身为程序猿，C 语言大家一定都不陌生了，还记得当年在黑窗口中第一次显示出 hello, wordl! 时激动的心情吗？平时我们在写 C 程序时都用 IDE（集成开发环境），写好源代码之后点一下按钮，一键运行。但是不同的 IDE 会出现不同的按钮，甚至还有多个按钮，什么先点编译，后点运行（当时老师就是这么说的，咱也不知道为什么，照着做就是了）。 随着越来越深入了解计算机，我逐渐地明白了其中
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2024-10-12 07:12:45
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strings"/cpu:0": 机器中的 CPU"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...matmul中 CPU 和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0
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2024-04-20 21:38:27
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目录一、keras代码GPU配置二、tensorflow代码GPU配置三、给算子指定GPU或CPU 当设置的GPU号大于实际的GPU个数时（比如实际只有一个GPU，配置中设置成使用1号GPU），创建会话会失败，提示tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.一、keras代
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2024-03-21 14:56:31
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目录准备工作查看代码 r命令断点相关命令逐语句|逐过程|调用堆栈冯诺依曼结构 习题 1习题2 习题3 习题4 习题5 习题6 准备工作 注意makefile要加-g选项我们写一段代码，并且使用makefile 输入gdb 可执行程序：进入调试模式 输入quit退出gdb模式查看代码&nb
重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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本文主要讲如何使用ubuntu16.04系统源代码编译tensor flow-GPU。 电脑配置； CPU：i5-5700 GPU：GT-730 内存：16G 我参考了网上很多教程，总结出了自己的一套tensorflow源代码编译的方法。 1. 如果你想要安装tensorflow-GPU版本首先得确定你电脑的显卡是否支持CUDA，一般来说必须是6系含以上级别的显卡才支持。然后再到NVI
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2024-03-28 12:01:48
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来。步骤简述：1.确认有Nvidia GPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU
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2024-05-09 16:09:29
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。 该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编程细节。Python 广
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2023-08-16 11:29:55
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# 如何用GPU跑Python代码
## 问题描述
假设我们有一个大规模的数据集，需要对其进行复杂的计算，例如图像处理、机器学习模型训练等。在普通的CPU上运行Python代码可能会非常耗时，为了提高计算效率，我们可以利用GPU来加速代码的执行。
## GPU介绍
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和计算密集型任务的设备。与CPU相比，GPU具有更多的核心和更强大的并行计算能力，能够同
原创
2023-08-30 03:17:50
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首先数据集这一块一定要弄好，按照要求，不然后面训练出来的模型会没办法实现相应的功能(不要乱改数据集，因为里面的demo代码块是相应对应起来的，不能随意更改)。 首先就是电脑问题了，其实这之间我也是猜了很多坑的，首先就是GPU问题，你要看下你的电脑能否有GPU，如果有GPU的话，你就可以使用CUDA以及cudnn来调动电脑的GPU。这个下载一定要注意，你的系统的驱动版本号，可以在NVIDIA里面的系
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2024-05-11 23:50:57
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利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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目录1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本2.下载CUDA3.CUDA的安装4.检验CUDA安装成功2.下载安装CUDNN1.下载CUDNN2.CUDNN的配置3.验证是否安装成功3.Pytorch GPU 版本的安装 CUDA仅适用于有英伟达独立显卡电脑的同学. 1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本按win+R打开cmd 输入 nvidia-smi可以看到你
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2024-07-04 05:34:22
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问题描述在使用服务器多核跑程序的时候，需要把核心的程序抽取出来，然后提供迭代参数。然后就可以使用多核去跑程序了。但是在执行的过程中报错如下：Exception has occurred: TypeError unhashable type: 'list'File "/home/LIST_2080Ti/njh/CHB-MIT-DATA/epilepsy_eeg_classification/prep
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Google Colab简介Colaboratory使用步骤 1、登录谷歌云盘 2、创建Colab文件 3、开始使用加载数据 从本地加载数据 从谷歌云盘加载数据向Google Colab添加表单Colab中的GPUColab中的TPU在Colab中运行Tensorboard参考作者：凌逆战博客地址：https:////www.cnblogs.com/LXP-Never/
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2020-04-13 12:29:00
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配置docker+vscode远程连接服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像创建并运行容器docker配置换源（可选）安装ssh安装git（可选）vscode配置安装插件Remote - SSH其它插件可能出现的问题其它常用命令scp传送文件docker相关 服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像查询服务器的cuda版本nvcc -V
去官网上查找自己服务
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2024-03-20 19:43:52
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