1. GPU硬件架构简单理解,GPU就是很多很多非常弱的cpu在做并行计算。个人桌面电脑CPU只有2到8个CPU核心,GPU却有上千个核心。在英伟达的设计理念里,CPU和主存被称为Host,GPU被称为Device。Host和Device概念会贯穿整个英伟达GPU编程。 GPU核心在做计算时,只能直接从显存中读写数据,程序员需要在代码中指明哪些数据需要从内存和显存之间相互拷贝。这些数据传输都是在总
转载 2023-11-16 21:22:12
167阅读
文章目录Python 爬虫程序能调用 GPU 去爬东西Python 异步,协程……,学起来好头疼有没有牛子大的说下 `matplotlib` 里 `plot` 和 `subplots` 的区别有没有讲 pandas 的 groupby & 学 pandas 真的能找到工作我现在学到字体反爬,下面要学 js 逆向了,还来的及python 基础知识,函数里面的 return请问可以
题主的情况够用了~但更多后来着,可能关注这个8G是否足够使用呢?就在我发文时刻,我默默把任务管理器打开了;没错,我的内存是8G的,而且我有独立显卡2G,其中以上浏览器状态,GPU应用4%左右,如果有PS、剪切视频等,显卡会突破到100%级别;8G够用了吗?玩游戏(lol、CF之流)将就着用;搞办公,将就着用,不会有什么卡顿;搞大型设计,不够用;核显的+pS类设计,不够用;剪辑视频略微不够用,核显很
python绘图显卡?这是一个越来越常见的问题,尤其是在数据可视化需求不断增长的今天。很多用户关心在使用如Matplotlib、Seaborn等库进行绘图时,是否会消耗大量显卡资源。在本篇博文中,我们将深入探讨这个问题,并提供详细的解决步骤和配置指导。 ## 环境准备 首先,确保你已经安装了Python环境以及相关的绘图库。以下是前置依赖的安装命令: ```bash pip instal
原创 6月前
70阅读
以ubuntu18.0.4为例,安装pytorch环境,会因为版本不一致导致程序无法正常运行,其中包括显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch、python版本,但凡有一个不匹配,都会发生问题。1、安装显卡驱动显卡驱动处于最底层,被cuda所调用,一般来说,显卡驱动的版本高于cuda推荐最低版本即可。去 显卡驱动下载官网www.nvidia.cn 下载符合自己显卡的驱动,同时注意下载的
谨将此文献给无真机进行调试的各位同仁们,有真机的幸运儿请自觉飘过原文地址:长期的忍耐    PC上开发Android应用,自然要使用Android模拟环境,但当前广泛使用的两种模拟环境的运行速度实在是难以接受(文章最后附上测试环境和数据)。Android模拟器        Android模拟器的速
在项目开发过程中,经常会涉及到一些调整很少但又必不可少的环节,比如实体类的Getter/Setter方法,ToString方法等。这时可以使用Lombok来避免这种重复的操作,减少非核心代码的臃肿,提高编码效率。 如何在IntelliJ IDEA中引入Lombok安装Lombok 插件(否则在调用setter/getter方法时IDE会提示报错): File -> Settings
转载 2024-10-22 19:31:31
30阅读
-----最近从github上找了一个代码跑,但是cpu训练的时间实在是太长,所以想用gpu训练一下,经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了,嘿嘿~首先先看一下自己电脑的显卡信息:可以看到我的显卡为MX250然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的cuda版本这里我先下载了cuda10.1的版本,不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持c
简介就在刚才,偶然在QQ浏览器看到一篇文章:谷歌官方Android 模拟器强化x86处理器性能,多开游戏更流畅啦,如图: 文章内容把我没看太懂,但是意思就是Android Studio模拟器速度会变快了吧 因此我就开始了搞事情。。。。。一、修改Android Studio的AVD的Graphics Rendering选项看到文章后我就迫不及待的创建了一个Android R的AVD,但是没有修改Gr
Java语言最重要的特点之一:跨平台使用,正是由于JVM的存在。想要Java开发稳步进阶,学JVM这条路绕不开。1.为什么要学JVM?我们都知道,要做Java开发,必须在你的电脑上安装JDK才行,安装JDK之后里面会有一个JRE的目录,JRE提供了软件环境----JVM。在开发过程中当我们出现内存泄漏、内存溢出的时候我们不应该想到-Xms去设置或者栈的-Xss或者restart来解决,而是更应该去
目录step1 运行环境和前期准备step2 编译OpenCV源码(Contrib扩展模块和GPU模块)step3 测试总结 目前的OpenCV3分为稳定的核心功能库和contrib扩展库(包括特征点检测等功能)两个部分,官网下载的编译好的OpenCV仅包括核心功能,因此如果要使用扩展库必须使用Cmake自己进行编译。 OpenCV中有GPU模块,可以使用NVIDIA显卡来加速计算,但是直接用官
# Python如何利用CPU和显卡 在开发过程中,有时我们需要利用计算机的CPU和显卡来加速我们的程序。在Python中,我们可以通过不同的库和方法来实现这一目标。本文将指导你如何利用CPU和显卡,首先通过一个流程图展示整体步骤,然后详细说明每个步骤所需要的代码和知识。 ## 整体流程 首先,我们将整个流程以表格的形式进行展示: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-30 04:03:27
159阅读
Brief:Configuration after setupFedora Gnu/Linux 8AMD ATISigmaTel HD添加软件源livnarpm -ivh http://rpm.livna.org/livna-release-8.rpm显卡安装(ATI)yum install -y kmod-fglrx glx-utils检查是否装好gxinfo | grep rendering应
MxNet有了亚马逊站台之后,声势大涨,加之接口多样化,又支持R语言所以一定要学一下。而且作为R语言的fans,为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ —————————————————————————————— 一、MxNet对R的API接口       MxNet提供给了R一个API接口,但是这个API接口也不是万能的,不同的操作系统有着
转载 2023-10-25 19:08:22
287阅读
前几天想把代码移植到linux下,想用服务器上的GPU来加速处理,结果搞了几天,头都大了,环境还没配好,ffmpeg ,opencv,gstreamer,单独装都没毛病,想让这些库关联起来,而且没毛病简直是闹心,还有各种依赖库,几十个,看着都头大,于是弃坑,还是回归到Windows的怀抱。不过配置的过程,也是头疼,网上各种教程,于是总结一下,加上自己的亲身经历,亲测有效,代码可以运行。所需的软件和
不知道最近是不是到了换笔记本的季节了,好多人问我怎么买电脑,买啥配置卡不卡,所以我觉得还是整理一下答案供大家参考。首先请看这10副聊天记录截图,再看下面的一个性能小对比。不想看可以直接跳到最后结论部分。我把结论直接拿到前头了,大家可以先看结论。结论:1. 【能运行】基础办公,office三件套,看腾讯视频,这些能覆盖90%的人的90%需求的事情,其性能需求低到可以忽略不计。但这里说的仅是“能运行”
# Python程序运行是使用显卡还是CPU? 在计算机科学和编程的领域中,我们经常会面临一个重要的决定:在运行程序时,是应该依赖中央处理器(CPU)还是图形处理器(GPU)?这不仅关乎程序的性能和效率,更深刻影响着开发的方式和潜在的结果。在这篇文章中,我们将深入探讨Python程序在运行时如何选择使用CPU或GPU,并通过代码示例来帮助理解。 ## 1. CPU与GPU的基本概念 ###
原创 8月前
2033阅读
原标题:3D建模和渲染CPU还是显卡?专业显卡和游戏显卡的区别对电脑性能有特殊要求的群体,比如图形设计人员,亦或者是游戏玩家,往往对电脑性能越来越关心,以为配置决定工作效率和游戏流畅度体验。对于学设计的同学,常常会在选择电脑的时候纠结一个问题,3D建模和3D渲染吃什么硬件?我究竟是买专业图形显卡还是游戏显卡?下面小编就来简单聊聊这个话题。电脑3D建模和渲染吃什么硬件?一般来说,3D渲染的是CP
基于MATLAB2019a。---和同学一起完成老师给的作业。在MATLAB中这两种框架的神经网络是已经经过训练的网络,官方的数据是使用了百万张训练了大约100多个类别的物品,也就是大概可以识别一千多种物品。在深度学习中训练神经网络是一个对硬件要求极高的项目,内部涉及大量的矩阵运算,用CPU训练绝对是一件令人头秃的工作,推荐使用GPU训练(虽然我是没那个条件。。。)。一开始是使用的AlexNet后
# Python内存? 作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何实现“Python内存”。Python作为一种高级语言,自带了垃圾回收机制,因此并不会主动吞噬内存。但我们可以通过编写一些特定的代码来模拟出Python内存的效果。 ## 实现步骤 下面是实现“Python内存”的步骤,你可以按照这个流程逐步进行。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤一 |
原创 2024-01-13 04:38:22
116阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5