在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。希望读者不只是对GPU计算能有所理解，而且能够从中了解可以迁移到其它计算平台的知识，此是笔者之愿景，能否实现一二，还恳请各位看官不断反
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2024-09-25 12:26:01
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基于MSM8996平台PL1.0一. Log部分1. persist.camera.global.debug
2. persist.camera.mct.debug
3. persist.camera.sensor.debug
4. persist.camera.iface.logs
5. persist.camera.isp.debug
6. persist.camera.stats.debug
如果你有密集恐惧症 则只需要看标题和字体加粗部分.有下划线的是网站都可以点开的. Linux系统分支有很多国内常用的分支主要是: 1.Debian 2.Redhat 参考:GNU/Linux发行版历年分支进化图一览. 目前桌面版Debian分支相比要做的好点,服务器端肯定是Redhat分支了,因为树莓派硬件是基于ARM的,所以在树莓派官网也有针对其的编译版. RASPBIAN 对应debian P
# PyTorch 查询可用GPU的数量
在进行深度学习任务时，利用GPU进行加速是非常常见的做法。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持GPU加速。在使用PyTorch时，我们通常会想知道当前系统中有多少个可用的GPU，以便进行任务的分配和优化。
## 查询GPU数量的方法
PyTorch提供了一种简单的方法来查询系统中可用的GPU数量。我们可以通过`torch.cuda.dev
原创
2024-04-06 03:38:23
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1.6 技巧06给你的Pi超频树莓派不是一个特别快速的计算机，对于大多数项目，它可以提供足够的性能来完成工作。但是对于有的项目，你可能打算对硬件进行超频以获取更高一点的性能。树莓派的硬件被设计成制造商所认为的可靠性和性能的最佳平衡。现在根据文档我们已经可以指出，它还自带了许多微调按钮。如果你觉得自己足够勇敢，你可以向上调节这些按钮来获得超出硬件之外的附加性能。这就是那些很酷的家伙们口中所说的超频。
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2024-07-29 17:22:05
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NVIDIA Kepler GPU里面有十几个SMX，每个SMX的组成结构如上图，内含192个处理单精度数据的CUDA Core，2000+核心就是SMX的数量 * 每个SMX内部的CUDA Core数量得出的。 问题就在这里，现在的GPU可以被看做是基于Streaming Processor的众核架构，这里的“核心”，其量级是跟多核CPU里面的“核心”完全不可同日而语的。 CPU和GPU的核心用
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2024-04-29 15:56:53
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原文及翻译:torch.device
torch.device栏目
class torch.device
torch.device 类型
A torch.device is an object representing the device on which
a torch.Tensor is or will be allocated.
torch.device的一个实例是一个对象,该对象代
# Python中的GPU数量管理
随着深度学习和科学计算的迅速发展，GPU（图形处理单元）在数据处理和模型训练中发挥着越来越重要的作用。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库来有效管理和利用GPU资源。本文将介绍如何在Python中获取可用的GPU数量，并给出相关代码示例。
## 为什么使用GPU？
在处理大型数据集时，CPU的处理速度可能显得力不从心。GPU具有并行计算的能力，
原创
2024-08-28 06:53:37
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一、WebGPU 基础理论开始篇开始在某种程度上，WebGPU是一个非常简单的系统。它所做的只是在 GPU 上运行 3 种类型的函数：顶点着色器， 片段着色器、计算着色器。顶点着色器计算顶点。着色器返回顶点位置。对于每组 3 个顶点，它返回在这 3 个位置之间绘制的三角形。片段着色器计算颜色。绘制三角形时，对于每个像素要绘制，GPU 会调用您的片段着色器。然后，片段着色器返回颜色。计算着色器更通用
通俗易懂说GDB调试（一）基础0. 什么是GDB1. GDB常用命令说明1. 命令 ulimit -c ，打开coreDump1.1 设置core大小为无限1.2 设置文件大小为无限2. 命令 -g ,开启GDB调试3. 命令 l（ls） ,查看源代码4. 命令 b（breakpoint） ,添加断点5. 命令 r（run） ,开始执行程序，直至断点停止6. 命令 n（next） ，单步调试7.
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2024-04-01 18:30:52
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，有时会遇到“pytorch 0数量”的问题，这通常意味着在模型训练或数据处理阶段，某个 tensor 的维度被意外设置为零或丢失了数据。这种情况不仅影响了模型的正常运行，也会影响到结果的准确性。接下来，我们将详细探讨解决这一问题的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
## 版本对比
首先，我们要了解不同版本的 P
一、线程并行相关概念同步(Synchronous)和异步(Asynchronous)同步和异步的本质区别是是否需要等待，比如一个方法在执行，必须等前面一个方法程执行完成，才可以执行，这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成，并行或者并发执行，这就是异步调用。并发(Concurrency)和并行(Parallelism)并发和并行两个概念很容易混淆。解释起来意思也差不多，不过说起来，并行才是真正意
作者 | 郑松林分析一次SQL并行执行的产生过程1、并行引起的灾祸一大早，某网省兄弟告诉我，数据库会话执行的SQL开启了并行，导致负载很高，会话也高，查了半天，没找到具体原因，也不知道该如何解决？对于他的问题，我直接回应了：这还不清楚吗？常见原因无非有以下两个：第一：对象开启了并行(包括索引和表)第二：SQL语句里面使用了PARALLEL的HINTS现场兄弟说，都查了并没有上面的情况，听到他的回答
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2024-08-14 14:03:08
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CUDA简介另一篇介绍windows 下程序 编程入门博客 深入浅出谈CUDA编程指南官方CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以
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2024-07-26 01:31:24
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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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谷歌正式发布TensorFlow 2.0！重点关注易用性，更新了以下主要内容：使用 Keras 和 eager 模式进行更新在任何平台上都可以进行稳健的模型部署性能更好的研究实验简化多种 API安装主要有一下几步：安装cuda安装cuda 10.0点此进入下载链接，按照图中的选择后就出现安装代码，在命令行中执行下列代码即可安装cuda 10.0，安装过程中会自动安装显卡驱动。 安装完毕后，需要重启
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2024-08-07 12:32:36
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# PyTorch设置GPU数量
在深度学习领域，GPU是非常重要的硬件设备，可以加快模型训练的速度。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持在GPU上进行加速运算。在实际应用中，我们经常需要设置PyTorch使用的GPU数量，以便有效地管理资源和提高训练效率。
本文将介绍如何在PyTorch中设置GPU数量，以及如何利用多个GPU并行计算。我们将通过代码示例和实际操作，帮助读者更好地
原创
2024-06-27 05:54:01
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如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 YOLO v4 算法就是在原有 YOLO 目标检测架构的基础上，采用了近些年 CNN 领域中最优秀的优化策略，从数据处理，主干网络，网络训练，激活函数，损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，虽没有理论上的创新，但是会受到许许多多的工程师喜欢，各个优化算法的尝试。文章就像目标检测的 trick 综述，效果达到了实现 FPS 与 Precis
# Python查看GPU数量
在进行深度学习和计算机视觉任务时，利用图形处理单元（GPU）可以极大地提高计算效率。Python提供了一些库和工具，可以方便地查看系统中的GPU数量。本文将介绍如何使用Python查看GPU数量，并提供相关的代码示例。
## 什么是GPU？
GPU全称为图形处理单元，是电脑上的一种专门用于图形处理的处理器。与中央处理器（CPU）相比，GPU具有更多的核心和更高
原创
2023-09-30 06:51:41
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在处理“ollama配置gpu数量”的问题时，我发现这是许多IT技术人员在进行机器学习或深度学习项目时常常遇到的障碍。本文将详细记录我解决这一问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
## 环境准备
在开始配置之前，我们需要确保满足以下软硬件要求：
- **硬件要求**
- GPU：NVIDIA CUDA支持的显卡（如RTX 2080及以上）
- CPU：至少4核
- R
