随着计算机硬件技术的突飞猛进，现在花少许的Money就可以购置到一台理想的电脑了。然而，还是有些人或企业对电脑的运行速度不满意。对于这些发烧友或高运算速度需求的用户来讲，仅仅是使用高速CPU，大内存，固态硬盘(SSD)仍然不能满足需求。所以，人们开发使用软件来软加速了。于是乎各种各样的RamDisk类软件问世了。在说RamDisk软件之前，先来说下电脑基本提速操作。
系统高级设置
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2024-10-09 09:12:28
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Jupyter Notebook是数据科学家最常使用的工具。它可以在一个文档中混合代码和文本，并且检查输出也很方便，其他编程IDE都没有提供这么方便的功能。但是，Jupyter笔记本的基本版本并不完美。你需要安装一些扩展插件，才能使Jupyter Notebook的性能更佳。本文我们将向您展示如何通过安装一些插件增强Jupyter Notebool的功能。什么是Jupyter Notebook插件
在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
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2024-03-21 06:28:10
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jupyter notebook 切换编译环境——使用pytorch环境gpu加速，CUDA、pytorch解释 文章目录jupyter notebook 切换编译环境——使用pytorch环境gpu加速，CUDA、pytorch解释前言1.查看你所创建的python运行环境2.激活环境3.下载ipykernel包4.把本地环境导入jupyter notebook5.切换运行环境6.CUDA GP
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2023-11-02 09:06:54
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1.环境搭建：直接在终端运行jupyter notebook将不能看到我们之前搭建的虚拟环境。为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda里安装一个插件。回到终端下面，用Ctrl+c退出目前正在运行的Jupyter Notebook Server，然后执行： conda install nb_conda 再重新开启Jupyter Notebook： jupyter
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2024-08-29 20:05:14
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感受WIN8的侧边栏这个卡掉个人认为没有那么便捷了。 另外WIN10由于进行了多设备同步适配，所以在其高分屏适配上比之WIN8要好的多。在Mac视网膜电脑上，需要调到全分辨率然后设置200%的放大效果会比较OK。磁盘占用有所优化，使用一段时间后没有发现磁盘100%的情况。操作便捷性上还行，能接受，使用升级的方式所有软件都不用动只会更改电脑系统；这个或许能让你的工作不间断。软件的兼容性与WIN8一
先前利用了一些时间去网上搜索资料，了解Intel的集显，特别是E3800系列的SOC，主要是因为老大安排一个任务，叫我协助另一个公司的同事调查这个SOC上的硬件加速功能，即硬件解码。这个事我很早就开始耳闻了，当时还在搞项目，没空理。趁着项目处于交付阶段有点空余时间就安排我去做。手册上讲得很明白，芯片支持h.264硬件解码。从wiki上也看到集成的GPU可以实现硬解。在一番搜索研究后，终于在ubun
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2024-04-23 10:50:09
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NVIDIA GeForce NOW 的工作原理是通过在数据中心中利用 NVENC 并将结果串流至终端客户端此 SDK 包含两个硬件加速接口：用于视频编码加速的 NVENCODE API用于视频解码加速的 NVDECODE API（旧称 NVCUVID API）NVIDIA GPU 包含一个或多个基于硬件的解码器和编码器（独立于 CUDA Core），可为几种热门的编解码器提供基于硬件的
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2024-05-23 10:35:05
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从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？ 新一代 AI，更少等待时间 在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视
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2024-05-20 23:16:11
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记录一下遇到几个平台里的视频编解码和图像scale的硬件加速的方法1，intel平台当包含GEN系列的集成GPU时，可用libva实现视频codec、颜色空间转换和图像scale的硬件加速，具体可使用libyami这个接口友好的封装库。加速处理过程中图像位于GPU内存，用libva的Surface表示。其在原生的linux和Android NDK环境中均可用。2，Allwinner平台可以直接使用
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2024-04-16 15:32:23
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概述阅读完本文，你将了解 Metal 是如何在 GPU 上执行命令的。让 GPU 来执行任务是通过发送命令来实现的。 该命令可以执行绘图、并行计算或资源管理相关的操作工作。Metal 应用程序和 GPU 之间的关系是客户端-服务器模式：Metal 应用程序是客户端GPU 是服务器可以通过向 GPU 发送命令来发出请求处理完命令后，GPU 通知应用空闲状态下图为 Metal 客户端-服务器模式要将命
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2024-03-15 14:51:10
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这几年，图形API领域十分热闹。首先是AMD Mantle，虽仅支持自家GCN架构显卡，但开创了访问硬件底层、提高执行效率的先河。微软DirectX 12与其有异曲同工之妙，而且兼容所有厂商硬件，走得也更远。 接下来，苹果提出了Metal，同样的底层图形与计算，但首次走入了移动领域(也即将支持OS X)。 传统的DirectX、OpenGL最大好处是广泛的硬件兼容性，但为此做出的牺牲就是过大的
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2024-07-30 16:38:44
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2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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兼容的图形处理器(也称为图形卡、显卡或 GPU)可让您获得更好的 Photoshop 性能体验并利用其更多功能。此外，如果计算机的图形处理器或其驱动程序与 Photoshop 不兼容，会发生许多显示问题、性能问题、错误或崩溃。Photoshop 图形处理器 (GPU) 和图形驱动程序问题故障诊断由于图形驱动程序存在缺陷、不受支持，或者图形处理器(也称为图形卡、视频卡或 GPU)不兼容所引发的常见问
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2024-03-17 14:24:34
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CUDA为开发人员提供了多种库，cuFFT库则是CUDA中专门用于进行傅里叶变换的函数库。因为在网上找资料，当时想学习一下多个 1 维信号的 fft，这里我推荐这位博主的文章，但是我没有成功，我后来自己实现了。1. 下载想使用cuFFT库，必须下载，可以从CUDA官网下载软件包，也可以通过我提供的模板下载资料里有。 提取码: dp52 一键安装即可。注意我的是win10系统。 默认安装位置为 C:
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2024-02-23 12:40:06
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硬件软件环境Ubuntu 16.10GTX 750ti（需要一张NVIDIA的显卡，越新越好，新卡的Compute Capability版本高）NVIDA CUDA 8.0NVIDIA 驱动 375.26gcc version 4.91. 基础环境配置因为Ubuntu是机子新装的，所以我安装了Linux自己用的一些基本环境和python科学计算的库，请各取所需。基本开发安装vim sudo apt
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2024-07-18 06:42:32
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六、 硬件(GPU)加速对比GPU 加速测试地址：GPU 加速，简单来说就是借助相对闲置的显卡资源，分担一部分网页渲染功能(比如文字渲染、图片合成、图片缩放、WebGL、HTML5 等)，从而降低网页浏览时对 CPU 资源的依赖。为了让结果看上去更加直观，我们选择了微软测试中心(微软 IE9、IE10 前瞻功能的官方评测平台)作为本节评测平台，并从中选取了“FishIETank”作为具体评测页面。
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2024-04-23 10:55:52
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这个测试，是我自己在日常的产品对比中累积的，同样版本的软件，完全取决于CPU的性能(GPU加速仅供参考)可以看得出一个笔记本持续的一段时间内，散热、性能的发挥。方法是用格式工厂(比较low，但是很普遍、易用，其实是我只会用这么low的软件，刚和我女儿学会了快剪辑)剪同一段视频，从视频中截取10分钟，加上一张图片。新旧版本的软件，因为优化的提高，会有几个百分点的差异，我会一直用固定版本的软件。方法：
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2024-08-25 16:58:13
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cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA专门针对深度神经网络（Deep Neural Networks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activation layers的前向以及后向
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2024-02-27 14:47:04
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javascript如何实现gpu加速？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算(大
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2024-03-15 11:20:17
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