现在的CPU，至少都是双核心，从Core i3这一级别开始，已经是双核心四线程，相当于4个逻辑核心，而高端的Core i7 6950X，甚至已经做到了10核心20线程。多核心的CPU看起来的确十分高大上，但是目前的游戏是不是真的需要或者是利用到这么多的核心呢？我们花更多的钱买更多核心的CPU，是否就一定能获得更快的游戏速度呢？本期我们就来好好研究一下这个话题。到底是几核心游戏？判断方法要理清：使用
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2024-03-29 22:56:32
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RNN循环神经网络前言一、Slot Filling(槽填充)1.Chatbot简介2.Chatbot结构3.槽的性质二、RNN(循环神经网络)1.为什么要使用RNN?2.RNN的基本结构3.Bidirectional RNN(双向神经网络)4.RNN的缺点三、LSTM(长短期记忆网络)1.LSTM的优缺点2.LSTM的结构1.遗忘门2.输入门3.输出门总结 前言本篇文章将会介绍另外一种神经网络，
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2024-10-25 15:13:37
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锐龙CPU可以跑PyTorch吗？
在现代深度学习框架中，PyTorch凭借其灵活性和强大的计算能力受到广泛欢迎。然而，用户常常关注不同硬件平台上的性能表现，尤其是在使用锐龙系列CPU时。本文将对这一问题进行深入探讨，分析其适用场景、性能特性、实战应用及背后深层原理，力求为开发者提供全面的指导。
## 背景定位
在高性能计算中，CPU与GPU的选择直接影响模型训练的速度和效率。随着AI技术的
时间：2022年3月31日问题：前几天安装一个图像处理库时，下面提示安装pytorch-cpu没在意，结果今天在服务器上测试的时候出现问题：（大概就是cuda不能用） 指令后加上： python3 train.py --dataroot ./datasets/label2image --name label2image_cyclegan --model cycle_gan --pool_size
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2024-03-07 16:54:59
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如何搭配CPU和显卡？ 关于这个问题说来话就长了，如果说对电脑有那么一点的了解其实只要稍微提示一下基本上都知道该如何搭配，但是对于新手小伙伴来说就有很多知识点需要了解，不然你根本不知道从哪里入手，想要知道CPU如何搭配显卡我们需要了解三个方面，第一CPU的定位，第二显卡的定位，第三什么样的CPU搭配什么样的显卡，接下来我就站在新手角度来回答这道问题。 这个电脑硬件搭配讲究的就是硬件
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2024-01-20 21:54:33
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进程和线程今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代，而我们使用的操作系统都是支持“多任务”的操作系统，这使得我们可以同时运行多个程序，也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务，让多个子任务并发的执行，从而缩短程序的执行时间，同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发，实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”，应该是程序员必备技能之一。为此，我们需要先讨论
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2024-07-29 09:50:03
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如果大家想学习3d游戏建模，这个对电脑的要求配置还是比较高的，如果大家想做建模或者设计，我个人建议用台式机，台式机的性能只要你的配置到位，还是非常的牛叉的，而笔记本不行，笔记本价格贵，但是在真正用的时候，还不如比它便宜一半的台式机，当然很多人希望笔记本的便携式方便，那就搞个大苹果。要不然的话，就用台式机。因为建模对显卡内存，都有很高的要求，还有渲染，所以弄一台像样的台式机是很有必要的。这个级别的配
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2024-06-13 14:59:29
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搭建卷积神经网络模型1.3.1 边界填充1.3.2 单步卷积1.3.3 卷积1.4 池化层1.5 反向传播2.1.0 TensorFlow模型不需要创建placeholders2.1.1 初始化参数2.1.2 前向传播2.1.3 计算成本2.1.4 构建模型预测函数model测试epoch=150,learning_rate=0.009,mini_batch_size=64epoch=1000,
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2024-01-30 20:45:10
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前言前文所谈都是基于CPU搭建深度学习的模型，利用CPU来优化模型，数据处理，实际上CPU在运算速度运算能力上不及GPU，随着现如今游戏的发展，挖矿的需求，GPU变得越来越强，GPU可以实现并行计算，对于极高算力要求的深度学习来说，GPU是用来运行深度学习更好的选择。查看本地GPU状态这行代码可以看到自己设备的或者云端的GPU型号等信息!nvidia-smi+-------------------
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2024-08-21 10:55:22
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想象一下，你周围的任何东西，比如一个煎锅、一个玻璃镇纸，都可以用来当成神经网络的中央处理器，那是什么感觉？神经网络简单来说，是一种模仿大脑执行复杂任务的只能系统，给定输入，得到输出，无论是判断一张图上面是一只猫或一只小狗，还是判断这首歌是什么风格，神经网络总能根据无数次的训练得到最大概率的正确结果。只不过，为了得到最快的速度，目前的神经网络通常在图形处理芯片（GPU）上运行的，而一项新的研究显示，
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2024-04-16 15:20:12
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CUDA编程： GPU与CPU之间使用全局统一内存的完整代码及编译最近碰到一个应用场景，需要从GPU访问host上创建的，一个很大的布隆过滤器（准确说是改进后的布谷鸟过滤器）。由于GPU卡上的显存有限，把整个过滤器复制到GPU卡显然不可能，于是想到用CUDA的全局统一内存来简化程序编写并提高性能。 由于以前没做过CUDA的编程，要从零开始学CUDA，还要进阶到用 统一虚拟内存寻址UVA，再到全局统
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2024-03-29 19:25:16
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GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
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2024-06-01 15:02:32
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# 用CPU跑Python
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和易于学习的特性而受到开发者的喜爱。在执行Python代码时，CPU（中央处理单元）作为计算机的核心组件，承担着大部分的计算任务。在本文中，我们将讨论如何在CPU上高效地运行Python代码，并提供一些实用的示例。
## CPU基础知识
让我们先简要了解一下CPU的基本工作原理。CPU负责执行程序中的指令，处理数据
项目背景：组里的几个同学最近在开发一个系统模拟器，当模拟20w节点在线的时候，发现有一个组件log_generator占用CPU特别严重，经常出现占用的CPU超过120%的情况。该组件使用的是多线程模型，所以虽然机器CPU是4核的，也无法利用其它CPU分担负载。考虑到我们下阶段的目标是模拟100w节点同时在线，现在的模拟器性能肯定无法满足要求，所以必须对该模拟器进行性能调优。熟悉代码：为了解决这个
在安装Tensorflow之前，首先我们需要准备一些东西。Anaconda安装包、Anaconda换源文件等等。 若是不想去官网下载，我会在文章最后给出百度云链接。对自己显卡没有信息的可以先去NVIDIA官网查一下自己显卡的算力，推荐算力≥3.5以上安装第一步就是安装Anaconda. 在Anaconda安装开始选择Next，然后再是 I Agree 在选择安装类型的时候一般选择Just Me，这
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2024-09-11 10:22:07
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Pytorch GPU和CPU模型互相调用我们在使用pytorch的过程，经常会需要加载模型参数，但是pytorch当中，GPU和CPU模型下加载的参数的类型是不同的，不能互相直接调用，下面分情况进行操作说明。情况1：DataParallel训练的模型----> CPU问题：使用GPU训练的模型在CPU下无法运行，显示：Input type (torch.FloatTensor) and w
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2023-07-14 19:15:13
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一般来讲，多数用户在选购PC 的时候 最关注的就是价格，这本无可厚非。谁都知道价高的东东意味着品质要好得多。但是并不是所有的人都会掏出1w甚至2w 来购买一台顶级的品牌机，绝大多数人购买的还是4000-6000元级别的PC 。事实上对于PC 这种升级换代迅速的产品，消费者的确没有必要为了提前几个月尝试厂商的新品而掏出大把的银子，除非你钱多的花不
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2024-06-08 21:23:45
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安装Ubuntu16.04+OpenCV3.3.1+ROS kinetic安装Ubuntu16.04 1. 下载ubuntu的ISO文件这一步相对简单，网络上面有很多的链接下载。这里贴一个ubuntu的官方网站链接，可以下载到ubuntu 16.04的iso文件https://wiki.ubuntu.com/XenialXerus/ReleaseNotes?_ga=2.66502190.169
CPU架构和工作原理
CPU的运行原理控制单元在时序脉冲的作用下，将指令计数器里所指向的指令地址(这个地址是在内存里的)送到地址总线上去，然后CPU将这个地址里的指令读到指令寄存器进行译码。对于执行指令过程中所需要用到的数据，会将数据地址也送到地址总线，然后CPU把数据读到CPU的内部存储单元(就是内部寄存器)暂存起来，最后命令运算单元对数据进行处理加工。周而复始，一直这样执行下去。cpu、进程
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2024-09-02 17:16:27
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计算机中的三大件计算机中包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有 三个 核心的硬件，分别是：CPU中央处理器，是一块超大规模的集成电路负责 处理数据／计算内存临时 存储数据（断电之后，数据会消失 ）速度快空间小（单位价格高）硬盘永久 存储数据速度慢空间大（单位价格低程序执行的原理 程序 运行之前，程序是 保存在硬盘 中的当要运行一个程序时操作系统会首先让 CPU 把程序复制到 内存 中C
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2024-06-13 20:56:40
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