第一次面试被问了有没有尝试过并行计算，自己从来没搞过，再加上自己基础确实不行，最后痛失实习机会，所以决定从哪里摔倒就从哪里爬起来此内容只在于记录自己自学过程中找到的各种资料以及看到的各种内容，同时记录自己遇到的错误，梳理思路，督促自己学下去注：本人非计算机科班，计算机基础薄弱到极点，可能有些错误会比较弱智1 - 装环境装环境这里，首先是要安装 CUDA 和 CUDNN，这里我最后实际做的过程是跟着
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2023-09-13 22:25:49
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到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。首先，需要确保已经安装好了至少一块NVIDIA GPU。然后，下载CUDA并按照提示设置好响应的路径（可参考附录中“使用AWS运行代码”一节）。这些准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。3.6.1 计
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2023-11-14 03:47:57
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问题是这样的：比如我使用一块英伟达的P40，每张卡都是24GB的显存，但是我的程序只需要使用4G，深度学习框架是TensorFlow，那么我怎么限制这个显存的使用量呢？一、手动设置使用比例众所周知，TensorFlow是不会设定显存大小的，比如程序4G显存也能跑起来，但是TensorFlow就是会把P40的24GB全部用光，这显然是很蛋疼的，所以一般会通过手动设置GPU使用比例，参考，可以这样设置
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2023-09-16 06:56:20
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# Python 简单调用显卡计算
在深度学习和高性能计算的领域中，显卡（GPU）被广泛应用于加速计算，因为其并行处理的能力远远超过一般CPU。本篇文章将讲解如何在Python中简单地调用显卡进行计算，主要使用PyTorch和CuPy两个库，适合初学者和希望理解GPU加速的开发者。
## 什么是GPU及其优势
**显示处理单元（GPU）** 是计算机硬件的一部分，主要用于处理图形和图像。随着
原创
2024-09-28 06:39:13
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环境准备：Vs2015git工具CMake (ver>=3.4)Python 2.7/3.5(推荐2.7)anaconda(可选)系统路径设置搭建caffe的py接口有两种方法：1、caffe-master版本：下载好解压后，进入windows文件夹 打开.sln进行生成，但是该方法貌似只支持Vs2013,否则使用Vs2015编译时出现过多的语法不兼容，需要退版本，故不推荐该方法2、Git
# Java调用显卡计算
## 介绍
随着计算机技术的迅速发展，图形处理单元（GPU）的计算能力也越来越强大。相比于中央处理单元（CPU），显卡上的GPU更适合进行并行计算任务。在一些需要大规模并行计算的应用中，如科学计算、深度学习等领域，使用显卡进行计算可以大大提高计算效率。
在Java中，通过调用显卡进行计算并不是一件容易的事情。因为Java本身是一种高级语言，对底层硬件的操作有一定的限
原创
2023-08-12 16:58:59
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Java的节日：nVIDIA决定用Java开发新驱动
据Falsity News报道，nVIDIA有鉴于现有的驱动程序速度缓慢、开发低效，将选择
使用全新的开发工具，以更好的发挥显卡的效能。由于Java的开发效率极高，在速度上
已全面超越C++等老牌系统语言（可访问“获取Java真实数据”网站取得更多相关资料）
，是唯一不需使用内嵌汇编就可编写操作
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2023-07-07 00:33:32
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本来是没想把Pytorch写进专栏里的，但是昨天配置新电脑的时候，发现怎么每次安装Pytorch 的时候，官网的教程都不一样。我相信原因是Pytorch处于高速发展阶段，虽然已经有稳定版本，但是繁琐的配置环境变量一定会为难到大多数同学。那么今天，我们来看一个手把手的Pytorch 安装教程，包括GPU计算配置于Anaconda以及Pycharm。那么首先，简明的罗列下需要的安装的项目(建议按顺序安
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2024-05-17 02:22:24
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memset 是 msvcrt 中的一个函数，其作用和用途是显而易见的，通常是对一段内存进行填充，就其作用本身不具有任何歧义性。但就有人一定要纠结对数组的初始化一定要写成如下形式： int a[...] = { 0 };
int a[100] = { 1, 2 }; 而认为如下使用 memset 的写法不明就里的被其排斥和拒绝： memset(a, 0, sizeof
前言：最近一直在做关于显卡数据采集的调研工作,也在github上看到了一些三方库比如Python和golang的psutil, python: gpustart,再或者通过wmi或者windowsApi等底层接口 但是都只能获取到显卡的名称以及厂家信息等 无法真正意义上获取到显卡占用率等数据 在或者只能获取到英伟达的显卡数据 (该数据都是通过英伟达所开放出来的命令工具所获取到的) 后通过阅读C++
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2023-08-06 23:11:45
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故障现象：朋友使用的是华硕V1326显卡，采用SiS6326芯片。刚开机时工作正常，运行时间稍长后便有花屏现象发生。 故障分析处理：一般情况下，产生这种故障现象可能有如下几点原因：显存内部物理损坏；显卡BIOS有问题；显卡进行了超频；PCB板与元件接触不良。有了以上思路后，就可以着手进行故障检查了。首先进行显存的检查，仔细观察、检测四块显存芯片及外围元件，没有发现虚焊和损坏特征(如爆裂、变
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2023-07-07 17:12:46
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## 项目方案：使用R语言调用显卡计算
### 项目背景
随着大数据和机器学习等计算密集型任务的兴起，计算速度成为一个关键问题。传统的CPU计算速度有限，而显卡（GPU）具有并行计算的优势，能够显著提高计算速度。在R语言中，调用显卡计算可以进一步加快数据处理和模型训练的速度，提高工作效率。
### 项目目标
本项目的目标是实现使用R语言调用显卡进行计算，提高数据处理和模型训练的速度。
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原创
2024-01-17 11:44:55
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面向对象思考： 怎样拥有一台自己的电脑？第一种方法：自己组装 一、首先购买配件1. 挑选主板：华说、技嘉等
2. 挑选 cpu：因特尔、AMD...
3. 挑选显卡：9600GT等。。。。。。
4. 。。。。。。二 、组装配件 三、安装系统 四、。。。。。。第二种方法： 找一个懂电脑的人帮助挑选电脑（自己不用懂），懂电脑的人会帮你解决问题。我们现在来对比这两种方法 第一种方法需要
gpgpu
在我们以前的一篇文章中，我们讨论了图形处理单元（GPGPU）的通用处理概念和体系结构。
对于C / C ++程序员来说，这一切都很棒，但是对于Java程序员而言，写C / C ++而不是Java至少可以带来不便。
那么为Java程序员提供哪些工具呢？
在我们开始编写一些背景知识之前。 有两个竞争的GPGPU SDK： OpenCL和CUDA 。 Ope
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2024-08-01 22:01:21
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1. 安装GPU驱动首先，检查一下计算机有没有可用的GPU。用ubuntu的 lspci 命令看一下PCI总线上有没有挂载能用的GPU。如果啥提示都没有–就悲剧了。还有需要注意，VMware 的虚拟机是用不了计算机中的GPU的。这也是大家都在推荐双系统的原因。我的GPU型号是 GeForce GTX 1050 Ti。但是在设置->详细信息中，并没有这块GPU，因为没有安装驱动。在软件和更新中
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2024-07-09 05:35:02
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电脑日常使用中由于显卡造成的死机花屏故障对于初学者来说通常是不容易判断的，尤其是在未确认软硬件故障前题下。一但搞清了软硬件的问题就可有针对性的尝试解决方案，所以
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2008-11-25 22:46:09
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技术背景之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA
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2023-08-23 16:58:47
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2016-03-25我们这次主要分为两部分:1.系统调用system_call的处理过程2.给MenuOS增加time和time-asm命令 1.系统调用system_call的处理过程490ENTRY(system_call)
491 RING0_INT_FRAME # can't unwind into user space anyway
492 A
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的内存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils这两个库可以帮助我们了解内存和显存的
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2023-09-04 18:02:55
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# Python显卡计算示例指南
在现代计算中，尤其是在处理大规模数据、机器学习和深度学习任务时，利用显卡进行计算可以显著加快程序的执行速度。本文将一步一步带你实现一个简单的Python显卡计算示例，以帮助你理解如何使用Python与GPU进行交互。
## 流程概览
首先，让我们了解实现该示例的整体流程。下表展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
