目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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Centos
搭建
GTK+Codeblock
完整版
刚搭建完成一个程序用的软件。把自己在搭建时步骤写下来，省的在搭建的时候走弯路，找资料。
1. GNU make 工具
2. GNU gettext 软件包（当系统上没有
gettext() 函数的时候需要）
3. GNU libicon
目录1. 计算设备2. 张量和CPU2.1 存储在CPU上2.2 复制2.3. 旁注3. 神经网络和GPU本节，我们将讨论如何利用这种计算性能进行研究。 首先是如何使用单个GPU，然后是如何使用多个GPU和多个服务器（具有多个GPU）。我们先看看如何使用单个NVIDIA GPU进行计算。 首先，确保你至少安装了一个NVIDIA GPU。 !nvidia-smi在PyTorch中
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2023-12-21 06:29:27
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简单示例导入包import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy
from pycuda.compiler import SourceModule初始化数据变量a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).asty
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2024-02-26 17:02:25
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第一章冯诺依曼机：运算器，中央处理器，主存储器，输入，输出
原理——存储程序
总线；数据传输
总线传输——计算机性能的评级
显示器——选层
独立显卡：专门有块物理显存
内存显卡：从内存分出一块成为显存
显卡与显示器相连接传输：HDMI,VG5
软件与指令架构（硬件、软件的接口）计算机性能指标：响应时间与吞吐量响应时间占用处理器的时间：处理程序的时间和操作系统时间cpu主频决定周期
cpu时间
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2024-09-05 14:21:01
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Numpy 概述：是基于向量化的运算进行数值运算时Numpy数组比list效率高用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器。NumPy的ndarray 创建ndarray类型功能array
## Python GPU矩阵运算
在机器学习和深度学习领域，大规模矩阵运算是常见的任务之一。传统的CPU在处理这些运算时速度较慢，因此，利用GPU进行矩阵运算可以显著提高计算效率。本文将介绍如何使用Python中的GPU进行矩阵运算，并提供相应的代码示例。
### GPU加速矩阵运算的原理
GPU（图形处理器）最初是为图形渲染而设计的，但它们在并行计算方面表现出色。与CPU相比，GPU具有
原创
2023-08-20 04:29:40
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直接给结论1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。2. 模型太过简单3. CPU 相对 GPU 强太多 1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。我们先来做个简单实验：import torch
import time
def train(size_list, epochs):
for s in size_list:
# CPU
star
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2023-09-13 13:09:46
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# Python GPU矩阵运算
