WARPGPU的线程从thread grid 到thread block，一个thread block在CUDA Core上执行时，会分成warp执行，warp的颗粒度是32个线程。比如一个thread block可能有1024个线程，分成32个warp执行。 上图的CTA（cooperative thread arrays）即为thread block。Warp内的32个线程是以loc
UltraLAB图形工作站GXM系列是一款配备多CPU或超高频CPU、多GPU、海量并行存储架构，支持CPU+并行存储、U+GPU、高频CPU+多卡等计算、图形设计、图像处理的超级异构图形工作站。 该机型GXM可根据应用需要搭配最新intel超高频/Xeon高频率+多核处理器、多GPU卡、以及多通道海量并行存储系统的计算硬件架构，在超大规模计算类、超高分辨率的图形设计、海量资料处理（数据
Tensorflow和Keras都是支持
Python
接口的，所以本文中说的都是搭建一个Python的深度学习环境。
Keras是对Tensorflow或者Theano的再次封装，也就是以Tensorflow或Theano为后端，默认的后端是tensorflow，如果你想使用theano为后端，可以更改为theano。Keras为什么要对tensorflow和theano进行再次封
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2024-09-12 09:31:09
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# 用Python中的moviepy绘制圆形轨迹
在视频制作和编辑中，经常需要添加各种特效和动画效果。而在使用Python进行视频处理时，可以使用moviepy库来实现各种视频编辑操作，包括绘制圆形轨迹。本文将介绍如何使用moviepy库来绘制圆形轨迹，并生成视频。
## moviepy简介
moviepy是一个用于视频编辑和处理的Python库，它提供了丰富的功能和接口，可以用于视频剪辑、
原创
2024-03-03 06:36:41
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免费使用高性能的GPU和TPU—谷歌Colab使用教程1. Colab简介2. 使用准备2.1 科学上网2.2 Google Drive3. Colab 使用3.1 云硬盘挂载3.2 硬件选择3.3 环境配置3.4 运行程序 楼主前一阶段在做视频插帧算法应用，鉴于在自己的本子上跑代码是在太慢，又不好意思在跑路后还是用学院的服务器账号，所以翻来覆去学会了在谷歌使用免费的算力进行模型训练和使用。在开
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2024-06-04 21:37:35
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目录Simulink软件的启动启动 MATLAB 软件配置 MATLAB 以启动 Simulink打开 Simulink Editor打开 Library Browser 以交互方式或编程方式构建模块图，从模块库中选择模块。Simuli
写在前面的话使用深度学习解决计算机视觉相关问题Python为主的互联网应用服务基于MIPS指令集的CPU微体系结构设计引言目前，由于大数据、深度学习、人工智能的快速发展，传统的计算机受限于算力的不足，已经无法满足相关学科在进行科研训练、实验的需求。科研人员希望可以获得更多的算力来提升运算的速度，以便于能够在更短的时间内取得结果。解决算力的主要方法有如下几种使用多个计算机或服务器搭建一个集群用于计算
鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术，想找一本入门的教材，选择了Jason Sanders等所著的书《CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming》。这本书作为入门教材，写的很不错。自己觉得从理解与记忆的角度的出发，书中很多内容都可以被省略掉，于是就有了这篇博文。此博文记录与总结此书的笔
阿里巴巴达摩院在自动驾驶领域取得新突破！4月8日，据记者了解，达摩院已经自主研发出用于车载摄像头的ISP处理器，保障自动驾驶车辆在夜间拥有更好的“视力”，“看”得更清晰，从而大幅提升自动驾驶安全性, 而背后技术则是达摩独有的3D降噪和图像增强算法。目前，该处理器已经用于自动驾驶物流车，路测性能达到业界领先水平。ISP (Image Signal Processor)，即图像信号处理器，是车载摄像头
我的电脑是Windows XP和Ubuntu 10的双系统。 昨晚，在Ubuntu下，对该系统进行升级，升级过程中，有一个提示，问是否要安装grub，我选择了安装。升级结束后，重启电脑，在BIOS加载结束后，出现了一个类似dos界面的画面，上面写着“no such device (后面是一串东西，略掉)”，然后是
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2024-07-18 12:14:10
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TensorFlow GPU加速 单卡尽管机器上多个CPU，但是对于TF来说，所有的CPU都是/cpu:0多个GPU时，设备名称为/gpu:n，n从0开始查看运行每一个操作的设备CPU上import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]
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2024-05-07 20:17:58
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文章目录开启网络环境查询与配置了解路径安装自己提供的三方包调用自己模块更改自己上传的代码保存自己环境后台运行参考内容 使用Kaggle服务器有一段时间了，下面记录一下自己遇到的相关问题与解决方法 官网：https://www.kaggle.com/ Kaggle给每个用户提供了以下资源，自己可使用私人数据集空间100G，CPU使用时间不限，GPU每周使用时间为41小时，TPUv3-8使用时间为
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2024-05-22 12:53:36
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# Java能用GPU加速吗？
## 引言
在计算机领域，GPU（图形处理器）已经成为一种重要的计算资源。相比于传统的中央处理器（CPU），GPU具备更强大的并行计算能力，特别适用于处理大规模的数据并进行复杂的计算。许多科学计算、机器学习和图形处理等领域都可以受益于使用GPU加速。那么，Java能否利用GPU进行加速呢？本文将逐步解答这个问题。
## 流程概览
下面是使用GPU加速Java
原创
2023-09-12 14:45:06
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对于喜欢玩游戏的DIY装机朋友来说，玩什么游戏决定买什么CPU和显卡，此前我们已经在《玩什么游戏决定买什么显卡 6款游戏显卡推荐》一文中，带来了多款2017年值得买的游戏显卡，接下来今天电脑百事网再来推荐几款适合玩游戏的处理器，适合2017游戏装机友考虑，大家不妨根据自己平时玩的游戏等级，选择适合自己的CPU吧。玩游戏选什么CPU 10款2017适合玩游戏的处理器推荐在PC桌面平台，CPU主要可选
DSP功放可以理解成内置DSP微处理器的功放，是这几年的趋势，DSP功放优点很多，比如方便的分频，更直观的调节延时和音效，让普通人也能很容易调出自己喜欢的风格。一般体积都不大并配有专车专用线束。与普通功放相比，明显胜出许多。普通功放只能调：增益、高低通、不能和电脑连接。而DSP功放可以通过电脑更好地管理功放。带有汽车DSP处理器功放与普通功放的差别：1、带有DSP处理器功放是指采用DSP芯片，可以
特征检测与描述理解特征理解什么是特征，为什么 "拐角 corners"理论：你们大多数人都会玩拼图游戏。你会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你怎么做？将相同的理论投影到计算机程序上，以便计算机可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么我们不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，
前言：主要是现在歌曲的版权太过于恶心。常常需要同时安装几个音乐软件才能处理。有没有办法让自己常听的音乐不受限制？思路：把加密格式处理成通用格式并上传在网盘和在线音乐云盘上。思考：FLAC压缩等级对音质是否有提升？
是谁让听个音乐如此困难？
两个平台的音乐会员都有，勿杠来源：由于我的歌曲基本在QQ或网易云上都能找到，所以本文只讨论这些。
PS：本文只讨论思路，不提供任何工具，如何需要请自行BAIDU
# 查看PyTorch GPU能用不
PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了强大的张量计算功能以及自动微分机制，使得机器学习算法的实现变得更加高效和简单。在PyTorch中，可以利用GPU进行加速计算，从而提高训练模型的速度。但是在使用PyTorch时，我们需要确保GPU是可用的，否则就无法充分发挥其性能优势。
## 检查GPU是否可用
在PyTorch中，我们可以使用以下代码来检查
原创
2024-07-03 03:12:42
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COMSOL光电仿真 新手学习需要注意的点通过模块详解掌握各种边界条件和域条件的设置方法和技巧，区分每个边界条件或域条件应该在什么场景中应用。掌握精确仿真电磁场所需的网格划分标准及优化技巧，深入探索从模拟中获得的结果（如分析设计方案中的电磁场分布、功率损耗、传输和反射、阻抗和品质因子等），对光子器件、集成光路、光波导、耦合器、光纤等设计进行优化。应用COMSOL WITH MATLAB 进行复杂物
在最开始接触python科学计算的时候，就知道了Matplotlib这个绘图库。个人是比较喜欢这种可视化的工具，照我看，GUI这种理念几乎是划时代的。如果说numpy是用来处理数据，那么Matplotlib就是用来展示数据的，抽象的数据，以图表的形式展示出来，无论是对自己，还是对看到的人，接受起来都比较轻松，也跟更容易发现数据内部隐藏着的某些规律性。 Matplotlib似乎是模仿的Matlab，
