性能问题分析方法（1） --- RAM性能问题分析方法（1） --- RAM1. RAM内存占用导致的问题2. Native process的内存调试方法3. 显示端的内存调试4 Java process导致的内存泄漏4.1 MAT分析4.2 Android Studio的Profile分析4.3 java native分析4.4 binder分析4.5 其它调试方法 性能问题分析方法（1） —
作者：壮怀、竹刚AIGC 中的 Stable Diffusion 文生图模型是开源流行的跨模态生成模型，用于生成给定文本对应的图像。但由于众所周知的原因，GPU 资源出现了一卡难求的现状，如何通过云计算快速提升业务规模，降低文生图的计算成本，以及更好的保护自定义的扩展模型？针对文生图模型特性和规模化场景，本文提供了一种新的思路，通过云原生部署方式提供推理服务 API，使用 CPU 矩阵计算能力针对
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2024-08-13 09:47:52
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# Python中的CPU和GPU计算
在现代计算机科学中，CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）都是重要的计算组件。尽管这两者都能执行代码，但它们在处理任务的方式上存在显著的差异。本文将介绍这两种处理器的基本概念，比较它们的优缺点，并提供一些Python代码示例，帮助读者更好地理解如何在Python中利用CPU和GPU进行计算。
## CPU与GPU的基本概念
**CPU**是计算
一台服务器，不管是物理机还是虚拟机，必不可少的就是内存，内存的性能又是如何来衡量呢。1. 内存与缓存现在比较新的CPU一般都有三级缓存，L1 Cache（32KB-256KB），L2 Cache（128KB-2MB），L3 Cache（1M-32M）。缓存逐渐变大，CPU在取数据的时候，优先从缓存去取数据，取不到才去内存取数据。2. 内存与时延显然，越靠近CPU，取数据的速度越块，通过LMBenc
TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
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2024-02-29 23:46:23
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主板、cpu、显卡可以说是电脑种最重要的硬件了，现在很多用户都喜欢自己搭配组装电脑，不仅可以根据自己的需要调整各种硬件搭配，装好后还很有成就感。那么主板、cpu、显卡这些硬件怎么搭配合理呢？ 在搭配兼容性上面，显卡与cpu、主板没有什么限制，随意搭配都可以。cpu搭配主板分平台，如AMD的cpu需要搭配一个AMD平台与针数都相同的主板，如果cpu支持超频，建议选择一个可超频的主板充分发
并发最近重新复习了一边并发的知识，发现自己之前对于并发的了解只是皮毛。这里总结以下Java并发需要掌握的点。使用并发的一个重要原因是提高执行效率。由于I/O等情况阻塞，单个任务并不能充分利用CPU时间。所以在单处理器的机器上也应该使用并发。为了实现并发，操作系统层面提供了多进程。但是进程的数量和开销都有限制，并且多个进程之间的数据共享比较麻烦。另一种比较轻量的并发实现是使用线程，一个进
TPS事务处理系统:Transaction processing systems (TPS) 提高事务处理效率与保证其正确性 在数据（信息）发生处将它们记录下来 通过OLTP产生新的信息 将信息保存到...Response Time响应时间是一个计算机，显示器成像等多个领域的概念，在网络上，指从空载到负载发生一个步进值的变化时，传感器的响应时间。通常定义为测试量变化一个步进值后，传感器达到最终数值
简单测评笔记本：thinkbook16p RTX3060标配模型是FCN，跑的小数据集, 用的tensorflow 同样的数据和模型参数，我们来看看在两块GPU上的表现如何吧：1、本地 RTX3060 6G (残血版，105w?）:2、Google Colab 分配的免费GPU： 【结果】除了第一个epoch速度不太稳定可以忽略：本地RTX3060：8s /epoch Colab免费GPU：6s
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2024-05-13 11:30:33
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端午回来，发的第一篇文章，还在谋划其他事情，大家共勉。现在电脑这么普及，应该每个人都知道 CPU ，即使不懂电脑的人都能憋出大招告诉你电脑里面有一个 CPU，CPU 是中...
原创
2021-07-28 15:48:55
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目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。 谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing Unit，而GPU的全称是Graphics Processing Unit。在
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2024-05-06 15:16:18
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1.1、 OpenGL 的原理1.1.1、 Linux 图形系统发展 地形渲染算法在绘图中使用了 OpenGL 去实现，OpenGL 是一个 开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用 程序可以十分方便地在各种平台间移植。 X server 是 Linux 系统下图形接口服务器的简称，在应用程序需要系统提供 界面时，系统会建立若干个 X server，通过 X 协议跟窗
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2024-04-24 20:03:29
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近年来，随着国家政策的支持，越来越多的本土高科技企业在各个领域涌现。如今，更是诞生了国产CPU、国产操作系统这样的高精尖产物。那么一定有人想知道，国产的工作站究竟实力如何呢？最近，中科曙光推出了面向政企用户的新款桌面工作站，今天就让我们通过实际评测来为广大网友揭晓答案。曙光桌面工作站机箱右侧配备了四个防滑脚垫，方便水平摆放，左侧则在对应CPU的位置设计了散热开孔，强化散热。机身后侧依次为：4个US
APU中文名字叫加速处理器，是AMD融聚理念的产品，它第一次将处理器和独显核心做在一个晶片上，它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能，支持DX11游戏和最新应用的“加速运算”，大幅提升电脑运行效率，实现了CPU与GPU真正的融合。CPU和GPU性能的发挥很大程度上依赖于自身或外部的内存控制器，而目前市场上的CPU内存控制器+内存使用和GPU相比，各自的性能侧重和构建方式都有很大不同，未来的
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2024-04-18 09:47:45
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21. C++与python的区别原理方面 1、运行效率：C++ >> Python Python代码和C++最终都会变成CPU指令来跑，但一般情况下，比如反转和合并两个字符串，Python最终转换出来的CPU指令会比C++ 多很多。 首先，Python东西比C++多，经过了更多层，Python中甚至连数字都是object !!! 其次，Python是解释执行的，和物理机CPU之间多了
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2023-07-20 18:02:04
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如果要做并行程序，就要使用CUDA，这个原本是要用C语言来写的，但是C语言的开发稍微有点麻烦，经常出现内存报错之类的bug，如果可以使用语法更加简单的python语言来开发，就会更加快捷方便，这时可以有一个选择，就是使用taichi语言，这里记录一些零散的笔记。简单Julia集示例 首先来看一个简单的例子，生成一个分形Julia集。# fractal.py
#导入taichi语言
impor
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2023-07-12 00:14:47
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window10配置paddle环境（GPU版本）开启深度学习模式~ 我安装的是CUDA9的GPU环境（CUDA10什么的同理） 检查自己电脑可以安装CUDA驱动的版本。 我的电脑的话是GF 930MX的显卡 点帮助里面的系统信息，点组件，看自己可以安装CUDA驱动的版本号。 我这里是9.1版本的，因为paddle官网上面显示不支持9.1版本的，所以我安装的是9.0版本的CUDA，可向下兼容。去
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2024-05-06 16:43:10
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文章目录一、Ubuntu 16.04下pytorch（GPU）的安装方法一：下载.whl文件并用pip安装（最方便）方法二（建议直接跳过）1. 创建单独的Anaconda环境！！2. 安装显卡驱动3. 安装CUDA 10.04. 安装与CUDA 10.0版本对应的Cudnn5. 安装Pytorch6. 检测pytorch是否安装成功二、 Win10下pytorch的pip安装1. 创建conda
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2023-09-12 17:29:27
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
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2024-03-19 17:59:06
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# Python中的CPU和GPU计算
在现代计算中，CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）扮演着非常重要的角色。它们的设计和用途针对不同类型的计算任务，因此了解它们的区别和适用场景能够帮助我们选择合适的工具，显著提高程序的性能。
## CPU与GPU的区别
- **计算结构**：
- **CPU**：一般而言，CPU核心数量较少，通常在4到16个之间，但每个核心的计算能力很强，适合
