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GPU的工作原理

GPU实际上是一组图形函数的集合，而这些函数由硬件实现。以前，这些工作都是有CPU配合特定软件进行的，GPU从某种意义上讲就是为了在图形处理过程中充当主角而出现的。...GPU的工作原理 ? GPU中数据的处理流程 现在让我们来看看第二代GPU是如何完整处理一个画面的吧！首先，来自CPU的各种物理参数进入GPU，Vertex shader将对顶点数据进行基本的判断。...，这个单元的出现对整个GPU工作效率的保证起到了至关重要的作用。...在支持DX系列规格的GPU中，这些工作由硬件实现的Vertex Shader（定点着色器）完成。...等CPU计算出后，显卡的工作又有了，那就是为影子中填充深的颜色 这一点要注意的是，无论多牛的显卡，光影都是CPU计算的，GPU只有2个工作，1多边形生成。2为多边形上颜色。

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

这个包允许启动进程并创建管道以与它们通信。以下是架构的拓扑： ? 多处理图 有32个工作进程和1个主进程。...工作进程只是在玩游戏来收集数据并将其发送到主进程，主进程将训练这些数据并将新网络保存在文件中。然后，工作人员收到加载新网络，加载并再次播放N个游戏的消息。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...对于GPU分配，有32个进程，4个GPU，每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。..._build_train_op() 为了强制进程使用特定的GPU，使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，它独立于分配工作进程的主进程。

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    OpenProcess打开进程返回错误的问题

    于是乎，打开调试器下了几个断点跟了进去发现：GetLastError()的返回值在遇到System Process时，会返回错误代码87。...回头一查MSDN，人家已然说明：当OpenProcess()给定的进程ID为0时，该函数会失败并且GetLastError()返回的错误代码是ERROR_INVALID_PARAMETER。...另外还说明了，当给定的进程是空闲进程（Idle Process）或CSRSS进程之一时，GetLastError()返回的错误代码是ERROR_ACCESS_DENIED，其值为5....出于系统安全性考虑，操作系统禁止用户层代码打开这些进程。       显然，错误很明显了。我并没有过滤这些特殊进程，而是一股脑的全部调用OpenProcess()打开进程。...而刚好，我的系统上第一个遍历的进程就是System Process（进程ID为0）。于是程序直接跳出了而得不到任何结果。

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    Nginx - 使用error_page实现带有图片的自定义错误页面

    文章目录 概述 官网文档 需求 实现 概述 在Nginx中，您可以使用error_page指令来指定当请求遇到特定错误时应当显示的自定义错误页面。...为了实现带有图片的自定义错误页面，可以按照以下步骤操作： 创建错误页面： 首先，需要创建一个HTML文件作为错误页面。在这个文件中，可以定义需要的图片、样式和任何其他内容。...）状态码的请求时，它会显示对应的错误页面。...确保图片可访问： 确保在错误页面中引用的图片是可访问的，并且位于正确的路径。如果图片存储在某个特定的目录下，需要确保在Nginx配置中正确地设置静态资源的路径。...测试错误页面： 在配置完成后，可以测试一下错误页面是否按预期工作。

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    google cloud--穷人也能玩深度学习

    一段时间后，你肯定会有升级电脑的想法。而其中很重要的一块是gpu运算需要一块好显卡。 但是当我看看价钱，再看看信用卡账单，我觉得人穷还是应该多忍忍。 ?...用了之后觉得价格挺公道的。 google cloud有专门的ml-engine（machine learning engine）模块，可以直接用来跑tensorflow，不用像虚拟机一样开关机。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。 ?...Please enter your numeric choice:  选择默认区域，建议选us-east1，那里机器便宜,而且在运算时支持gpu Which compute zone would you...详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ml-engine/ 运行完之后会提示运行成功，并且返回当前任务状态。

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    Redis 回收进程是如何工作的？

    Redis的内存管理主要依靠两个进程：内存回收进程和AOF持久化进程。下面将重点讲解 Redis 内存回收机制，以及这个机制如何工作。...Redis中所有的键值都保存在内存中，如果内存占满，Redis服务器就会stop working, 同时遇到读写请求将返回错误信息OOM（Out of Memory）。...的内存回收进程 1、什么是Redis的内存回收进程？...三、总结 Redis 的内存管理主要依靠两个进程:内存回收进程和AOF持久化进程(如果打开)....在Redis中，所有键值都保存在内存中，如果内存满了，Redis将停止工作，同时遇到读写请求将返回错误信息OOM(OutOfMemory)。为了预防这种情况，Redis为内存回收提供了三个命令。

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    google cloud ：穷人也能玩深度学习

    一段时间后，你肯定会有升级电脑的想法。而其中很重要的一块是gpu运算需要一块好显卡。 但是当我看看价钱，再看看信用卡账单，我觉得人穷还是应该多忍忍。...google cloud有专门的ml-engine（machine learning engine）模块，可以直接用来跑tensorflow，不用像虚拟机一样开关机。只需要根据需要指定配置就行。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。...Please enter your numeric choice: 选择默认区域，建议选us-east1，那里机器便宜,而且在运算时支持gpu Which compute zone would you...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk

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    工作汇报神技！用Python三步生成带有图表的word报表

    最近在项目中做了一个生成并导出word报表的功能，在这里分享给大家。 经过查看ESPC原有的生成报表代码和网上查阅的一些方法，解决方案的思路如下： 1....然后使用office办公软件编写所需要的模板word,另存为xml文件 3. 利用jinja2库渲染修改好的模板，然后写入.doc文件即可 那下面我将我实现的过程记录给大家分享一下。...就会出现找不到图片，此时，我们应该使用下面这个函数将图片转化为字节数据： 此时我们就拿到了我们想要的数据 我们可以将所需要画图的封装成一个工具类，只留取数据接口比如： 二 然后使用office办公软件编写所需要的模板...2,使用sublime或者其他文本编辑打开xml文件，在模板相应位置替换成渲染的数据模型，具体语法和Django模板的语法基本一致，如： 三 利用jinja2库渲染修改好的模板，然后写入.doc文件即可...3.帮助文档中Installation中有描述安装的方法： 在python的安装目录下的Libsite-packages目录下新建chartdirector目录 将解压后的ChartDirectorlib

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    工作汇报神技！用Python三步生成带有图表的word报表

    最近在项目中做了一个生成并导出word报表的功能，在这里分享给大家。 经过查看ESPC原有的生成报表代码和网上查阅的一些方法，解决方案的思路如下： 1....然后使用office办公软件编写所需要的模板word,另存为xml文件 3. 利用jinja2库渲染修改好的模板，然后写入.doc文件即可 那下面我将我实现的过程记录给大家分享一下。...就会出现找不到图片，此时，我们应该使用下面这个函数将图片转化为字节数据： 此时我们就拿到了我们想要的数据 我们可以将所需要画图的封装成一个工具类，只留取数据接口比如： 二 然后使用office办公软件编写所需要的模板...2,使用sublime或者其他文本编辑打开xml文件，在模板相应位置替换成渲染的数据模型，具体语法和Django模板的语法基本一致，如： 三 利用jinja2库渲染修改好的模板，然后写入.doc文件即可...3.帮助文档中Installation中有描述安装的方法： 在python的安装目录下的Libsite-packages目录下新建chartdirector目录 将解压后的ChartDirectorlib

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    聊聊跨进程共享内存的内部工作原理

    在 Linux 系统的进程虚拟内存中，一个重要的特性就是不同进程的地址空间是隔离的。A 进程的地址 0x4000 和 B 进程的 0x4000 之间没有任何关系。...所以目前业界最常用的做法是让进程之间通过 127.0.0.1 或者是 Unix Domain Socket 等本机网络手段进行数据的传输。这个方案在传输的数据量较小的时候工作是很不错的。...那么问题来了，不同进程之间的虚拟地址是隔离的，共享内存又是如何突破这个限制的呢？我们今天就来深入地了解下共享内存的内部工作原理。...msgh; *((int *) CMSG_DATA(CMSG_FIRSTHDR(&msgh))) = fd; sendmsg(conn, &msgh, 0); ...... } 共享内存接收方的工作过程是先用...所以接下来我们再深入地分析 memfd_create、 mmap、以及 Unix Domain socket sendmsg 和 recvmsg 的底层工作原理，来看看它们是如何配合来实现跨进程共享内存的

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    芯片里的CPU、GPU、NPU是什么，它们是如何工作的

    不过也有人只知道手机芯片中有CPU、GPU、有NPU，但这三种东西究竟是什么，它们是怎么工作的还是不太懂，所以今天来聊一聊这个问题。...我们知道手机芯片和电脑的CPU是不一样的，手机芯片叫做Soc，是集成了很多的东西的，CPU、GPU、NPU就是代表。...在GPU方面，则是采用了16核的Mali-G76 GPU，而在NPU方面，集成2颗大核和一颗小核，采用的是自研达芬奇架构的NPU。那么这三块是怎么工作的？...其中CPU是负责计算和整体协调的，而GPU是负责和图像有关的部分，NPU负责和AI有关的部分。 其工作流程则是，任何工作都要先通过CPU，CPU再根据这一块的工作的性质来决定分配给谁。...当然，手机芯片中除了NPU、CPU、GPU之外，还有DSP、ISP、基带等等，这些和上述NPU、GPU的工作性质其实也是一样的，分别处理不同的任务，都是通过CPU来进行指挥的。

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    一文搞懂GPU的概念、工作原理，以及与CPU的区别

    本文就简单分享下GPU的相关内容，欢迎阅读。 GPU是什么？ GPU的英文全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。...说直白一点：GPU是一款专门的图形处理芯片，做图形渲染、数值分析、金融分析、密码破解，以及其他数学计算与几何运算的。GPU可以在PC、工作站、游戏主机、手机、平板等多种智能终端设备上运行。...这个其实不好说，好点的GPU内部的晶体管数量可以超过CPU，CPU的强项是做逻辑运算，GPU的强项是做数学运算和图形渲染。这就ChatGPT用大量高性能显卡做AI推理的原因。...这倒不是说GPU更牛X，实际上GPU更像是一大群工厂流水线上的工人，适合做大量的简单运算，很复杂的搞不了。但是简单的事情做得非常快，比CPU要快得多。...我们也可以认为一个GPU就是一个集群，里面每个流处理器都是一颗CPU，这样就容易理解了。 以上是关于GPU概念、工作原理的简要介绍。

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    GPU编程与架构：你新买的5090到底是怎么工作的？

    在热火朝天地谈论性能指标、价格以外，本着”知其然也要知其所以然“的道理，作者学习整理了GPU本身的工作原理，编程模型，架构设计，在这里将我的学习笔记整理成文与大家分享，希望与大家一起 “知其然也要知其所以然...02 GPU编程 本章将介绍如何编写程序使用GPU完成非图形类的计算，介绍重点在于揭示GPU的通用编程模式，以及程序执行的流程，并非专门的GPU编程教学。 2.1 程序如何执行？...GPU执行的内核函数只能从分配的GPU内存空间读取数据。代码中的host向量对应CPU内存的数据，而device向量则代表GPU内存的数据。...这样，我们就为不同线程安排了独立的工作，让他们并发地完成工作。...SIMT堆栈 为了介绍SIMT堆栈的工作原理，我们引入一个稍复杂一点的分支发散例子，如下图中的左图，是一个程序的分支流，其中有两层嵌套的if-else。

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