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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## 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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-----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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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
继续de之前那个没搞定的bug，真的是太烦人了这边有一套详细的问答，和我一样把问题确认在libva上面https://github.com/OpenKinect/libfreenect2/issues/811这个人好歹vainfo能出东西，我vainfo啥都出不来libva是微软整的一套图形硬件加速库，因为目前这台nuc使用的显卡并非英伟达，而是intel自家的，所以跑加速就不可避免的产生一些非常
适用机型：intel和nvidia双显卡机型。
此教程主要包括安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN三个部分。
本文根据nvidia官方教程CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf和cuDNN-Installation-Guide.pdf来操作。由于目前tensorflow1.6版只支持到cuda9.0，还没支持到9.1，故安装9.0版。一、安装
最近被yolox爆屏，加上自己对于yolo系列有太多的情节之前还尝试过yolof，现在出现的yolox还有openvino推理，刚好自己会需要这部分内容，现在就尝试进行对其初步探索。 一、基础配置 cuda 10.1 二、环境搭建xz 1、安装yoloxgit clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 ins
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2024-08-03 10:36:21
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文章目录前言开发环境1、pytorch的安装2、安装相关库实例解读1、Data类2、实例代码例子补充 前言整个系列笔记来源于up主思凡的视频，链接如下：https://space.bilibili.com/630192628整个笔记系列目的是为了将从视频收获的知识点整理成文本，方便随时查取，部分地方文字描述不清的地方，请配合视频理解。部分地方也补充了一些我的理解，欢迎大家指正交流开发环境1、py
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2023-11-30 22:35:58
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RTX3090+cuda11.2+python39+pytorch1.8.0PythonCUDACUDNNPyTorch验证 Python网上教程很多，不再赘述。版本根据自己需求来定，我选的是比我之前使用的python版本高但比最新python版本稍低的python3.9.9，图个稳定。在这个过程中唯一需要提醒的是把python路径自动添加到环境变量中勾选上，省去麻烦。后期验证也很简单，打开cm
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2023-11-16 20:59:10
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想要直观的了解自己电脑状况，那么一款好用的电脑跑分软件无疑是必不可少的，毕竟他能够将测试结果用跑分的形式计算出来。那么，电脑跑分软件哪个比较好呢？下面是小编分享的好用的电脑跑分软件推荐，游戏玩家们可不要错过了。电脑跑分软件可以对CPU、显卡、硬盘、内存等各个配件进行测试，并把测试结果以跑分形式计算出来。这类工具也很多，不过可以一个一个进行测试，综合比较结果，对整机进行评估测试，让用户能够更加直观了
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2024-08-03 14:03:04
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CPU对我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们知道代码是被CPU执行的，当我们的线上服务出现问题时可能首先会查看CPU负载情况。陌生的是我们并不知道CPU是如何执行代码的，它对我们的代码做了什么。本文意在简单解释我们代码的生命周期，以及代码是如何在CPU上跑起来的。编译-让计算机认识我一个漂亮 control+c 加上一个漂亮的 control+v，啪～，我们愉快的写下了代码，当代码被保存后，它就被存
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2024-08-23 11:34:20
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多显卡管理1. 介绍2. 如何决定我们到底使用哪张显卡呢？2.1. 对于显示器2.2. 对于应用软件2.3. 对于程序员3. 如何查看独立显卡的资源使用情况？1. 介绍我们的电脑通常有两张显卡，一张集成显卡，一张独立显卡。集成显卡是一定有的，独立显卡不一定有，要看配置。2. 如何决定我们到底使用哪张显卡呢？下面的图片，提到的NVIDIA Control Panel可以在控制面版中找到2.1. 对于
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2023-09-26 17:06:32
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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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深度学习训练与神经网络计算架构配置分析目录 1 深度学习训练平台与理想计算
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2023-12-26 11:06:10
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跑握手包用CPU一定选择GPU，ATI和NVIDIA显卡上均支持，用CPU是没有前途的，可能要跑到猴年马月。 （集成显卡不支持，小编曾使用板载HD4200，和没有使用GPU的速度是一样的，但是在独显8600GT上） 今天小编给大家介绍一款性价比极高的跑包显卡 RTX 3090 Ti。作为NVIDIA定位最高的旗舰卡
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2022-03-07 23:48:42
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相信不少用户在使用电脑的过程中都遇到过间歇性黑屏现象，电脑突然黑屏突然屏幕又亮了起来，而且每天都会重复好几次，那么导致出现间歇性黑屏现象的原因是什么呢？处理间歇性黑屏的方法有什么呢？对此，大家不用着急，接下来小编就分享一些检测间歇性黑屏现象的方法。1、连接线检测，首先，检查显示器与电脑之间的连接线是否插紧插牢，如果没有就赶紧插紧插牢，这时如果还不能解决问题，那么可以更换连接线在测试一下是否会继续出
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2024-08-12 20:20:42
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# A770显卡支持Python跑模型的教程
在这篇文章中，我将带你逐步学习如何使用A770显卡来运行Python模型。我们将从安装必要的软件开始，解决驱动问题，安装机型库，最后编写并运行一个小型的机器学习模型。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 详细描述 |
| --------- | --------------
基于MATLAB2019a。---和同学一起完成老师给的作业。在MATLAB中这两种框架的神经网络是已经经过训练的网络，官方的数据是使用了百万张训练了大约100多个类别的物品，也就是大概可以识别一千多种物品。在深度学习中训练神经网络是一个对硬件要求极高的项目，内部涉及大量的矩阵运算，用CPU训练绝对是一件令人头秃的工作，推荐使用GPU训练（虽然我是没那个条件。。。）。一开始是使用的AlexNet后
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2024-01-11 16:51:43
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相信很多刚接触人工智能学习的人会遇到这个问题，当时用笔记本的CPU在跑一个Unet，19个epoch要跑半个小时，电脑内存也爆满。先跑一个简单的网络试试看，比如Unet Unet代码可以在unet代码下载 用自己的轻薄本CPU跑的情况如图，电脑要炸啦后来又想去买显卡，看了看价格还是望而却步了。而且学这个很多人都是学生，无收入。要想搭建gpu环境，配置最好RTX2060以上，这已经很贵了。笔记本跑大
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2023-12-11 07:07:48
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书接上回：利用GPU（CUDA）跑YOLO V5（Windows环境）（一）为什么不用CPU跑？->风扇起飞，性能堪忧，CPU跑一遍的时间CUDA能跑几十遍……五、准备数据集梳理整体框架可按照以下方式在yolov5-master目录下配置空文件夹，后面要用。 寻找资源与数据集标注可以自己准备或者从网上下载准备数据集，例如：猫狗识别之准备数据集，内有25000张图片。我选择了图
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2023-11-06 12:53:21
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