写在前面在配置了多次之后，为了加深印象，进行此次总结。事实表明硬件环境越好配置起来越顺利。第一次配置是在独显是GT610M的笔记本上进行配置，问题非常多。- ０、对系统进行更新sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade- 1、安装NVIDIA驱动方法一（很简洁，但很有用）： 直接在ubuntu系统设置，软件和更新里面，选择中国的服务器源刷新之后，点击附加驱动
0引言GPU作为一类典型的众核计算加速部件,已被广泛应用于构建高性能计算系统[1]。充分发挥GPU性能,需要针对问题模型和计算方法特点,设计细粒度并行算法。对计算流体力学(ComputationalFluidDynamics,CFD)应用而言,其关键是针对CFD解法器设计GPU并行算法。CFD解法器主要分为显、隐格式两大类,其中隐式方法计算稳定性好,时间步长可取得较大[2]。典型的隐格式主要有上下
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2024-08-03 17:04:52
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在现代计算领域，相比于传统的CPU，GPU在处理并行任务方面表现得更加出色，尤其是在深度学习和大规模数据处理等领域。在Windows上使用Ollama的GPU功能，可以显著提高模型的推理和训练速度。然而，许多用户在实现过程中遇到了一些问题。本文将从多个维度解析“Windows Ollama 使用GPU”这一问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
### 版本对比
ollama window 使用gpu的描述
在现代AI应用开发中，为确保最优的性能，成为了一项基本需求，那就是充分利用图形处理单元（GPU）。本文将深入探讨如何有效地在Windows环境下配置和使用“ollama”工具以支持GPU。我们将涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及迁移方案等多个方面，确保你的开发环境在使用GPU的过程中保持高效与稳定。
## 备份策略
在进行G
在这篇博文中，我们将详细探讨如何在 Windows 系统下配置和优化 Ollama 来使用 GPU。Ollama 是一种高效的开源模型，能够利用 GPU 提升计算性能，适合开发者和研究人员进行深度学习和 AI 应用的开发。
### 环境配置
首先，我们需要搭建环境以支持 Ollama 的运行。以下思维导图展示了所需的依赖关系和安装步骤。
```mermaid
mindmap
root
在本文中，我们将探讨“window ollama不使用gpu”的问题，并详细记录解决该问题的过程。从协议背景到性能优化，我们将全面覆盖整个过程。
## 协议背景
Ollama是一款用于处理机器学习模型的工具，它在Windows系统上的运行理应支持GPU加速。但多用户报告称，Ollama在Windows上并没有利用GPU进行加速。这可能是由于软件设置、驱动程序不兼容或环境配置问题等原因。
首先
参考：LearnOpenGL CN：https://learnopengl-cn.github.io/ 说明：笔者使用 Visual Studio Code 2022 可成功搭建环境，其他版本笔者未尝试一、相关库介绍和下载1. GLADOpenGL只是一个标准/规范，具体的实现是由驱动开发商针对特定显卡实现的。由于OpenGL驱动版本众多，它大多数函数的位置都无法在编译时确定下来。开发者需要在运行
# Python中使用FFmpeg的项目方案
## 项目背景
在音视频处理领域，FFmpeg是一款非常强大的开源工具，能够完成视频转码、格式转换、剪辑、合成等多种功能。Python由于其易读性和丰富的库，成为了实现FFmpeg功能的理想语言。这份方案将介绍如何在Python项目中调用FFmpeg，进行视频处理，并提供代码示例和项目时间表。
## 项目目标
本项目旨在开发一个简单的视频处理应
现实世界是多姿多彩的，为了能够使计算机模拟真实世界，达到逼真的效果，众多的科研人员也在不断努力，开发新的技术。针对个人计算机，IBM公司1981年开始提供单色显示卡MDA，能够显示黑白两种颜色，分辨率也只有720X350。同时提供的彩色显示卡CGA，也只能显示4种颜色，分辨率也只有640X200。1985年推出的EGA，能够支持16种颜色，分辨率达
在使用 Ollama 进行模型训练和推理时，许多用户希望利用 GPU 加速来提高性能。特别是在 Windows 系统上，设置 GPU 使用可能会存在一些挑战。本文将详细描述如何在 Windows 环境中设置 Ollama 使用 GPU 的过程，包括问题背景、错误现象分析、根因探讨、解决方案、验证测试以及预防优化建议。
## 问题背景
在大型深度学习模型的训练中，计算资源的使用情况直接影响模型的
概述最近由于项目需求，老版本的fs已经不适用，特此升级了freeswitch的版本，使用当前最新的1.10.7版本编译安装。环境centos：CentOS release 7.0 (Final)或以上版本freeswitch：v1.10.7GCC：4.8.5yum源目前，最新的freeswitch文档中，要使用yum下载安装包，要求必须使用“SignalWire Personal Ac
首先，请大家打开Win 10系统桌面主页面，在桌面页面中点击开始菜单，在弹出的开始菜单中点击选择“设置”选项，进入Win10系统设置页面。在Win10系统设置页面中，点击选择“更新和安全”菜单选项，进入Win10系统更新设置页面。在Win10系统更新设置页面中，点击选择“高级选项”按钮，进入Win10系统更新设置页面，在设置页面中点击选择系统更新方式为“通知以安排重新启动”选项。在选择了Win10
在前面的文章中，我展示了如何测试你的Linux系统，看看你是否有支持TensorFlow的GPU，并在当时承诺接下来介绍Windows和MacOS的相关知识。因此，在本文中，我讲介绍如何测试支持GPU的Windows系统，如果你有这方面的需求，可以在获得TensorFlow的构建并确保其正常工作，本文会介绍安装和配置所需的驱动程序。但在你进一步研究学习之前，你还需要了解一下Python pip，而
在使用“ollama”桌面环境时，有很多用户希望能够利用其GPU能力来提高性能，但总会遇到一些配置上的挑战。接下来，我们将详细介绍如何在Windows环境中设置“ollama”以充分利用GPU。
## 问题背景
面对日益庞大的数据处理需求，许多用户在运行“ollama”时希望能够充分利用其GPU来加快运算速度。用户场景包括深度学习模型训练、图像处理、科学计算等。通过使用GPU，计算的速度将大幅
眼睛熊---------------- 本文 ---------------注意：笔者是以 Win10 + VS2015 为例内容：安装CMake、配置freeglut 、配置glew版本：Window10、VS2015、CMake 3.8.0-rc-1、freeglut 3.0.0、glew 2.0.0目标：使初学者不再为配置OpenGL相关环境苦恼预热需要说明的是：OpenGL不需要安装——它
window ollama GPU 是一种新兴的技术，它利用图形处理单元（GPU）来加速很多计算密集型任务，比如深度学习模型的训练和推理。然而，在使用过程中，很多用户会遇到一些性能瓶颈和兼容性问题。接下来，我们将深入探讨这些问题的起因、解决方法和未来扩展应用。
### 背景定位
在现代计算环境中，随着数据量的不断增加和计算需求的加剧，传统的 CPU 已经逐渐无法满足高效处理的需求。尤其是在深度
基于ffmpeg的推流示例 流媒体（streaming media）是指将一连串的媒体数据压缩后，经过网上分段发送数据，在网上即时传输影音以供观赏的一种技术与过程，此技术使得数据包得以像流水一样发送；如果不使用此技术，就必须在使用前下载整个媒体文件。流式传输可传送现场影音或预存于服务器上的影片，当观看者在收看这些影音文件时，影音数据在送达观看者的计算机后立即由特定播放软件播放。 RTMP是R
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2023-11-01 16:33:21
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# 使用 Java 与 FFmpeg 实现视频处理
本文将指导你如何在 Java 中使用 FFmpeg 进行视频处理。FFmpeg 是一个强大的多媒体框架，支持录制、转换以及流式传输音频和视频。首先，我们来看整个流程。
## 整体流程
下面是使用 Java 和 FFmpeg 进行视频处理的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 04:06:20
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问题：解决方法： 方法一： 方法二： 方法三 ： 方法四： &
# OHOS FFMpeg科普文章
## 引言
在日常生活中，我们经常会用到视频播放、视频剪辑等功能。而这些功能背后的实现离不开一个强大的多媒体处理库——FFMpeg。OHOS作为一个开源的智能终端操作系统，也提供了FFMpeg的支持。本文将为大家介绍OHOS FFMpeg的基本概念、使用方法，并提供一些代码示例。
## 什么是FFMpeg
FFMpeg 是一个开源的音视频处理库，它由C语言
原创
2024-01-13 00:00:08
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