root@linuxzgf ~]# topMem: 8174492k total, 7124268k used,并不是代表你的应用程序已经使用了7.1的内存,这7.1G是包含了:应用程序内存 + 缓冲 + 缓存的内存的,需要用free命令查看.下面是一个例子(单位是MB):
[root@linuxzgf ~]# free -m
BERT句向量GPU线上调用等。出现Floating point exception and SystemError: error return without exception set 。 最近上线需要用到bert，走过了很多坑，有的甚至是不知道怎么回事，而且也很容易从解决一个问题，跳
利用A100 GPU加速TensorflowNVIDIA A100 基于 NVIDIA Ampere GPU 架构，提供一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例 GPU (MIG) 和第三代 NVLink。Ampere Tensor Cores 引入了一种专门用于 AI 训练的新型数学模式：TensorFloat-32 (TF32)。 TF32 旨在加速 DL 工作负载中常用的 FP32 数
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2024-02-21 14:13:27
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1.实验预配1)两台路由器的直连网段为12.1.1.0/24;2)R1的环回口为Loopback 0(1.1.1.1/32),3)R2的环回口为Loopback 0(2.2.2.2/32)、Loopback1(22.22.22.22/32);4)R1和R2运行OSPF。2.实验要求1)验证R1、R2的Router-ID；2)在R1配置Loopback 1(11.11.11.11/32),查看R1的
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2024-05-28 22:35:17
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指定GPU设备号记录自己在实验室服务器上运行程序“指定gpu设备号”时的一些总结，和踩过的一些坑。4种方法1. 使用os指定import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'注意：这两行代码一定要放在所有代码之前，尤其要放在“import torch”之前（原因可以向下查看“附录”，或者自己在命令行尝试几种不同的指定方法）2. 在命令行指定CUD
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2024-06-05 13:17:22
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1 概念定义 1.1 频率 频率单位 kHz MHz GHz THz 换算关系 1×10^3Hz 1×10^6Hz 1×10^9Hz 1×10^12Hz 英文名称 Kilo Hz Mega Hz Giga Hz Tera Hz 中文名称 千赫兹 兆赫兹 吉赫兹 太赫兹 1.2 CPU的频率发展 在286及以前的电脑中，CPU的频率与外部总线的频率相同。 Intel 386电脑中采用了时钟分频方式
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2024-09-05 10:10:30
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深入理解 Go 语言线程调度• 进程：资源分配的基本单位 • 线程：调度的基本单位 • 无论是线程还是进程，在 linux 中都以 task_struct 描述，从内核角度看，与进程无本质区别 • Glibc 中的 pthread 库提供 NPTL（Native POSIX Threading Library）支持 进程切换开销• 直接开销 • 切换页表全局目录（
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2024-10-07 09:21:02
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ARM接口编程1. GPIO编程1.1 学会看原理图和手册1.2 蜂鸣器驱动汇编版本1.3 编译和运行1.4 蜂鸣器驱动C语言版本1.5 编译和运行2. 串口编程2.1 并行和串行接口介绍2.1 串口电路原理图和手册2.2 串口编程2.3 编译和测试2.4 从0实现printf函数2.5 编译和运行3. Nand Flash编程3.1 Nand Flash管脚定义3.2 Nand Flash地址
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2024-10-08 11:16:03
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什么是设备丢失D3D中设备（Device）有两种状态，一种是可操作状态，也就是正常状态，另一种是丢失状态（Lost），处于丢失状态的设备是不能进行渲染操作的。简单的说，设备丢失是只应用程序（Device）与显卡失去了联系，因此无法使用显存。这里的Device不是只硬件，而是我们在程序中创建的Device对象，可以理解为上下文环境。什么情况会导致设备丢失当某些事件发生时，设备会由正常状态转换到丢失状
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2024-05-29 11:09:16
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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
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，可能会遇到“打印GPU ID”的问题。目标是帮助用户获取系统信息，确保模型能够高效地利用GPU资源。本文将详细阐述如何解决“PyTorch打印GPU ID”的流程。
## 备份策略
有效的备份策略是确保操作安全的基础。首先，我们可以通过甘特图来安排备份任务的时间和周期计划。
```mermaid
gantt
title 备份策略甘特图
一般我们应该用"@+id/"来定义一个id，然后用@id来引用一个id，但是现在我发现apps/settings/res/layout/preferenc_progress.xml中有个"@+android:id/title"，怎么理解它？怎么用？
加上android：表示引用android.R.id里面定义的id资源，如果android.R.id里面确实有title这个id资源，就
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2023-07-05 10:57:26
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Docker 是一个非常流行的容器化工具，它可以让我们在应用中使用 GPU 进行计算。然而，配置 Docker 使用 GPU 的过程可能会让人感到困惑。在这篇博文中，我将详细说明如何配置 Docker 使用指定的 GPU ID，以及在这个过程中需要注意的事项。
### 环境准备
在开始之前，确保你的环境已经准备好。以下是安装 GPU 驱动和 Docker 的步骤。
#### 前置依赖安装
查看文件系统现有 lv_test 容量，总计9.9G，已使用2%命令 df -h
2
查看系统中的 PV 情况命令：pvdisplayvg_test 下有两个 PV，分别为 /dev/sdb1 和 /dev/sdb2。我们要做的是移除其中的 /dev/sdb2，记住这个PV有 1
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2024-07-04 20:50:54
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GPU遮挡查询的方法是渲染一个物体时，向GPU发出遮挡查询命令，再渲染物体且不写颜色缓存和深度缓存，然后等待查询结果返回，如果查询结果为渲染的像素数量大于0则表示该物体应该被渲染，否则不被渲染。GPU遮挡查询的简单方法：1.glGenQueriesARB: 创建查询2.glBeginQueryARB: 发送查询命令3.glGetQueryivARB: 查看查询命令是否返回4.glGet
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2024-06-07 20:23:16
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目前很多企业均会使用云计算服务，相比传统自建机房，使用云计算不仅仅能节约成本，还能享受到专业、高质量服务。对于大量重复性计算，机器学习或者提供可视化3D服务的公司而言，使用GPU是必不可少的环节。一、GPU是什么？GPU原本含义是图像图像处理单元，与中央处理器CPU相比，GPU有着并行结构，可以更加高效的进行计算。因为人工智能与机器学习的发展，有大量的图形图像需要处理。游戏行业与3D动画行业的蓬勃
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2024-01-16 16:03:53
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没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tenso
初次尝试GPU Driven —— 大范围植被渲染GPU Driver简单概要，即把整体逻辑放到GPU上运行，解放CPU压榨GPU，初次尝试，记录一下研究过程。渡神纪塞尔达塞尔达塞尔达在开放世界游戏里，经常会有大范围植被渲染，这些花花草草数量惊人，动辄数十上百万，光看这数字都能感觉到性能压力扑面而来，那么这些花花草草值得花费如此高昂成本去渲染吗？究竟是人性的扭曲，还是道德的沦丧？先写个初版实现效果
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2024-04-18 15:53:14
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1：同步函数1）__syncthreads() 实现线程块中的线程同步----保证线程块中所有线程执行到同一位置; 只有当整个线程块都走向相同分支时，才能在条件语句中使用__syncthreads)(; 一个warp内的线程不用同步； __syncthreads()调用花费时间周期，应尽量避免/节约使用。 2）memory fence 函数 保证数据通信的可靠性，并不
