神经网络务实：Linux下用GPU玩转TensorFlow前言：零、准备软硬件环境1、主机：IBMs20工作站2、显卡：GTX750TI显卡3、操作系统：Ubuntu16 Linux4、安装Opengl一、安装N卡驱动1、除旧2、迎新3、正式安装4、设置二、安装cuda8三、安装cuDNN四、安装anaconda和tensorflow1.下载安装anaconda2.查询tf新版本并安装3. 初步
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2024-02-19 20:27:35
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Linux以其游戏能力和可能性而闻名，而且自然而然，没有多少GPU基准测试工具可供用户测试他们的图形硬件。 然而，一些基准测试套件可以帮助您精确地确定GPU性能的各个方面。 这些对于得出坚实的结论，技术和数值比较，或者对于(事物)事情的工作感到满意是非常重要的。 从技术上讲，Linux中的所有可用的GPU基准测试工具只能在OpenGL渲染器下进行测试。 虽然您的GPU可能与某些版本的Direct3
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2023-12-19 23:29:59
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栈 首先，栈 (stack) 是一种串列形式的数据结构。这种数据结构的特点是后入先出 (LIFO, Last In First Out)，数据只能在串列的一端 (称为：栈顶 top) 进行 推入 (push) 和 弹出 (pop) 操作。根据栈的特点，很容易的想到可以利用数组，来实现这种数据结构。但是本文要讨论的并不是软件层面的栈，而是硬件层面的栈。 大多数的处理器架构，都有实现硬件栈。有专门
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2024-06-21 15:26:45
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部分数值由于厂家不同，略有出入 Nvidia Tesla T4Nvidia RTX 3090Ti该参数的作用架构 Turing架构Ampere架构VERSUS网评分52分94分综合评分 Tensor核心数320个Tensor Core656个Tensor Core张量核支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时保持精度。CUDA数量256010725CUDA运算速度只和核心频率
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2023-07-12 14:09:20
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显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成。显存用于存放模型、数据，显存越大，所能运行的网络也就越大GPU 计算单元类似于 CPU 中的核，用来进行数值计算。衡量计算量的单位是 flop： the number of floating-point multiplication-adds，浮点数先乘后加算一个 flop。计算能力越强大，速度越快。衡量计算能力的单位是 flops： 每秒能执行的 flop
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2024-04-25 20:36:17
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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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mxnet的设备管理MXNet 使用 context 来指定用来存储和计算的设备，例如可以是 CPU 或者 GPU。默认情况下，MXNet 会将数据创建在主内存，然后利用 CPU 来计算。在 MXNet 中，CPU 和 GPU 可分别由 cpu() 和 gpu() 来表示。需要注意的是，mx.cpu()（或者在括号里填任意整数）表示所有的物理 CPU 和内存。这意味着计算上会尽量使用所有的 CPU
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2024-03-27 06:36:33
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一、基本测试（dd）：dd只能提供一个大概的测试结果，而且是连续IO 而不是随机IO（1）读测试# time dd if=/dev/sda2 of=/dev/null bs=8k count=83886088388608+0 records in8388608+0 records out68719476736 bytes (69 GB) copied, 516.547 seconds, 133 M
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2024-03-27 11:11:44
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Linux核心几个重要跟时间有关的名词或变数，底下将介绍HZ、tick与jiffies。HZLinux核心每隔固定周期会发出TImer interrupt (IRQ 0)，HZ是用来定义每一秒有几次TImer interrupts。举例来说，HZ为1000，代表每秒有1000次TImer interrupts。 HZ可在编译核心时设定，如下所示(以核心版本2.6.20-15为例)：adrian@a
在过去的几十年里，量化理论计算一直是化学研究的关键工具。密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM）、耦合簇（CC）等方法在预测分子结构、能量、光谱性质等方面具有重要意义。然而，这些计算通常需要大量的计算资源和时间。传统的CPU（中央处理单元）在处理这些计算时速度较慢，限制了研究人员的计算能力。近年来，随着GPU（图形处理单元）的迅速发展，这一局面发生了变化。GPU拥有大量的并行处理单元，适合处理大规
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2024-06-12 07:37:58
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上期我们讲了现代计算机体系结构通过处理器（CPU/GPU）和内存的交互来执行计算程序，处理输入数据，并输出结果。实际上，由于CPU是高速器件，而内存访问速度往往受限（如图所示，CPU和内存的性能差距从上个世纪80年代开始，不断拉大），为解决速度匹配的问题，在CPU和内存之间设置了高速缓冲存储器Cache。而且Cache往往分几个层级，与内存以及其它外部存储器共同构成计算机系统的存储器层次结构(Me
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2024-08-11 13:04:24
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显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的
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2024-02-20 22:24:07
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1.名词解释 GPU：GraphicProcessing Unit （图形处理器） OpenGL：OpenGraphic Library 定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，不同厂商会有不同的实现方法，它主要用于三维图象（二维的亦可）绘制。 SurfaceFlinger：Android中负责
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2023-10-30 22:19:05
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using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
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2024-02-06 21:26:47
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CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
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2024-06-18 12:17:05
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最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
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2024-06-12 22:02:26
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数据并行处理：‘计算机命令编码器’相关连接：1.GPU：并行计算利器2.Metal：对 iOS 中 GPU 编程的高度优化的框架3.聊聊GPU通用计算4.OpenGL实现通用GPU计算概述译文：一、数据并行处理的计算的步奏MTLComputeCommandEncoder对象去编译‘数据并行处理状态和命令’，并提交设备上执行。 要执行‘数据并行处理的计算’，按照以下步奏： MTLDevice的方
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2024-05-27 15:48:45
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问题解答传统卷积运算是将卷积核以滑动窗口的方式在输入图上滑动，当前窗口内对应元素相乘然后求和得到结果，一个窗口一个结果。相乘然后求和恰好也是向量内积的计算方式，所以可以将每个窗口内的元素拉成向量，通过向量内积进行运算，多个窗口的向量放在一起就成了矩阵，每个卷积核也拉成向量，多个卷积核的向量排在一起也成了矩阵，于是，卷积运算转化成了矩阵乘法运算。下图很好地演示了矩阵乘法的运算过程： 将卷积
CUDA存储器模型：CUDA限定符： 思想即是将内存数据拷贝到显存，在显存上执行并行运算，将结果数据从显存拷贝回内存。CUDA内有thrust库，类似于C++ stl库。===========以下是原文=========挖坑待填。 以上是本机CUDA参数。 需要了解的概念：线程束(wrap)，共享内存，常量内存，纹理内存(?，图形学相关，略)，流，原子操作
# Python GPU 计算
## 引言
在计算机科学和人工智能领域，越来越多的计算任务需要处理大量的数据和复杂的计算。传统的中央处理器（CPU）在处理这些任务时可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算性能，图形处理器（GPU）逐渐成为一种重要的计算资源。
GPU最初是为了处理图形渲染而设计的，但由于其高度并行的架构和强大的浮点运算能力，使得它也适合用于其他计算任务，例如科学计算、机器学习和深度学习
原创
2023-12-19 07:03:37
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