## 在 macOS 上使用 Python 利用 GPU 加速计算
随着机器学习和深度学习的兴起，利用 GPU 来加速计算变得越来越重要。然而，在 macOS 上使用 Python 进行 GPU 加速并不是一件容易的事情。特别是对没有经验的用户而言，可能会遇到各种问题。在本文中，我们将解决这一问题，通过一个实际示例来展示如何在 macOS 上配置环境并使用 GPU 进行计算。
### 环境准备
疫情在家炼丹，远程连接实验室实在是不太方便，随意准备用家里的电脑代替，虽然配置不能打，但是写写代码跑跑示例的还是可以的，由于所有的资料文件我都在手里的MacBook里面，所有准备弄一套macOS的黑苹果环境，系统装好后，就是装驱动了，具体如下：注意:由于黑苹果对驱动要求严格，且在macOS High Sierra 10.13.6之后NVIDIA不在对显卡驱动进行支持，所以Mac的版本选择在10.1
1. 查看NVIDIA的GPU基本情况 可以直接在任务管理器里看一下这个信息， 我本机的GPU型号是：NVIDIA GeForce GTX 1650 Cuda版本是cuda_11.0，可以在命令行输入：nvcc --version2. 查看使用情况参考：windows10下nvidia-smi查看GPU占用率 网上大部分都说：nvidia-smi.exe这个软件的位置是在：C:\Program F
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2023-08-30 15:01:11
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编者注：用Origami作iOS动效的同学如果愁怎么实现，可以把这个给开发看看作为参考哦如果说Origami这款动效原型工具是Facebook Paper的幕后功臣，那么POP便是Origami的地基。感谢Facebook开源了POP动效库，让人人都能制作出华丽的动效。我们只需5步，便能搞定酷炫的动效。步骤1: 安装 使用CocoaPods安装POP，只需要在Podfile中加入这么一行
探索高效计算新边界：libGPU - 打开GPU编程的宝藏库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个开源的、跨平台的库，旨在简化并优化利用GPU进行高性能计算的过程。它提供了一套简洁的API接口，让开发者能够以较低的学习曲线，高效地利用GPU的强大运算能力，加速科学计算、图像处理、机器学习等任务。技术分析libGPU的核心在于它的底层实现。它基于现代图形处理器
耗时一整天加一晚上终于成功了安装配置外接GPU并运行深度学习案列故事的缘由2017年底鬼使神差的买了个macbook，放在家里吃了一年灰，心想还是要用起来啊。目前主要从事数据挖掘机器学习的工作，需要搞搞深度学习，于是上网查攻略，如何使用mac连接GPU进行深度学习，最后查到的方案是使用游戏盒子AORUS GTX 1070 GAMING BOX来连接。但是很多攻略使用的系统都是10.12的，10.1
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2024-05-24 12:35:30
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在本文中，我将详细讲述如何解决“ollama 如何使用Mac的GPU”的问题。以友好的语气和结构化的方式，我将从问题背景开始，逐步深入到每一个细节，帮助你理解整个过程。
### 问题背景
随着人工智能和机器学习的快速发展，GPU加速计算在许多应用中变得越来越重要。在Mac上，使用GPU进行计算可以显著提升性能，尤其是在处理大量数据或执行复杂算法时。因此，能够有效地在Mac上使用ollama（一
# 在Mac上使用Python实现GPU加速
在当前深度学习和数据分析的领域，GPU（图形处理单元）能够显著加快计算速度。尽管Mac OS系统的GPU支持并不如Linux和Windows那样广泛，但我们依然可以充分利用GPU进行Python编程。本文将以使用TensorFlow框架为例，引导你在Mac上配置并利用GPU。
## 解决方案概述
本方案的目标是在Mac系统中设置TensorFlo
这是一篇简单介绍在Mac利用最新M1处理器回事TensorFlow模型训练的文章，作者应该是google的人，但文章中引用的 github 仓库来自苹果公司。
原文链接： https://
blog.tensorflow.org/202
0/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html
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2024-05-28 10:38:14
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根据小编自己近一年使用苹果电脑的过程中发现了几个非常实用并且操作起来简单的技巧，让小伙伴在使用的时候能更方便、快捷、愉悦！！~~ 下面就来告诉小伙伴们吧！！~~1、快速清除废纸篓垃圾的两个方法 方法一：Command+Shift+Delete 同时按住【Command+Shift+Delete】 —— 会出现一
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2024-07-09 04:53:26
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一、前言 近来ChatGPT4.0流行，笔者也最近从ChatGpt3.5转为4.0，从中也碰到很多障碍。目前国内充值Gpt4.0只有三种途径：1、虚拟卡visa 2、Googel礼品卡 3、Applel礼品卡。（不过你有国外的卡，那请跳过这篇文章）。 第一种方法，需要支付巨大的开卡费用，第二
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2024-09-27 13:34:31
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CC BY-NC-SA 3.0协议安装教程写本帖的主要目的其实在于此段，拿到Gaming Box后，安装的过程十分的曲折，上网查资料发现使用技嘉这款外接显卡盒的人并不是很多，买来用在MacBook上的又更少了。官方给的教程说实话并不实用，上网找教程却又找不到合适的，所以把自己的经验写出来，希望能帮到一些人。 机器详情： MacBook Pro with Touch Bar (13-inch,201
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2024-03-25 13:32:55
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# 项目方案：禁用Python在Mac上使用GPU
## 1. 背景介绍
在Mac电脑上，通常情况下Python会默认使用GPU进行计算加速。但有时在特定项目中，我们可能需要禁用Python使用GPU，以保证程序的稳定性或者为了其他需要。本文将提出一种禁用Python在Mac上使用GPU的方案。
## 2. 方案实现
### 2.1 安装CUDA工具包
首先，我们需要安装CUDA工具包，
原创
2024-07-13 03:24:49
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目的：为了学习OpenGL，可以新建一个Mac项目进行学习；该Mac项目需要配置相关文件才能调用OpenGL指令，也就是涉及到OpenGL配置问题，本文就是记录一下在Mac项目中配置OpenGL的过程。其实很简单的过程~ 步骤一：首先创建一个Mac空项目，把用不到的文件删除掉，并且改用main.cpp文件（1）新建项目--macOS--App （2）删除掉用不到的文件，包括Ap
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2024-05-19 10:30:01
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# Python如何查看Mac GPU大小
在科学计算、机器学习、图形渲染等领域中，了解计算机的硬件配置是非常重要的。在Mac上，尤其是使用Python进行深度学习和其他高性能计算任务时，我们常常需要检查GPU的使用情况和其大小。然而，默认情况下，Python并不提供直接的函数来获取GPU的信息。
本文将介绍如何通过Python查看Mac上的GPU大小，并提供相关的代码示例。我们将使用`GPU
原创
2024-08-08 15:16:19
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## 项目方案：Python 在 Mac 上调用 GPU 运算
### 1. 项目背景
随着机器学习和深度学习的飞速发展，利用 GPU 进行高效计算已经成为了必不可少的需求。然而，在 Mac 上使用 Python 调用 GPU 进行运算并不是一件容易的事情。本项目旨在提供一种便捷的方案，使 Python 在 Mac 上能够顺利调用 GPU 进行运算，提高计算效率和性能。
### 2. 项目目
原创
2024-01-28 06:59:29
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推荐项目：macOS-eGPU.sh - 让你的Mac焕发生机的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍macOS-eGPU.sh 是一个精心编写的脚本，专为提升Mac的图形性能而设计。它使得在macOS High Sierra系统上运行NVIDIA和AMD外置显卡（eGPU）成为可能。无论是为了游戏、视频渲染还是其他高性能计算任务，这个开源项目都能助你一臂之
ollama mac使用GPU
想在 Mac 上使用 Ollama 时启用 GPU，首先要了解不同版本间的兼容性情况。这有助于选择合适的版本，同时避免因版本不匹配而导致的问题。接下来是一些核心内容，帮助你轻松上手。
### 版本对比
我们将会比较 Ollama 不同版本的特性，特别是 GPU 支持方面。下表展示了各版本的兼容性分析：
| 版本号 | GPU 支持 | 主要特性 | 适用平台
# 实现Python的Mac GPU
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何在Mac上使用GPU来实现Python的开发。我们将分步骤进行，并提供每个步骤所需的代码和解释。让我们开始吧！
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装CUDA]
B --> C[安装cuDNN]
C --> D[安装TensorFlow
原创
2023-11-23 11:26:05
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# 如何在Mac上使用Python和GPU进行开发
## 引言
在Mac上使用Python和GPU进行开发可以极大地提高计算速度和性能。本文将介绍如何在Mac上配置环境，使用Python和GPU进行开发。
## 流程概述
下面是在Mac上使用Python和GPU进行开发的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 安装CUDA |
| 步骤2 | 安装
原创
2023-08-17 14:30:45
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