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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（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！
目录一、keras代码GPU配置二、tensorflow代码GPU配置三、给算子指定GPU或CPU 当设置的GPU号大于实际的GPU个数时（比如实际只有一个GPU，配置中设置成使用1号GPU），创建会话会失败，提示tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.一、keras代
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2024-03-21 14:56:31
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引言gan在 keras和 TensorFlow两个框架的入门后，这次补充一下 gan和 dcgan在 pytorch框架的代码。顺带安利一下怎么将 cpu的代码修改成使用 cuda进行加速的代码，还有怎么将运行在 cpu的模型参数保存下来接着到 gpu的环境下加载运行 （代码链接在后面，有个案例在手还是挺有用的，说不定哪天就用上了!）然后也顺
第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来。步骤简述：1.确认有Nvidia GPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU
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2024-05-09 16:09:29
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利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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用免费GPU线上跑SD项目实践 DataWhale组织了一个线上白嫖GPU跑chatGLM与SD的项目活动，我很感兴趣就参加啦。之前就对chatGLM有所耳闻，是去年清华联合发布的开源大语言模型，可以用来打造个人知识库什么的，一直没有尝试。而SD我前两天刚跟着B站秋叶大佬和Nenly大佬的视频学习过，但是生成某些图片显存吃紧，想线上部署尝试一下。参考：DataWhale 学习手册链接1 学习简介本
深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
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2024-05-09 15:42:24
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一、什么是WebGPU1.1 WebGL的恩怨情仇先跟大家分享一波科技圈的八卦，感受一下WebGL是多么的不容易吧。OpenGL由Khronos Group组织在1992年的时候推出，距离现在已经30年了。OpenGL ES 是由Khronos Group在2003年针对手机、PDA和游戏主机等嵌入式设备设计的。OpenGL ES 2.0 诞生于2007年3月，3.0版本则诞生于2012年8月，3
1 运行环境 = 操作系统 + 硬件
2 Windows 克服了 CPU 以外的硬件差异
3 不同操作系统的 API 不同
4 FreeBSD Port 帮你轻松使用源代码
5 利用虚拟机获得其他操作系统环境
6 提供相同运行环境的 Java 虚拟机
7 BIOS 和引导
1 运行环境 = 操作系统 + 硬件操作系统和硬件决定了程序的运行环境。同一类型的硬件可以选择安装多种操作系统。
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
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2024-03-27 10:20:35
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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我使用的YOLO的GPU版本工程是代码链接是：yolo-windows-master，其博客地址是：CPU版本的博客地址是：1、GPU配置，其中yolo使用的GPU版本的，其网上下载的代码基本是用CUDA7.5计算版本的，如果自己系统装的不是这个版本的则会出现加载工程失败，其错误信息如下：此时双击上面的无法加载cuda属性表的错误，这个属性表是我们在安装CUDA时会在系统目录下自动生产相应版本的。
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2024-03-25 17:42:25
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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可以直接查看最新的： 最近开始学习图像处理方面深度学习的有关内容，先是在Windows上安装CUDA和TensorFlow等，慢慢了解了一些东西。后来遇到一些事情，比如要用Torch，还是转到了Linux平台。Linux我还是习惯Ubuntu，一直都用这个。因为不同发行版包管理和许多配置文件路径等不尽相同，换的话真的麻烦。 现在问题是，我在有了Windows的情况下，如何远程到
首先数据集这一块一定要弄好，按照要求，不然后面训练出来的模型会没办法实现相应的功能(不要乱改数据集，因为里面的demo代码块是相应对应起来的，不能随意更改)。 首先就是电脑问题了，其实这之间我也是猜了很多坑的，首先就是GPU问题，你要看下你的电脑能否有GPU，如果有GPU的话，你就可以使用CUDA以及cudnn来调动电脑的GPU。这个下载一定要注意，你的系统的驱动版本号，可以在NVIDIA里面的系
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2024-05-11 23:50:57
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文章目录写在前面安装必要的模块和文件1.模块2.文件下载数据读取数据训练模型训练过程评估模型效果测试集准备提交材料提交结果写在最后后面的训练 写在前面这篇接上一篇教程2，终于要看到autogluon在竞赛中的应用了。安装必要的模块和文件1.模块pip install kaggle2.文件下载API文件，通过在kaggle个人账号，点击头像 然后会得到一个kaggle.json文件，如果你是用ka
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2024-08-20 20:23:57
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问题描述在使用服务器多核跑程序的时候，需要把核心的程序抽取出来，然后提供迭代参数。然后就可以使用多核去跑程序了。但是在执行的过程中报错如下：Exception has occurred: TypeError unhashable type: 'list'File "/home/LIST_2080Ti/njh/CHB-MIT-DATA/epilepsy_eeg_classification/prep
怎样识别哪些地方需要重构代码？个人觉得应该有两个层次。第一个层次是直观感觉。例如当你看到很多相似的代码时，肯定是代码的复用没有做好，应该从加强代码复用；当你看到很多全局变量，应该是数据的隐蔽性没有做好，应该需要加强数据隐蔽性；当你看到没有使用类，而是结构体，应该需要加强类的使用频率，因为这样才会对于继承、数据保护、多态、设计模式等高阶的应用开发思想进行更大力度的重构。第二个层次是主观分析。这个层次
