随着计算机技术的发展，硬盘的容量越来越大，如果能同时安装多个操作系统，就可以在一台机器上运行多种不同的应用，既方便 了应用，又节约了资源。本文以SCO OpenServer 5与Windows 2000 Professional并存为例讲述多操作系统安装过程。 &n
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2024-09-01 22:51:33
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既然可以用Loadlin.exe来引导硬盘安装程序，那么用Grub/Lilo也行。对于使用Linux比较熟练的兄台，我想只要看到上面这句话就够了。不过考虑到这是我第一次写关于linux的文章，我就忍不住想多写些字，同时我也希望linux初学者也可以看明白，所以我会写详细些。当我们从网上下完需要的linux的光盘镜像文件iso后，目前为止所有的文档指出有3种安装linux的方法。第一就是刻盘，第二是
多磁头技术：通过在同一碟片上增加多个磁头同时的读或写来为硬盘提速，或同时在多碟片同时利用磁头来读或写来为磁盘提速，多用于服务器和数据库中心。下面是学习啦小编带来的关于电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗的内容，欢迎阅读!电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗?可以无需对系统做任何改动，直接安装机械硬盘即可。需要将固态硬盘连接到第一个SATA接口，将第二块硬盘连接到后面的SATA接口。如图所示：主板上有4
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2024-07-07 15:50:32
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一、单线程和多线程概述。
单线程在程序执行时，所走的程序路径按照连续顺序排下来，前面的必须处理好，后面的才会执行。
单线程较多线程来说，系统稳定、扩展性极强、软件丰富。多用于点对点的服务。很多软件都有CPU单核单线程能力测试（single thread）。我们都知道，多
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2024-10-17 07:58:41
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我们在编写程序的时候经常会遇到这样的情况：程序中要用到某种计算，而且这种计算的计算方式很多，我们不得不在编写程序时就要考虑的十分全面，将各种情况到考虑到。但是这样做又非常的费力，因为我们无法预测到程序编好后，还会出现什么样的计算方式。如果计算方式是在交付给客户后，客户新提出的我们就不得不将新的计算方式写人程序中，然后重新编译，再交给客户。这样做是相当麻烦的，而
通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
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2024-03-22 14:32:58
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炼丹药的迷惑相信各位丹友在炼丹期间都会遇到各种各样的问题，有些问题查查资料，做做实验就解决了，有些问题可能还是需要等大佬们去解决。本人在炼丹期间，就遇到了一个问题，这里简单分享一下，一般我们训练模型的时候，选择一个较大的Batch加载训练数据是一个高效训练的方法，当然也不是说Batch越大就越好，一个合适的Batch size对于模型训练才是最好的选择。如果输入是高分辨率图像的时候，由于显存的限制
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2024-05-27 19:10:20
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前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
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2023-08-05 18:30:02
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今天本来想写一个矩阵的卷积运算的，但是果真自己动手写代码就遇到各种问题了。本来想在GPU中生成一个下面的Matrix结构体，再让GPU做运算。structMatrix
{
float* dptr;
introw;
intcol;
} 初始代码：Matrix*m;
HANDLE_ERROR(cudaMalloc( (void**)
《SLAM十四讲》学习笔记——第二章写在前面一、ubuntu系统的安装1.1安装ubuntu双系统的准备二、库安装三、程序3.1 g++3.2 cmake3.2.1 CMakeLists.txt3.2.2 .cpp文件3.2.3编译与执行3.3 使用库3.3.1 什么是库？库的作用？3.3.2 库的分类3.3.3 库的编写与生成3.3.4 调用库3.4 Kdevelop3.4.1基本使用3.4.
# 如何检查PyTorch是否支持GPU加速
PyTorch是一个基于Python的机器学习库，它提供了大量的功能和工具，使得深度学习任务变得更加简单和高效。PyTorch支持GPU加速，这可以大大提高训练模型的速度。在使用PyTorch时，我们可以通过以下步骤来检查是否已经启用了GPU加速。
## 检查CUDA是否可用
首先，我们需要检查是否安装了CUDA工具包。CUDA是NVIDIA提供
原创
2024-03-13 05:54:54
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conda 搭建tensorflow-GPU和以及VS2022 软件环境配置一、TensorFlow 环境配置安装1. Anaconda下载安装2.conda创建tensorflow环境二、以及VS2022 环境配置2.1 软件安装以及环境配置2.2.1 软件安装2.2.2 软件conda环境配置2.2 Visual S
1.当前的业务需求，Linux服务器安装了一个新的网卡，需要重启系统检查系统是否识别了第二块网卡；2.如何检查呢：ifconig -aeth0 Link encap:Ethernet HWaddr 00:50:56:82:5A:60
inet addr:10.1.63.103 Bcast:10.1.63.255 Mask:255.255.255.0
描述日前发表 2018 年第 2 季亮丽营收成绩，处理器大厂 AMD 执行长苏姿丰提到 7 纳米制程 CPU 与 GPU 的新进展。7 纳米 Vega GPU 将在 2018 年底上市，而 7 纳米 Zen 2 核心，Rome 代号的 EPYC 服务器处理器也已确定出样给客户，预计 2019 年上市。个人计算机使用的 7 纳米制程 Rzyen 处理器方面，预计发表时间也不远。2018 年 COMP
4.1 keras指定运行时显卡及限制GPU用量#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
"""
@version: python3.6
@author: Xiangguo Sun
@contact: sunxiangguo@seu.edu.cn
@site:
@software: PyCharm
@file: 2CLSTM.py
@time: 17-7-
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2024-05-27 21:00:27
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在当前的深度学习和计算密集型任务中，如何高效利用多个GPU成为了一个重要的技术挑战。Ollama是一个优秀的GPT工具，其性能在很大程度上依赖于GPU资源的合理分配和使用。为了有效发挥多个GPU的优势，本文将系统化地探讨在Ollama环境下多个GPU使用的相关问题及解决方案。
## 协议背景
在深入理解Ollama多个GPU问题之前，我们首先必须认识到不同协议和层级在计算资源管理中的重要性。以
BERT & GPT
近年来，随着大规模预训练语言模型的发展，自然语言处理领域发生了巨大变革。BERT 和 GPT 是其中最流行且最有影响力的两种模型。在本篇博客中，我们将讨论 BERT 和 GPT 之间的区别以及它们的演变过程。1.起源 年， 首次推出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer
1、安装系统进入单用户加入root密码
安装系统（不详细介绍），安装完成后因为没有显卡驱动，进入不到系统界面，因为这个时候还没有进入到用户口令设置，无法通过命令行进行操作，需要进入系统单用户修改
步骤一，开机时随便按下键盘，看到菜单
步骤二： 选择第一项，按e键进行修改
步骤三，定位到 ro
步骤四：把ro改成 “rw init=/sy
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2024-03-17 22:59:47
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PBO(Pixel Buffer Object): opengl2.0之后才有的，PBO设计的目的就是快速地向显卡传输数据，或者从显卡读取数据，我们可以使用它更加高效的读取屏幕数据。 单个PBO读取屏幕数据效率大概和 glReadPixels() 差不多，双PBO交换读取效率会很高。原因是使用PBO时，屏幕上的数据不是读取到内存，而是从显卡读到PBO中，或者如果内部机制是读取到内存中，但这也是
Multi-Process Service(MPS)原理： 一个GPU卡上同时只能执行一个context；因此多进程同时往一个GPU卡上提交任务时，同时只能有一个任务跑起来，没法多任务并行； MPS服务：多进程提交的任务先提交至MPS服务进程，该进程会把所有任务使用同一个context但不同的stream, 提交给该块GPU卡，使得可以多任务并行
