar.jar导入eclip
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2024-09-20 07:18:57
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Java 如何利用 GPU 计算的探索过程
在现代计算中，GPU（图形处理单元）已成为提升计算性能的重要工具，尤其是在深度学习、机器学习和图像处理等领域。为了充分利用这种强大的计算能力，尤其是在 Java 环境中，开发者需要了解如何将任务转交给 GPU 来执行。以下是我在这一过程中遇到的问题及其解决方案的详细记录。
### 问题背景
随着数据科学的迅速发展，采用 GPU 加速计算的需求日益增
高性能计算 数据库技术的成熟，数据挖掘应用，生物基因技术的发展，历史数据的几何级膨胀等要求高性能计算 (High Performance Computing ， HPC) 。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题，但是分布式系统有通信开销大，故障率高；数据的存取结构复杂，开销大；数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理
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2023-10-26 22:22:09
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我们常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力 支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs，就是Floating Point Ope
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2024-04-13 09:24:48
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目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
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2023-12-22 21:14:52
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# Java 如何利用 GPU 加入计算任务的项目方案
## 一、引言
在现代计算中，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力，越来越多地应用于各种计算密集型任务，如深度学习、科学计算和大数据分析等。虽然 Java 并不直接支持 GPU 编程，但通过一些第三方库，可以实现 Java 与 GPU 的高效结合。本文将探讨如何在 Java 中利用 GPU 加入计算任务，并给出一个具体的项目方案。
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ADMM算法学习ADMM定义和背景ADMM方法问题模型增广拉格朗日函数算法流程算法测试算法扩展参考资料 ADMM定义和背景交替向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM）是一种求解具有可分离的凸优化问题的重要方法，由于处理速度快，收敛性能好，ADMM算法在统计学习、机器学习等领域有着广泛应用。交替方向乘子法（ADMM）是一种求解优
# 如何在Java中利用GPU进行计算
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Java中利用GPU进行计算。首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
GPU --> Java: 数据传输
GPU --> CUDA: 计算指令
Java --> GPU: 结果获取
```
接下来，我们将详细介绍每一个步骤以及需要做的事情和代码：
原创
2024-05-20 03:45:28
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基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点，谈起计算，我们一般都会先想到CPU，然而GPU同样具有运算能力，并且在特定的场景下由于CPU。从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的，程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性，上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅
原创
2021-03-23 21:16:15
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CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。1 背景CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是指网络广告的点击到达率，即该广告的实
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2024-09-02 17:50:58
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基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点，谈起计算，我们一般都会先想到CPU，然而GPU同样具有运算能力，并且在特定的场景下由于CPU。从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的，程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性，上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅
原创
2021-03-23 21:16:10
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# 如何在 Android App 中利用 GPU 进行计算
随着移动设备性能的提升，GPU 计算在 Android 应用程序中变得越来越重要。利用 GPU 进行计算，不仅可以提升性能，还能实现更复杂的图形渲染和高效的数据处理。在本文中，我们将深入探讨如何在 Android 应用中使用 OpenGL ES 进行 GPU 计算，并通过一个具体示例来说明其应用流程。
## 具体问题：图像模糊处理
说明我们都知道GPU的算力很强，但到底强在哪里？本篇仅从工程应用的一个例子做示例内容实验用3060Ti（原价2999抢到的，越想越划算） CPU稍微low一点，3400G。（4核8线程）1 长度为100的向量求欧式距离import numpy as np
import torch as tor
from torch.functional import F
vector_len = 100
a
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2023-07-28 13:44:08
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# Java能利用GPU：加速计算的新选择
在高速发展的计算时代，传统的CPU虽然能够执行大量的计算任务，但在面对大量并行计算时其性能受到限制。为了提升计算性能，越来越多的开发者开始探索GPU（图形处理单元）计算的潜力。尽管Java并不是最常用来进行GPU编程的语言，但借助一些框架，Java同样能够有效利用GPU进行计算。
## 为什么选择GPU？
GPU的并行处理能力使得它在处理图像、视频
使用OpenGL进行通用计算需要解决几个问题1.计算流水线的终点是帧缓存或显示器，而科学计算的结果一般需要写入存储器，这是怎么做到的？使用纹理缓存。2.图形流水线处理的是坐标信息和像素信息，怎么才能使它处理通用数据？使用正对投影平面的正交投影。3.OpenGL提供的有限数量的图形处理函数对数据处理效果非常单一，而且都是针对三维模型和像素值的函数，如何制定科学计算所需的算法？GPGPU的计算过程：1
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2024-03-18 21:00:54
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master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.md https://blo
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2020-08-03 15:30:00
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# 如何实现Java GPU计算
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在Java中进行GPU计算。首先，让我们来看整个实现的流程。
```mermaid
erDiagram
GPU --|> Java
```
## 实现步骤
以下是实现Java GPU计算的具体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入相应的Java GPU库 |
原创
2024-04-01 03:54:59
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# Java GPU计算
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门用于图形渲染和图像处理的硬件设备，通常被用于加速图形计算任务。然而，随着计算需求的增加和GPU的高性能特性，人们开始利用GPU进行通用计算，这也就是GPU计算。
在过去的几年中，GPU计算在科学计算、机器学习和数据分析等领域中变得越来越流行。它能够提供比传统CPU更高的计算性能和能效，使
原创
2023-10-30 09:37:33
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1. GPU在处理能力和存储带宽上比CPU更优势，这是由于GPU芯片更多的面积（也就是更多的晶体管）用于计算和存储，而不是控制（复杂控制单元和缓存）。 2. 指令级并行-->线程级并行-->处理器级并行-->节点级并行 3. 指令级并行办法：超标量，乱序执行，超流水，超长指令字，SIMD,分支预测。超长指令字可以减少访存。 4. 超长流水线会带来效率问题，需要更精准的预测功能和更
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2024-03-15 10:31:22
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为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
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2023-12-08 09:19:19
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