CUDA程序优化的最终目的，是以最短的时间，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序的运行时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前，应该先粗略地评估使用CUDA是否能达到预想的效果，包括以下几个方面:1.精度目前，GPU的单精度计算性能要远远超过双精度计算性能，整数乘法、除法、求模等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学
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2024-04-13 06:09:30
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工欲善其事，必先利其器，机器、数据、算法对深度学习都非常重要。1 机器我先后尝试两台机器以及虚拟机，处理速度差距还是很大的。当前配置：i7 6700+gtx1060+16G+240G SSD。至少现在的实验流程可以在一天之内完成，用旧机器可能3天都不一定能完成。cpu对于大部分的计算都是至关重要的，尤其是解码步骤，最为耗时，如果能用上可以超频的cpu，速度会快不少吧。gpu主要可以加速dnn训练，
联发科由于掌握着5G方面的众多领先技术，顺着5G的浪潮发布了最新的联发科天玑800处理器，看出联发科现在真的要起飞了，那么这块天玑800到底是什么样的水平呢?下面让小编给您科普下吧。联发科天玑800什么水平?一、天玑800的详细介绍天玑800专为中端市场推出，与骁龙 765处于同一级别。该芯片还配备了7nm工艺，并支持SA / NSA双模5G网络。4个“大核心”高性能核心：天玑800系列性能强劲，
1.简介组织机构：阿里代码仓：GitHub - QwenLM/Qwen: The official repo of Qwen (通义千问) chat & pretrained large language model proposed by Alibaba Cloud.模型：Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4下载：http://huggingface.co/Qwen/Qwen-7
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2024-10-02 15:05:53
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什么是顶点数据？ 在计算机中图元的位置是通过x,y,z,w来存储或颜色数据是通过RGBA的数组格式存储的,然后通过多个点来进行图元装配和光栅化出图形.比如三角形3个点使用X,Y,Z表示如下: GLfloat vertex[]={
0.0f,1.0f,1.0f, //x,y,z
1.0f,0.5f,1.0f,
0.0f,0.5
PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持多种计算架构，尤其是GPU计算。在使用双GPU进行训练时，可能会遇到许多问题。下面将详细介绍如何有效地解决“PyTorch双GPU”问题，同时涵盖相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践。
## 备份策略
首先，我们需要设计一个合理的备份策略，以确保我们的模型和数据安全。备份一般包括代码、训练数据和模型权重。
以下是一个
ollama 双GPU的描述
在AI模型的训练与推理过程中，双GPU的配置逐渐成为了行业中的一种常见需求。尤其是在使用大规模模型时，充分利用双GPU的能力可以显著提升计算性能，降低训练和推理的时间成本。然而，如何有效地配置和使用ollama进行双GPU的运算仍然是许多开发者面临的挑战。本文将从技术定位入手，逐步深入到架构对比、特性拆解、实战对比等多个方面，为大家提供一套完整的解决方案。
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DeepLearning to digit recongnizer in kaggle 近期在看deeplearning，于是就找了kaggle上字符识别进行练习。这里我主要用两种工具箱进行求解。并比对两者的结果。两种工具箱各自是DeepLearningToolbox和caffe。Deeplearnin
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2024-10-29 20:25:17
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硬件组成电源： ——————供电冗余特性: 1. 有备用电源 2. 电池(UPS) 3. 发电机CPU :—————— 处理(运算)任务 发出指令信息 (重点)CPU路数: 服务器中有多少个CPU 单路=1个CPU 双路=2个CPU
CPU核数: 决定了服务器并行(同时)处理任务能力CPU风扇：—————— 皮肤，散热内存： ————————眼睛，存储设备（临时存
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 46.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 839.60 MiB already allocated; 24.56 MiB free; 44.40 MiB cached)这个错误花费了一天半左右的时间，心态差点蹦了，还好有神人指导，坚持下来了。错误问题
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2023-11-10 17:00:24
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layouttitlecategoriestagsdatedescription post 笔记：混合精度训练技术报告 2019-04-07 15:12:22 -0700 TF社区中相继出现相关的应用，为了更快的在Pytorch中加入对Volta GPU的支持，并实现针对混合精度训练的优化，NVIDIA发布了Apex开源工具库。
CUDA 优化的最终目的是：在最短的时间内，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序运行的时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用 GPU 和 CPU 协同计算之前，应该先粗略的评估使用 CUDA 是否能达到预想的效果，包括以下几个方面：精度：目前 GPU&nbs
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2024-06-17 22:39:28
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什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
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2024-09-22 11:25:33
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双显卡一直是Linux系统的难题，关于深度系统的双显卡可以参考深度百科上面的介绍。 一下内容复制自深度百科，主要针对Intel+Nvidia双显卡： 独显切换 安装第三方的Bumblebee程序，可实现NVIDIA Optimus，终端中执行：sudo apt-get install bumblebee-nvidia primus #安装Bumblebee-nvidia(适用于闭源驱动),其
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2024-04-02 09:37:41
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今天终于搞到一台带1080独显的PC，之前一直用CPU训练，效率极其低下。训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。之前对GPU训练还不太了解，以为要改代码，现在才知道，其实不需要的。关键就是搭建好cuda环境NVIDIA显卡驱动 （https://www.nvidia.cn/Download/ind
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2024-04-24 14:09:16
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与ubuntu斗争的那些天，install&uninstall之间徘徊，作个总结吧第一部分 首先上电脑配置：真机 9700CPU +RTX2060GPU+技嘉主板（组装机） 目的：双系统win10+ubuntu系统（cuda，cudnn，tensorflow-gpu，pycharm） 由于虚拟机不能最大程度利用硬件资源，比如内存啥的，不符合我的应用场景就弃了。第一次装的是20.04 ，因为
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2024-08-26 15:35:13
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前段时间因为科研需要安装linux系统，之前在虚拟机上安装过ubuntu，但是性能啥的有很多问题，没有双系统稳定。这次安装ubuntu系统历经两三天，电脑强制开关机无数次，我也崩溃了很多次。好在经过我的锲而不舍，问题都一一解决了，感觉挺有成就感，记录下来作为参考。准备工作不做赘述，可以参考：，主要从选择U盘启动项开始讲起。选择U盘作为启动项，第一项为使用ubuntu而不安装，进去之后试用ubunt
原创：专注于人工智能的AI锐见今天撰写 | Neil、YinTao苹果首发7nm制式A12芯片，堪称史上最强iPhone阵容9月13日凌晨一点，伴随着一段碟中谍的背景音乐库克登台，苹果正式召开秋季新品发布会，新产品包括三款iPhone：iPhone Xs、 iPhone Xs Max，以及iPhone XR和Apple Watch Series 4。新产品汇总Apple Watch Series
定义： lmbench:测内存延迟memory:电脑存储器。 cache： 是一种又小又快的高速缓冲存储器。它存在的意义是弥合Memory与CPU之间的速度差距。 TLB:本质就是Cache中的page table。单路双路通常是指的线程数。 双线程的意思就是一个物理CPU虚拟成两个CPU.有两个线程同时运行。相对来讲性能会有所提升。而且在系统里显示CPU是两个。 、 为了加快存取速度，在Cach
基于VU9P的双路5Gsps AD 双路6Gsps DA PCIe数据卡 一、板卡概述 基于XCVU9P的5Gsps AD DA收发PCIe板卡。该板卡要求符合PCIe 3.0标准，包含一片XCVU9P-2FLGA2014I、2组64-bit/8GB DDR4、2路高速AD， 2路高速DA，
