递归 RECURSION递归是一种解决问题的方法，把问题划分成越来越小的子问题，直到问题的规模小到可以被简单解决。计算数字列表的和，def list_sum(num_list):
the_sum = 0
for i in num_list:
the_sum = the_sum +i
return the_sum
print(list_
转载
2024-06-06 12:06:52
27阅读
导论GPU怎么产生的，以及后续发生了哪些变化？实时、高清晰度的三维图形需要大量的计算，单纯的CPU无法满足这种需求。由于这种需求的推动，图形处理器（GPU）就逐渐演化成高并行度，多线程，拥有强大的计算能力和极高的存储器带宽的多核处理器。GPU和CPU的浮点计算能力差异的原因是：GPU是特别为计算密集，高并行度计算（如图像渲染）设计的，因此GPU将更多的晶体管用于数据计算而不是数据缓存和流程控制。特
转载
2024-05-14 12:48:04
54阅读
环境ubuntu20.04 RTX3080 conda虚拟环境问题描述使用pytorch时遇到报错：UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install s
得益于过去数十年间计算能力的提升，深度学习，计算机视觉，生物医疗等众多领域都得到了飞速发展，但与此同时，各行业对计算能力的要求也越来越高，单一的串行计算已经难以满足计算需求，而并行计算无疑是当下提升计算能力的最佳方案。 作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA能实现在CPU和GPU上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，
转载
2024-08-19 15:28:11
26阅读
VIDIA A100 8.0 NVIDIA T4 7.5 N.
转载
2024-10-24 10:02:29
250阅读
# 深度学习与CUDA：如何决定计算力
在深度学习的研究与应用中，计算力是一个至关重要的因素。随着人工智能技术的发展，任务的复杂性不断提高，这导致了对计算资源的需求增加。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的并行计算架构，可以充分利用GPU的强大计算能力。本文将深入探讨深度学习如何依赖于CUDA，并且提供相关的代码示例，以帮助
获取nvidia显卡的cuda算力，在编译cuda相关代码时候可能用到。 前提： 安装了visual studio 安装了cuda（cuda应该在vs之后安装） 安装了cmake 代码 https://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability 代
转载
2019-01-25 10:25:00
1422阅读
2评论
0、下载前查询①cuda版本支持查询左下角win搜索nvidia打开nvidia控制面板>>系统信息（左下角）>>组件>>自己电脑支持的cuda 我的N卡支持11.7.101②查看显卡算力：CUDA GPU | NVIDIA Developer 拓展：（tensorflow2.0要求算力不低于3.0）NVDIA驱动程序需要410.x（含）更高
转载
2024-05-01 20:31:58
1409阅读
在装tensorflow-gpu之前，很重要的一点，一定要充分了解自己的电脑，再去安装！不然后面会踩很多坑！ 我的电脑是win10-64位、GetForce GTX 1650 Ti，以及anaconda环境的Python3.8（当然python不合适还可以换）。了解自己的显卡特别重要！ 然后再去安装适合自己电脑的cuda和cudnn。此处需要首先确认了自己的显卡是否支持cuda，这个可以通过在NV
转载
2024-05-06 15:20:58
600阅读
什么是CUDA？
CUDA是一个基于Nvidia GPU的并行计算的架构。CUDA最主要的包含两个方面：一个是ISA指令集架构；第二是硬件计算引擎；实际上是硬件和指令集。 也就是说我们可以把CUDA看做是与X86或者cell类似的架构，但是是基于GPU，而不是传统的CPU。什么是OpenCL？ 是由苹果公司发起，业界众多著名厂商共同制作的面向异构系统通用
转载
2024-06-28 18:49:22
130阅读
FXTest测试平台Flask + Python3.6 +Bootstarp+Apscheduler+Sqlite+Redis 实现的接口自动化测试平台。下面有介绍python flask部署相关的文章链接。为自己部署的记录文章前后端部分页面开始进行分离，通过接口进行交互友情提示各位：开源项目，长期不定时的维护，仅供大家参考学习使用。谢绝作为面试、毕业作品等源码。后续会基于python3.6+版本
转载
2024-01-30 09:06:28
41阅读
计算平台的两个指标1. 算力算力：也称为计算平台的性能上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数，单位是FLOP/s(floating-point operations per second)，FLOPS它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。2. 带宽上限带宽上限：也即计算平台的带宽上限，指的是一个计算平台倾尽全力每秒所能完成的内存交换量，单位是
转载
2023-09-27 13:05:16
538阅读
点赞
1、 DEP01A 智能盒子是一款支持运行深度学习神经网络算法的智能边缘计算终端设备，内部集成了多个可灵活配置的高算力AI处理模块，每个模块具备2T算力，最多可以扩展4个模块，具有轻量化、高性能、低功耗、可灵活配置算力、接入方便等特点，广泛应用于人脸识别、智能安防、行为分析等各个领域。 2、 DEP02A 边缘计算设备是一款基于 RK3568 设计的搭载英码
转载
2023-11-01 22:49:24
403阅读
GOPS全球运维大会 2 0 1 82018.4.13-4.14 中国·广东·深圳·南山区 圣淘沙大酒店(翡翠店)G O P S 全球运维大会 2018·深圳站复杂业务的自动化运维精髓杨利东 腾讯QQ平台运维负责人G O P S 全球运维大会 2018·深圳站织云 一体化运维平台消费场景无人运维 一键运维 灰度发布 KPI预测 根因分析 舆情监控 智能客服 异地容灾基础运维 公共组件服 持续部署
转载
2024-07-08 16:30:32
41阅读
Pytorch刚更新到1.10，今天就简单尝个鲜，之前在使用1.9中有很多的UserWarning，在新版本中都已经修复了（强迫者的福音），推荐使用。关PyTorch官网：https://pytorch.org/ 文章目录0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）1 创建虚拟环境2 在线安装（CPU/GPU）2.1 安装CPU版本2.2 安装GPU版本2.2.1 检查GPU驱动版本2.2.2 更新
转载
2023-11-16 09:58:19
1702阅读
算力:在AI摄像头里面经常有1T，0.5T等等比特币中的算力：算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。1 kH / s =每秒1,000哈希1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。1 GH / s =
转载
2024-02-09 20:39:37
394阅读
目录一、Ubuntu16.04 Server安装（有坑注意）二、安装Nvidia 显卡驱动（重点大坑，严加防范）三、安装CUDA9/CUDA8四、安装cuDNN7/cuDNN6五、安装Anaconda（Python3.6）六、安装Tensorflow（GPU版）/PyTorch七、测试并行GPU实验室新上的华硕超算服务器，型号：华硕ESC8000G3，CPU为Intel至强E5系列，内
转载
2023-12-22 15:35:13
319阅读
前不久，NVIDIA在CES2019会展上发布了新一代RTX2060显卡之后，之后小编带来一期显卡天梯图更新，受到不少小伙伴们的关注。1月8日，Intel在CES2019会展上，也发布了多款桌面处理器，因此小编今天也带来了新的一期CPU天梯图1月版更新，希望对电脑爱好者朋友有所参考。CPU天梯图CPU作为电脑的“大脑”，是最核心的硬件之一，它决定着计算机运算速度。而CPU天梯是小白朋友判断CPU性
转载
2024-06-12 09:28:39
213阅读
深度学习中FLOPS和FLOPs的区别与计算FLOPSFLOPs单位换算Params和FLOPs的计算CONV标准卷积层FC全连接层NVIDIA GPU的浮点计算能力GPU的计算能力的衡量指标描述GPU计算能力的指标 我们在购买GPU或者计算目标检测模型复杂度的时候，一般会遇到FLOPS和FLOPs这两个指标，在此加以区分。 FLOPSFLOPS(全部大写)是floating point op
转载
2024-06-03 20:53:15
388阅读
当万事万物都离不开算力时，一个崭新的算力经济时代正在到来。
原创
2021-08-07 15:52:08
770阅读
