转自＝easyrock（2路转4路）＝的原创，很少看见这么深入底层的与性机制详解，牛人啊，膜拜ing进而收藏之！街机模拟器工作原理 这几天学习了一下finalburn的源代码，有一些心得，惊喜之余，整理出来与大家分享。
我们
常说的芯片，通常都是接受一定的输入，完成特
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2024-01-06 23:14:10
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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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## Python 用显卡跑
### 引言
随着数据处理和机器学习的飞速发展，对计算资源的需求也越来越高。传统的中央处理器（CPU）在处理大规模数据和复杂计算任务时可能会遇到性能瓶颈。因此，使用图形处理器（GPU）来加速计算已成为一种流行的选择。Python作为一种广泛使用的编程语言，也提供了使用显卡进行加速计算的方法。本文将介绍如何在Python中使用显卡进行计算，并给出相应的代码示例。
原创
2023-10-04 10:27:47
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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
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2023-08-10 14:27:34
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一文看懂win10下安装配置tensorflow废话不多说，直接上干货，发车！前提：前提：前提：电脑带NVIDIA的独显1.敲黑板，tensorflow安装简单，配置难，难在工具的版本对应性上，一定要严格对应！！！ 下图为tf对照表，最新情况见this
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2023-08-10 14:49:44
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# 使用 Python OpenCV 实现显卡加速的完整指南
在现代计算机视觉任务中，利用显卡加速可以显著提高图像处理的性能。本文将手把手教你如何在 Python 中利用 OpenCV 库实现显卡加速。我们会涵盖整个流程，从环境配置到代码实现，确保初学者能够顺利上手。
## 流程概述
以下是实现 Python OpenCV 显卡加速的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
## 如何在Python中使用显卡进行计算
### 1. 整体流程
下面是使用显卡进行计算的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(创建GPU计算环境)
B --> C(在GPU上进行计算)
C --> D(获取计算结果)
```
### 2. 具体步骤
**步骤1：准备数据**
在使用显卡进行计算之前，首先需要准
原创
2024-03-13 06:55:33
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说明因为装3060Ti的时候踩了坑(雷?)，所以不太清楚这张卡是不是如同之前想象的一样，所以这篇文章会进行一系列的实验和对比。可能对其他希望用显卡进行计算的人有所帮助。1 本篇的代码可以在装好显卡（以及环境）以后测试。2 估算CPU以及不同显卡间的算力差距。显卡计算的特点是：只要内存不爆，那么多大的矩阵计算时间是差不多的。1 基本概念如果把显卡只当成矩阵计算的工具，那么最重要的就是矩阵的尺寸/数据
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2023-08-04 19:19:25
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在LINUX下安装NVIDIA 显卡最新驱动长期以来，在LINUX下安装显卡驱动无疑是一件让新手头痛的事情，LINUX下安装驱动可不是像WINDOWS下来几个NEXT就可以搞定的事情，通常情况下需要编译内核、手工修改X-WINDOW的配置文件(/etc/X11/XF86config-4或者/etc/X11/xorg.conf)，除非安装RPM的安装包，但是RPM的安装包总是存在很多问题，比如以前N
Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch安装 Nvidia 显卡驱动安装 CUDA安装 cuDNN安装 VSCode安装 Anaconda 并更换源在虚拟环境中安装 GPU 版本的 PyTorchUbuntu系统安装搜狗输入法Reference 这篇博文主要介绍的是 Ubuntu22.04 系统中软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch 等
处理内乱存条与显卡金手指氧化了的方式, 先说金手指(connecting finger)是显卡(内乱存条)与插槽的毗连部件，所有的旌旗灯号都是经由过程金手指停止传送的。金手指由浩繁金黄色的导电触片构成，因其概况 镀金并且导电触片摆列如手指状，所以称为“金手指”。普通用橡皮擦拭即可处理。金手指氧化，不成 以利用锋利的物品，但必需 有必然的硬度，是以，人们在利用中试探出的经历是，用橡皮的结果是最好的。
RTX3060安装pytorch1 安装anaconda2 查看本机显卡支持的cuda最高版本（2）根据pytorch版本选择要安装的CUDA（3）下载安装CUDA（4）下载cudNN（5）下载安装刚刚选择的pytorch版本 前不久刚刚入手了一台新电脑，显卡为RTX3060，在安装环境的时候，踩了不少坑，现在将经验总结如下： 1 安装anaconda这个可以看这个教程： 需要注意的是，要记得
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2023-10-11 14:39:31
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# 用 Python 进行计算时，CPU 好还是显卡好？
在现代计算领域，无论是科学计算、机器学习还是图像处理，选择合适的计算硬件至关重要。Python 在这其中扮演了重要的角色，而判断 CPU（中央处理单元）还是 GPU（图形处理单元）更适合我们的任务，往往会让很多开发者困惑。本文将探讨这两种硬件的优缺点，并通过示例和图表加以说明。
## CPU与GPU的基本概念
### CPU
CPU
Ubuntu 16.04下NVIDIA GTX 960M显卡驱动的安装#扩写于2017-12-6记于2017-11-27该方案亲测可行准备工作###在进行本方案前请首先屏蔽nouveau驱动，具体方法可自行百度。同时在启动系统时应按e修改引导参数，在quiet splash后加入nouveau.modeset=0，其余（诸如nomodeset等）选项可以去掉。若之前曾未成功地安装过NVIDIA驱动
[PConline 杂谈]我们购买任何一个东西，都是有你的明确需求，买电脑也是，有些人买电脑单纯是为了娱乐，看电视剧、刷B站、或者玩游戏；而有的人是为了工作，为了打字、修图、剪辑视频或者渲染。不同的需求会导致我们购买电脑的硬件有所不同，玩游戏最；看重的是显卡，而专业用户此前更看重的可能是CPU。 但其实不仅在硬件上又差别，在软件上也不同需求的用户也应该有所区分，连操作系统Win10也有分家庭版、
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2024-02-04 07:40:31
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-----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
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2023-09-14 21:38:33
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python对于电脑硬件基本没什么要求，下载python安装程序的时候，注意看下自己电脑属性是64位系统还是32位系统，再下载对应的python安装程序。单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。笔记本的话要强劲点的，最好带固态硬盘，支持16G内存或以上，带有英伟达1060以上的显卡。当然，如果有条件
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2023-12-26 15:11:59
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前言：本文摘录了一些Matlab官网中的一些关于Matlab的常用的使用的部分，仅供参考学习。1.GUI简介1.1桌面启动 MATLAB时，桌面会以默认布局显示。桌面包括下列面板：当前文件夹 - 访问您的文件。命令行窗口 - 在命令行中输入命令（由提示符 (>>) 表示）。工作区 - 浏览您创建或从文件导入的数据。 工作区包含在 MATLAB中创建或从数据文件或其他程序导入的变量。例如
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2023-12-02 20:22:19
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在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境。GPU型号含义
参考
【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构
显卡： 简单理解这个就是我们前面说的GPU，尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列，因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身
1.Linux基础一.什么是操作系统选电脑时要关注 计算机硬件（cpu ，内存，硬盘，声卡等）没有安装操作系统的计算机，通常被称为裸机。如果想在裸机上运行自己所编写的程序，就必须用机器语言书写程序。如果计算机上安装了操作系统，就可以在操作系统上安装支持的高级语言环境，用高级语言开发程序。二.Linux基础命令/根目录是最顶级的目录，Linux只有一个顶级目录，1.ls命令
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2024-08-06 12:22:08
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