导语计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，涉及数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。当程序在运行
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
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2024-03-27 16:20:33
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ollama跑模型怎么设置用GPU
在深度学习及大规模模型训练的时代，有效利用 GPU 来提升模型的训练速度是至关重要的。Ollama 是一个强大的工具，但在很多时候，用户却在 GPU 设置上遇到了问题。以下是解决 "ollama 跑模型怎么设置用 GPU" 问题的复盘记录。
## 用户场景还原
在一个数据科学团队中，团队成员准备使用 Ollama 来进行大规模的深度学习模型的训练。为了加速训
现代 Mac 已经取得了长足的进步，为大学生挑选 Mac 的困难不在于找到值得信赖、便携和最新的东西； 相反，需要寻找满足学生需求的最佳工具。 这就是为什么在购买之前进行研究并了解专业要求和日常使用细节很重要的原因。那么最适合大学生的 MacBook该怎么选？最佳便携式 Mac凭借 13.3 英寸显示屏的简洁性， MacBook AIr 重量为 2.75 磅，配备英特尔酷睿 i5 处理器，可能是旅
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2024-08-21 19:46:19
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要在 GPU 上使用 `ollama` 跑模型，我经历了一系列的步骤，从环境配置到调试，最终实现了高效的模型运行。在这篇博文中，我将详细记录这个过程。
首先，进行环境配置。这一阶段需要确保所有依赖项都正确设置。
1. 安装需要的包和工具：
- CUDA Toolkit
- cuDNN
- NVIDIA 驱动程序
- `ollama` 工具
2. 安装步骤展示：
``
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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Preface：fine-tuning到底是什么？ 在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时，
Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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在仿真的时候添加适当的物理场，在系统中添加载荷及约束。添加物理场这里添加的都是单接口的物理场。 这是一个支架热应力分析教学案例。 我们需要定义一个热物理场（这个定义过程通用）添加物理场确定你的模型应用于哪个物理领域。如果你选择创建模型向导来创建模型的时候，这一步已经在选择物理场中选择完了 如果是创建空模型进入的，在点击添加物理场后，从右侧选择你要添加的场。 添加后就可以在左侧功能树下见到，一个物理
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2024-09-05 12:17:26
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文章目录1、k近邻分类2、sklearn中的k近邻函数2.1、KNeighborsClassifier2.2、fit2.3、predict3、收集和预处理数据4、训练和测试 手写识别是不是很高大上？但是，只要你想学，还是对你很友好的。 Python大法好啊，Python中有好几种机器学习通用库，提供了类似于STL那样的算法模板函数。由于Python函数参数传递的特殊用法，它们还支持手动调参。目
一直很想做cuda-GPU编程，很早就将CUDA9.0安装好了，后面就没怎么管它，忙别的去了。敲黑板，划重点，我科研还是很努力的，可是很多人看不见罢了。之前一直在使用粒子方法进行流体模拟，计算时间极其漫长，周末想了想，自己来做一个大型显式动力学分析软件，学学CUDA编程是不错的。所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程（调皮）。 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版，要注册。其次，安装vs201
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2024-04-01 18:03:35
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
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2024-04-03 08:53:05
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问题当从磁盘载入模型时，往往会太大或太小，你想将模型缩放到定义的大小。解决方案首先你需要定义一个模型的全局包围球，前面一个教程已经解释了。知道了这个包围球，你就可以知道模型的当前尺寸了。从这个尺寸，你可以知道需要将模型放大或所小多少。你也可以将这个缩放操作储存在root Bone矩阵中，这样缩放会施加到模型中所有Bone的所有矩阵上(可见教程4-9)。工作原理通常，你使用的模型是由不同的工具制作的
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2024-03-24 19:24:04
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1、tensorflow-gpu+anaconda环境配置（1）下载anaconda并安装https://anaconda.en.softonic.com/ 选择合适的版本下载（2）根据当前环境下的cuda和cudnn版本来确定tensorflow-gpu的版本目前环境下以安装好cuda和cudnn ①查看cuda版本cat /usr/local/cuda/version.txt②查看cudnn
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2024-02-26 17:18:03
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Tabby连接服务器运行模型代码零、写在前面一、准备事项二、连接服务器三、配置python环境1、知识点（环境和解释器）（1）环境1）base环境2）虚拟环境（2）解释器2、在服务器中配置环境和解释器（1）安装Anaconda（2）创建虚拟环境1）PyTorch-GPU2）TensorFlow-GPU(3)安装所项目运行所需要的包1）pip和conda的区别2）使用pip或conda下载3）使用
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
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2024-03-27 10:20:35
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在数据科学和深度学习的领域，使用GPU来加速机器学习模型的训练和推理已成为一种常见的做法。由于GPU在并行处理方面的优势，它能够显著提高模型训练的效率，尤其是在处理大量数据时。本文将通过详细的步骤和示例，从多个角度分析并解决“怎么用GPU跑机器学习”的问题。
### 问题背景
随着数据量的不断增加，机器学习模型的训练时间也随之增大。使用传统的CPU训练，往往需要耗费数小时甚至数天的时间，无法满
1.创建实例恒源云提供的GPU很多，从单卡到多卡价格不等，经常有特惠价格：这里考虑性价比，以A5000单卡为例：购买时候我选择的镜像是Pytorch1.8版本，购买实例后，实例就启动了2.Pycharm远程连接GPU2.1配置远程文件连接个人习惯是在本地Pycharm上编写代码，然后使用云GPU运行代码。注意哦，只有Professional版本才支持远程开发功能。打开Pycharm，工具->
