计算机语言是全世界程序员的语言，不是哪个国家的语言。在全球化合作的今天，没有程序员希望自己写的程序别人看不懂，别人写的他也看不懂吧。没有人是万能的，程序员需要和全世界的程序员交流。
一个程序语言有没有生命力，最终要全世界的程序员用行动来回答。这世界还从未发生过哪种语言在推广的时候扯上政治、爱国、间谍......别说这东西本来就是扯淡，就是真的好东西，以程序员们基于理性的科学思维对
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2024-09-24 07:44:48
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咱们很多小伙伴都是十几年甚至二十几年的Windows老用户了，如果换成苹果电脑，可能会一脸懵逼，一时间不知道怎么使用。 毕竟苹果电脑搭载的是MacOS操作系统，除了系统界面和操作上有区别外，电脑键盘上有很多按键都有出入。第一次使用的话，可能会各种不适，总感觉不好用。 所以呢，今天分享新手使用MacOS的必备指南，手把手带你入门~ 使用MacOS必须要过交互关和应用关。 先来看看Mac的键盘，它没有
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2024-03-17 13:21:19
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代码下下来,用2012编译，
http://developer.download.nvidia.com/SDK/10.5/direct3d/samples.html
找到soft shadowmap的那个例子,缩略图是一个武士拿着剑站在草地上
我的笔记本显卡的glsl版本是 4.3的,
编译完一跑就报错,
修改SoftShadows.cpp 2
上个月PerfDogService商业版正式开启，用户可基于Service组件二次开发自己的PerfDog性能工具或自动化服务，还没体验过的小伙伴可以前往官网申请试用。本次PerfDog迎来了5.0大版本更新，业界首创支持GPU详细信息采集，云端对比报告支持公开分享，适配Android/iOS最新系统等众多更新优化内容上线。快来看看具体的更新内容吧。
版本更新内容【重磅发布】业内首次推
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2024-03-08 09:02:04
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# 如何在 Docker 中使用 GPU 设备
在如今的数据科学和机器学习领域，使用 GPU 加速计算变得越来越普遍。Docker 提供了一种方便的方式来容器化应用，并通过 NVIDIA 的支持利用 GPU 设备。本文将引导您完成使用 Docker 配置 GPU 设备的整个流程。
## 流程概览
以下是整个流程的简要概览：
| 步骤 | 描述 |
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- 需求动力2.1加速部署：通过容器构想避免重复部署机器学习复杂环境；2.2提升集群资源使用率：统一调度和分配集群资源；2.3保障资源独享：利用容器隔离异构设备，避免互相影响。- 容器环境下使用 GPU 应用3.1构建支持 GPU 的容器镜像3.2把 GPU 设备和依赖库映射到容器中(c.b.a)docker run --device(c.b.b)驱动volume mapping- Kuberne
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2024-04-22 14:54:17
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文章目录一句话解释分开解说：get_collection()和add_to_collection默认生成的用户自定义的add_n() 一句话解释tf.add_to_collection(‘list_name’, element)：将元素element添加到列表list_name中tf.get_collection(‘list_name’)：返回名称为list_name的列表tf.add_n(lis
最近在做图像分类实验时，在4个gpu上使用pytorch的DataParallel 函数并行跑程序，批次为16时会报如下所示的错误： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 858.00 MiB (GPU 3; 10.92 GiB total capacity; 10.10 GiB already allocated; 150
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2024-05-27 17:04:24
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CUDA C 程序运行的时候， by default, 由于Windows 系统假设我们的显卡（GPU） 的用途是用于图形处理的（graphics processing）。 在图形处理这种applications 中， GPU的计算的速度是十分快的。 从CPU请求GPU处理 到GPU处理完成并返回结果可能只是需要花费几个nano seconds 即可。 所以这种情况下面，
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2024-03-27 10:59:35
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工作小计-GPU编码以及依赖库已经是第三篇关于编解码的记录了。项目中用到GPU编码很久了，因为yuv太大，所以编码显得很重要。这次遇到的问题是环境的搭建问题。需要把开发机上的环境放到docker中，以保证docker中同样可以进行GPU的编码。1 定位问题docker是算法部门提供的，天然带了cuda，gpu驱动等环境。但是代码调用解码器时，未找到对应的硬解码器。 定位问题，先确定是否真的不支持编
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2024-09-28 14:00:55
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3.编程接口更多精彩内容，请扫描下方二维码或者访问://developer.nvidia.com/zh-cn/developer-program 来加入NVIDIA开发者计划CUDA C++ 为熟悉 C++ 编程语言的用户提供了一种简单的途径，可以轻松编写由设备执行的程序。它由c++语言的最小扩展集和运行时库组成。编程模型中引入了核心语言扩展。它们允许程序员将内核定义为 C++ 函数，并
gprof使用详细介绍 linux下c/c++编程gprof介绍 gprof是GNU profiler工具。可以显示程序运行的“flat profile”，包括每个函数的调用次数，每个函数消耗的处理器时间。也可以显示“调用图”，包括函数的调用关系，每个函数调用花费了多少时间。还可以显示“注释的源代码”，是程序源代码的一个复本，标记有程序中每行代码的执行次数。基本用法：1． 使用-pg选项编译和链接
# 如何实现“pytorch device默认GPU”
## 整体流程
首先，我们需要设置默认的GPU设备，然后加载模型并将其发送到GPU上。
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 经验丰富的开发者
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助
经验丰富的开发者->>小白: 告诉整体流程
原创
2024-04-19 04:27:12
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如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求？或在里面搜索，或其它操作——一些无法并行的操作。数据专家们，我是在对你们说。你可能有一个4核或更多核的CPU，但我们合适的工具，例如 grep, bzip2, wc, awk, sed等等，都是单线程的，只能使用一个CPU内核。借用
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2024-09-27 13:24:43
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成功解决 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 94目录解决问题解决思路解决方法解决问题gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU...
原创
2021-06-15 21:03:48
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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。 上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda
还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2
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2024-08-30 14:10:02
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成功解决 gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce 94目录解决问题解决思路解决方法解决问题gpu_device.cc:1120] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) ->
原创
2022-04-22 14:55:47
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最近在看Android DM-Verity相关内容，发现DM-Verity底层依赖于Linux系统的Device Mapper，这一篇先了解Device Mapper 的基本原理，下一篇再从代码分析。 Device Mapper 是 Linux2.6 内核中支持逻辑卷管理的通用设备映射机制，它为实现用于存储资源管理的块设备驱动提供了一个高度模块化的内核架构，如图 1。图1 Device Ma
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2024-08-25 20:03:00
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# 使用Docker Compose配置GPU设备
在使用Docker容器化应用程序时，通常需要使用GPU进行加速计算。为了方便管理和配置GPU设备，我们可以使用Docker Compose来定义和运行多个容器，同时指定GPU设备的访问权限。
## Docker Compose
Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。可以使用YAML文件来配置应用程
原创
2024-05-24 03:34:54
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GDB的基本介绍目录GDB的基本介绍H2 GDB基础知识：GDB 命令行界面使用技巧命令补全：查询用法：我们重新进入 debugging 调试界面：设置断点查看断点信息删除断点关闭和启用断点断点启用的更多方式断点调试的一些命令打印变量启动程序单步命令断点小结断点设置正式开始调试程序调试 bugging:GDB函数栈断点设置函数与函数栈1 是 main 函数用到的栈空间，这一部分可以称之为 main
