基于VU9P的双路5Gsps AD 双路6Gsps DA PCIe数据卡 一、板卡概述 基于XCVU9P的5Gsps AD DA收发PCIe板卡。该板卡要求符合PCIe 3.0标准，包含一片XCVU9P-2FLGA2014I、2组64-bit/8GB DDR4、2路高速AD， 2路高速DA，
这个GPU安装好之后我也不知道我电脑的改变是什么，不过这个过程简直了，因为我是双系统装GPU所以比较麻烦，现在总结一下我的心路历程：首先声明一下我的电脑配置是win10+ubuntu 16.04我首先使用Nvidia光盘将win10系统中安装上GPU驱动，这里就不在贴步骤，就按照光盘上的步骤一步一步来，光盘上有专门为win10准备的驱动程序，只要选择就可以，win10上GPU驱动安装完成。第二步：
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2023-10-26 11:33:30
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（2017年）百度将高性能计算引入深度学习：可高效实现模型的大规模扩展RingAllreduce；适用于单机多卡/多机多卡；关键在于认识到机器硬件拓扑，然后根据拓扑去构建使得最大的边延迟最小的方案；（Step1, Step2, Step3那种AllReduce，在多机通过交换机互联情况下，也可以和机器数目无关）；最后再进行5轮类似的传输，所有GPU上就都有了各段之和； NCCL是最快的！
IntroKaggle提供免费访问内核中的NVidia K80 GPU。该基准测试表明，在深度学习模型的训练过程中，为您的内核启用GPU可实现12.5倍的加速。 这个内核是用GPU运行的。我将运行时间与在CPU上训练相同模型内核的运行时间进行比较。 GPU的总运行时间为994秒。仅具有CPU的内核的总运行时间为13,419秒。这是一个12.5倍的加速（只有一个CPU的总运行时间是13.5倍）。 将
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2024-02-05 00:57:37
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目录UBUNTU 18.04 安装步骤（win10双系统, 双硬盘）UBUNTU 常用指令deb安装包用法（dpkg语句用法）如何打开文本文件（gedit, vim)如何获取ROOT权限文件管理器如何获取usr文件夹的读写权限如何更新源显卡驱动禁用nouveau显卡驱动卸载NVIDIA驱动查看NVIDIA版本/检验卸载是否完成/安装是否成功安装NVIDIA驱动CUDA, CUDNN（可不装）下载
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2024-05-06 17:04:25
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双显卡一直是Linux系统的难题，关于深度系统的双显卡可以参考深度百科上面的介绍。 一下内容复制自深度百科，主要针对Intel+Nvidia双显卡： 独显切换 安装第三方的Bumblebee程序，可实现NVIDIA Optimus，终端中执行：sudo apt-get install bumblebee-nvidia primus #安装Bumblebee-nvidia(适用于闭源驱动),其
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2024-04-02 09:37:41
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目录WSL2WSL2安装运行Docker运行第一个Container WSL2WSL(Windows Subsystem for Linux)可以让开发者们在win10系统中运行Linux环境，包括Linux命令行及应用等，个人感觉WSL和虚拟机很相似。在之前，WSL一直是不支持使用CUDA的，也就是无法用GPU来进行计算。今年6月，Nvidia推出了CUDA on WSL，使WSL中可以使用G
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2024-08-27 10:22:42
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目录一、nvidia显卡驱动安装1.查看显卡型号2.检查自己电脑的gpu是否CUDA-capable3.安装 gcc ：4.删除旧的NVIDIA驱动：5.查看显卡驱动6.安装双显卡切换指示器二、安装CUDA1.下载安装包2.cuda安装3. 测试是否安装成功三、安装CUDNN 四、安装 Eigen3.3.7 1.下载安装包 2.安装一、nvidia显卡驱动
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2024-03-28 11:58:19
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参考：机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾参考：Kaggle泰坦尼克特征工程和模型融合『解决一个问题的方法和思路不止一种』『没有所谓的机器学习算法优劣，也没有绝对高性能的机器学习算法，只有在特定的场景、数据和特征下更合适的机器学习算法。』 Kaggle上的大神们，也分享过一些experience，说几条我记得的哈： 『对数据的认识太重要了！』 『
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2024-07-25 18:25:06
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经过多年的蛰伏，AMD于2017年重回服务器市场，并带来了基于全新“Zen”架构的第一代EYPC服务器处理器（代号Naples，即那不勒斯）。在无限渴求性能增长的数据中心市场，更多内核、更多内存通道以及更多的PCIe通道数，无疑为提升性能打开了一扇新的大门。如同十多年前AMD提出“x64”一样，EPYC迅速得到了市场的响应。作为全球最大的服务器制造商，也与AMD有着多年合作历史的Dell EMC就
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2024-08-28 15:20:28
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YOLOv5算法的部分笔记1. mosaic增强方法2.损失函数2.1正负样本匹配策略2.2 正样本个数的增加策略2.3 损失函数 yolov5还在快速度更新中，本文是以第三版为例所写，可能和最新的第四版有所出入，但变化应该不会很大。写此文主要是为了本人梳理yolov5知识点所用，若能帮助到他人，深感荣幸。本文内容主要来自笔者看yolov5代码、以下的知乎帖子，很多图、代码解析的内容都是从以下帖
首先，让我们来看看市面上有哪些双核心手机处理器。提到双核，可能大家首先想到的就是nVIDIA的Tegra 2。作为业界新人，nVIDIA必须要有一些别人不具备的优势，才能站稳脚跟，而nVIDIA选择的优势就是速度。Tegra 2是一款早在2010年1月就发布的双核手机处理器，为nVIDIA赚足了眼球，甚至俨然成了双核的代名词。Tegra 2是nVIDIA在ARM SoC领域的第二款作品，由于第一款
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2024-10-28 08:25:21
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如何采用GPU训练方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
#
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2023-09-04 12:03:21
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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CUDA程序优化的最终目的，是以最短的时间，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序的运行时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前，应该先粗略地评估使用CUDA是否能达到预想的效果，包括以下几个方面:1.精度目前，GPU的单精度计算性能要远远超过双精度计算性能，整数乘法、除法、求模等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学
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2024-04-13 06:09:30
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工欲善其事，必先利其器，机器、数据、算法对深度学习都非常重要。1 机器我先后尝试两台机器以及虚拟机，处理速度差距还是很大的。当前配置：i7 6700+gtx1060+16G+240G SSD。至少现在的实验流程可以在一天之内完成，用旧机器可能3天都不一定能完成。cpu对于大部分的计算都是至关重要的，尤其是解码步骤，最为耗时，如果能用上可以超频的cpu，速度会快不少吧。gpu主要可以加速dnn训练，
在 KeyShot 中，有一个强大的功能就是材质模板，它能够自动化应用到模型上的材质，在使用材质模板时，任何人都可以通过它节省操作时间，使其自动应用材质到场景里的部件。当你将材质模板创建好后，便可以将材质应用到导入的新模型中。首先，在你的桌面上打开KeyShot这款软件，开启后，点击窗口 > 材质模板，打开材质模板窗口，材质模板窗口将出现在KeyShot界面的左边。注：使
本篇推文共计1500个字，阅读时间约3分钟。腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社
作者 | 许明 随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中表现更好更稳呢？本文以文本分类为例，介绍几种能帮
