查看本机支持的显卡驱动：ubuntu-drivers devices ...
转载
2021-10-20 18:13:00
216阅读
2评论
从深度学习在2012年大放异彩，gpu计算也走入了人们的视线之中，它使得大规模计算神经网络成为可能。人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制gpu进行并行计算。本文首先根据显卡一些参数来推荐何种情况下选择何种gpu显卡，然后谈谈跟cuda编程比较相关的硬件架构。 1.选择怎样的GPU型号 这几年主要有AMD和NVIDI
转载
2024-05-23 13:58:00
89阅读
最新一期的《Nature Machine Intelligence》发表了评论文章讨论GPU计算在深度学习以及药物研发中的变革作用。深度学习几乎颠覆了每一项研究领域，包括对药物发现有直接重要性的领域，比如药物化学和药理学。这场革命在很大程度上归功于高度并行化的图像处理单元（GPU）的空前进步和支持GPU的算法的发展。这篇评论文章全面介绍了GPU算法的历史趋势和最新进展，讨论了它们对发现新药和药物靶
本文针对于Python中使用Numba的GPU加速程序的一些基本概念和实现的方法，比如GPU中的线程和模块的概念，以及给出了
原创
2022-05-05 14:05:49
1249阅读
数组的修剪和压缩1. clip方法返回一个修剪过的数组, 就是将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值, 把所有比给定义最小值还小的元素全部设为给定的最小值import numpy as np
a = np.arange(5)
print(a)
# [0 1 2 3 4]
print(a.clip(1,2))
# [1 1 2 2 2]2. compress方法返回一个根据给定条件筛选后
转载
2024-06-06 05:57:26
52阅读
Mat对象仅仅存储在内存或者CPU缓存中。为了得到一个GPU能直接访问的opencv 矩阵你必须使用GPU对象 GpuMat 。它的工作方式类似于2维 Mat，唯一的限制是你不能直接引用GPU函数。（因为它们本质上是完全不同的代码，不能混合引用）。要传输*Mat*对象到*GPU*上并创建GpuMat时需要调用上传函数，在回传时，可以使用简单的重载赋值操作符或者调用下载函数。Ma
转载
2023-12-09 21:10:01
121阅读
摘要对于机器视觉来讲，winform界面必不可少。前面几篇对winform编程做了简单介绍，本篇在其基础上总结一下机器视觉基础界面的配置。1️⃣主题界面的设定先来讲解一下,如何使用SunnyUI.Net 主题界面？ 然后收索SunnyUI并安装，最后将Form1主窗体继承sunnyUI的窗体即可。 public partial class Form1 : Sunny.UI.
ollama 如何操作GPU
在当今技术快速发展的时代，利用 GPU 进行高效计算已成为很多机器学习及深度学习框架的标准配置。而 Ollama 作为一个集成了多种模型的框架，如何优雅地将 GPU 功能运用到其上，成为了很多用户关心的问题。本文将全面分析并指导如何在 Ollama 上设置和使用 GPU，加快模型推理和训练速度。
**问题背景**
随着大型深度学习模型的普及，利用 GPU 进行计
GPF是一个非常简陋的PHP"框架",出于个人想法而开发. GPF 是 G PHP Framework 的缩写，其中“G”表示我的名字，可以是gevolution90，也可以是g0。 项目托管在github上：<https://github.com/nameG0/gpf> 关于GPF的开发原因可以参见 [GPF开发记录](). 实际上,严格来讲,GPF并不是一个"框架",只是一些PHP
转载
2024-07-11 16:44:18
43阅读
import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ###指定此处为-1即可
原创
2021-11-08 16:45:20
2913阅读
目录前言一、服务器登录1.1 下载安装putty1.2 putty远程登录 1.3 查看GPU、显卡常用命令1.4 Linux常用命令二、Anaconda创建虚拟环境并安装pytorch2.1 安装Anaconda2.2 安装Pytorch三、使用FileZilla拷贝文件至服务器3.1 下载安装FileZilla3.2 使用FileZilla传输文件 四、运行JupyterN
转载
2023-06-28 20:28:24
184阅读
CAD图纸文件过大，无法正常制图使用怎么办？在CAD制图过程中，我们遇到CAD文件过大的问题，会占用过多的存储空间，导致无法正常保存传输。解决方法如下：1.在CAD制图过程中，将普通的tff字体改用shx单线体。减少细小的线段的使用。因为一个圆弧也是N条过短的线段组成，造成图过大。2.如果我们的图纸导 入过MICROSTATION的DGN图形数据，那么就会遗 留下来大量的这样数据，导致CAD文件过
一、介绍Dmp抓取工具ProcDump是一个命令行工具，其主要目的是监视CPU峰值的应用程序，并产生了Dump转储文件来供开发人员分析。 ProcDump还可以监测无响应程序等各种异常监测，并可以基于系统性能计数器的值转储。它也可以作为一般的进程转储实用程序，您可以在其他脚本嵌入。通俗点说它可以创建指定进程或者窗口的Dump，并且可以监控到指定程序占用CPU超过一个阈值时候再去创建Dump的功能&
本人的1250w电源截图： 分析： 12V输出分了6路，每路限流20A1、给CPU供电的4pin或者8pin（EPS12V形式），或者8pin中与标准4pin相容的那四个脚，其中的+12V称作+12V2，是给处理器供电的一路。其余全部的插头称作+12V1，有的电源也叫+12VIO，是给显卡以及其它各种设备供电的一路。很显然这里的“路”对应的就是一组插头的概念。在这组
文章目录torch 查看GPUnvidia-smi 详解cuda 用法python -m 参数官方文档解释 torch 查看GPUtorch.cuda.is_available() # cuda是否可用；
torch.cuda.device_count() # 返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
t
转载
2023-08-09 16:42:55
172阅读
文章目录一、安装Anaconda1.换源2.常用指令二、安装cuda和cudnn1.对应版本2.创建虚拟环境3.激活虚拟环境4.安装cuda4.安装cudnn三、安装tensorflow的GPU版本1.判断是否安装成功四、pycharm配置虚拟环境1.新建项目2.配置环境3.完成创建总结 一、安装Anaconda本文主要通过Anaconda来配置深度学习环境。 可以通过Anaconda官网下载附
转载
2023-08-02 19:19:31
74阅读
对于初次使用GPU加速代码的学习者来说，需要在电脑上安装支持GPU加速的部件，分以下三个步骤：安装支持GPU版本的Pytorch（非cpu版本）安装GPU版本的pytorch,在如下地址进入下载：https://pytorch.org/ 请选择好自己的操作系统和CUDA版本，使用图中的命令在Anaconda Prompt中运行‘run this Com
转载
2024-02-07 23:09:28
31阅读
本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇，主要介绍CUDA编程的基本流程和核心概念，并使用Python Numba编写GPU并行程序。为了更好地理解GPU的硬件架构，建议读者先阅读我的第一篇文章。GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行
转载
2023-09-09 21:21:14
169阅读
最近身边的5G基站越来越多，5G普及率也越来越广，让我产生了换5G手机的想法。但是大概看了以下手机市场，发现5G手机普遍偏贵，而我的预算只有大概三千，这时候偶然看到荣耀30，宣传说首发麒麟985 5G芯片，起售价为2999元，这正好符合三千的预算，于是毫不犹豫入了一台。都说麒麟985是一代神U，买前还不是很相信，不过通过这几天的体验，麒麟985确实名副其实。 配置上，麒麟985采用7nm制
转载
2024-09-02 12:15:50
152阅读
今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍， 而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。 于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。 以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以
转载
2023-07-14 18:54:09
215阅读
