最近在开fastai提供的AI教程,刚好自己的电脑上有nvidia独显(GPU),先前因为耗电温度高就切换到了内置显卡.是时候实现你的价值了nvidia,出来吧小宝贝.执行召唤咒语:nvidia-settings后傻眼了:ERROR: NVIDIA driver is not loadedERROR: Unable to load info from any available system(nv
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2024-09-18 06:37:50
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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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目录1）模块的安装和导入2）os.getcwd()3）os.listdir(path)4）os.walk(path)5）os.path.exists(path)6）os.mkdir(path)7）os.rmdir(path)8）os.path.join(path1,path2)9）os.path.split(path)10）os.path.dirname(path)11）os.path.basen
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2024-05-29 00:25:59
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首先看下WebGPU的目标：目标：同时支持实时屏幕渲染和离屏渲染。使通用计算能够在 GPU 上高效执行。支持针对各种原生 GPU API 的实现：Microsoft 的 D3D12、Apple 的 Metal 和 Khronos 的 Vulkan。提供一种人类可创作的语言来指定在 GPU 上运行的计算。可在浏览器的多进程架构中实现，维护Web的安全性。尽可能让应用程序在不同的用户系统和浏览器之间可
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2024-06-18 20:56:07
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# 导入 os 库
import os
# 获取本机操作系统的分隔符
print(os.sep) # 导入 os 库
import os
# 获取本机操作系统的类型
print(os.name) # 导入 os 库
import os
# 获取当前的工作目录路径
print(os.getcwd()) # 导入 os库
import os
# 获
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2024-03-25 16:37:40
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一、准备工作1.update一下更新资源sudo apt-get update2.upgrade更新升级sudo apt-get upgrade二、安装显卡驱动附英伟达官网nvidia1.禁用nouveau驱动终端中运行：lsmod | grep nouveau如果有输出，则代表nouveau正在运行， 需要我们手动禁掉nouveau。在/etc/modprobe.d中创建文件blacklist-
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2024-05-27 15:46:39
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# 使用 Python 和 OS 设置 CPU 的科学探索
在现代计算中，多核处理器已经成为标准。为了更有效地利用这些资源，程序设计人员通常需要指定如何使用 CPU。Python 提供了一些工具使得这一过程变得简单高效。本文将探讨如何通过 Python 的 `os` 模块进行 CPU 设置，同时配合示例代码，为读者提供直观的理解。
## 什么是 CPU 亲和性？
CPU 亲和性 (CPU A
原创
2024-08-18 04:36:11
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准备工作lspci | grep -i nvidia #确认是nvidia显卡
uname -m && cat /etc/*release #确认是x86_64
gcc --version #确认gcc安装好了
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) #安装kernel header安装Nvidia显卡驱动一.禁用自带的nou
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2024-06-16 05:58:08
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//==overview==随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。其实早在PS
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2024-07-29 13:19:52
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在机器学习和深度学习的应用中，利用 GPU 来加速计算可以显著提高模型训练和推理的效率。针对 Ollama 设置使用 GPU 的问题，我们将详细探讨这一过程，并提供相应的技术细节和最佳实践。
### 背景定位
在数据科学日渐普及的今天，企业正面临着日益复杂的计算需求。使用 GPU 进行模型训练可以节省时间，提高性能。然而，设置过程中常会遇到诸如 GPU 驱动程序不兼容、环境变量配置错误等问题。
虽然我们在上一节已经配置好了glfw库，但是还需要一些操作才能使用现代OpenGL。按照惯例，先说说为什么要配置glew库。我们已经知道OpenGL只是一个规范，其本身并没有实现这些方法，具体的实现是由驱动开发商针对特定显卡实现的。所以如果我们要使用这些函数就需要手动获取这些函数。这个过程繁杂且无法实现跨平台，幸运的是有一些现成的库可以帮我们访问显卡驱动，取得对应函数的函数指针并链接
此篇讲Skia绘制图片的流程，在下一篇讲图像采样原理、混合和抖动技术
1、API用法
（1）drawBitmap
void drawBitmap(const SkBitmap& bitmap, SkScalar left, SkScalar top, const SkPaint* paint = NULL);
将bitmap画到x,y的位置（这本身是一个平移，需要和SkCa
GPU：以前用cpu来做渲染，但cpu是串行架构的，这样就会导致渲染效率很低，后来就发明了gpu，gpu是并行计算的，同时处理多任务。衡量gpu性能的一个重要术语叫 每秒像素填充率。 oepngl es：一套图形硬件的软件接口，直接和gpu交互，多应用于各类嵌入和手持平台 OpenGL ES 2.0渲染管线 左边为客户端，右边为opengl服务端。客户端将顶点，着色器程
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2024-05-06 17:13:29
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为了使 Ollama 更加高效地运行，很多开发者希望通过设置使用 GPU 来提升其性能。本文将详细记录我在设置 Ollama 使用 GPU 的整个过程，以及在这个过程中遇到的各种问题和解决方案。
## 背景定位
在一个大型的自然语言处理项目中，我们希望使用 Ollama 进行深度学习模型的推理以大幅度提升处理效率。然而，初次使用时我发现 Ollama 运行缓慢，整个平台似乎没有利用 GPU 的
ollama使用gpu设置的描述
在进行深度学习模型推理时，使用GPU（图形处理单元）可以显著提升计算性能，提高处理速度。尤其在使用[Ollama](
### 背景定位
在部署Ollama模型时，团队注意到推理速度缓慢，严重影响了业务的实时响应能力。问题的演进过程如下：
- **T0 (初始部署)**：Ollama 在CPU上运行，响应时间达到1-2秒。
- **T1 (问题发生)**：因
Ollama 是一个强大的机器学习工具，能够通过 CPU 和 GPU 来优化处理性能。不过，很多用户在使用过程中遇到了设置 Ollama 使用 GPU 的问题。以下是关于如何解决这个问题的详细步骤和建议，让我们一步步来解析。
## 问题场景
在很多需要高性能计算的场景中，使用 GPU 可以显著提高处理速度。用户反馈如下：
> “我在尝试使用 Ollama 进行模型训练时，发现性能极其缓慢，后
一、安装opencv和dlib我使用的anaconda，安装比较方便。安装opencv，在指定环境下输入：conda install opencv安装dlib：conda install -c conda-forge dlib二、实现1、项目结构介绍其中face_detect文件夹保存检查到的人脸，face_repo里是待检测的人脸照片，face_test里是用来测试的照片。2、人脸检测定义检测器
主板是前面讲到的 mega2560 + Ramps1.4，刷 Marlin 固件。常用到 LCD 有两款，分别是 RepRapDiscount Full Graphic Smart Controller 和 RepRapDiscount Smart Controller。配置略有不同，一定要分清楚自己用的是哪款，看下图。以下配置和测试均都是在前者的基础上。 RepRapDiscount
主要最近用到这两个软件，就简单的说明一下这个两个软件这间安装的事情。自己也是刚接触到这两款，高手误喷。RealFlow与C4D可以说两款独立的软件，属于两家不同的公司(其实我也没细找，我也不知道，应该是的吧，管他了，英雄不问出处，软件吗，只要好用就可以了)。可以在C4D中安装RealFlow的插件，接下来说的就是这个插件的问题。RealFlow用于C4D的插件细说的话其实是两种(我在网上找了半天，
在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行 默认是gpu:0 ...
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2021-10-15 14:58:00
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