笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上(机器本身有多GPU),而且需要依据系统参数动态调节,故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中,查看是否有独立显卡。
Nginx是由俄罗斯第二大访问网站公司于2004年开发的一款高效的web服务器和反向代理服务器开源软件。它相比于apache有占用资源少,并发量大,轻量级等优点。
CDP协议 show cdp :显示更新时间及保持时间; show cdp neighbors : 显示每个接口的邻居信息; show cdp interface : 显示每个启用CDP接口状态; show cdp traffic : 显示CDP广播的数量统计; show cdp entry * : 显示cdp 的信息 ; clear cdp counters : 使用权得在show cdp traffic 命令中看到的计数为0,广播数量统计从零开始 debug cdp packets : 动态的来看,CDP发送包和接受包的情况; 全局启用CDP:全局模式: cdp run ; 全局关闭CDP:全局模式:no cdp run ; 接口启用cdp: 接口模式:cdp enable ; 接口关闭cdp: 接口模式:no cdp enable ; 全局设置cdp更新时间 : cdp timer ; 全局设置cdp保持时间 : cdp holdtime ; CDPv2 : 能显示CDP管理域,本地的VLAN,全双工,半双工。 注:为了安全,施工时打开CDP,施工完成关闭CDP。
一、Windows 上帝模式 这个玩意出来很久很久了,估计不用多说,知道的同学还是挺多的,不知道的也只要百度一下,你就知道了。 方法很简单,在 Windows 系统任何地方新建一个文件夹,如下命名即可: 上帝模式.{ED7BA470-8E54-465E-825C-99712043E01C} 效果预览: image.png 二、WordPress 上帝模式 哈哈,有点标题党的赶脚,其实就是 WordPress 隐藏的全局设置而已,主要分享给新手童鞋看看。 使用方法很简单,登入后台后,键入如下地址即可: h
一、Windows 上帝模式 这个玩意出来很久很久了,估计不用多说,知道的同学还是挺多的,不知道的也只要百度一下,你就知道了。 方法很简单,在 Windows 系统任何地方新建一个文件夹,如下命名即可
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识,例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
如何选购腾讯云GPU实例?如何优雅地安装驱动等底层开发工具库?这些问题给深度学习等领域研究/开发人员带来了不少困惑。本篇教程将从实践出发,给出基于腾讯云GPU实例的Best Practice,彻底解决以上问题。
之前不小心删除掉了系统的一个启动文件,电脑一开机就报系统引导文件错误。开机U盘启动进入PE系统,执行修复引导项,还是解决不了。重装系统是可以解决问题的,但不想重装系统。于是我在其他盘里装了一个临时系统,用于主系统的修复。
业务场景:用户需要在MF60拉料单中做一个库存转移的预留(领料申请)发送到外围系统,然后外围系统根据此预留单(领料申请)转移库存。在MF60中做移库预留时,需要在全局设置中,勾选“转储预定的库存”,但是全局设置中这个勾选项是默认不勾的,每次创建预留都需要在全局设置中进行勾选。用户希望能把全局设置中的勾选保存起来,不用每次设置。
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1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
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栅栏同步是一个原语, 在很多并行编程语言中都很常见. 在CUDA中, 同步可以在两个级别执行:
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力,该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存, NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM,Orin 还具有用于工作负载的专用加速器,用于视频缩放、图像处理,还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA,用于深度学习操作,还有可编程视频加速器(PVA)和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存,并具有一组丰富的 IO 连接选项,包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能,Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
上联:一天晚上两个甲方三更半夜四处催图只好周五加班到周六早上七点画好八点传完九点上床睡觉十分痛苦
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
五、 全局设置的两种方式 在启动界面进入全局设置 在编码界面进入全局设置 本项目配置 上面的这种设置仅对本项目生效,不会对其他项目生效.请特别注意!!!
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】了解事物的底层逻辑才能更好地解决问题。康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章,从第一原理出发,深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山:计算、内存和开销。 如果想提升模型的性能,你的第一直觉是问搜索引擎吗? 通常情况下你得到的建议只能是一些技巧性的操作,比如使用in-place operation,把梯度设置为None,或者是把PyTorch版本从1.10.1退回到稳定版1.10.0等等。 这些临时找到的骚操作虽然可以一时地解决当下问题,但要是用了以后
将这条命令加入启动文件, 例如 ~/.xinitrc, 可以在每次X启动时关掉PC喇叭.
选自horace博客 作者:Horace He 机器之心编译 编辑:Juniper 深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销
来源:机器之心本文约5200字,建议阅读10+分钟深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销,并提供了一些方式去判断当前处于哪
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销,并提供了一些
白嘉庆,西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职,目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,也可以把GPU看成是CPU的协处理器,因此当在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),如下图所示。
ubunt版本:16.04 笔记本:机械革命,i7-6700,gtx965m(集显Intel Hm170 ) 安装NVIDIA以及cuda来测试深度学习
在深度学习和图形处理等领域,GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力,能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本,但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例,如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库,以及如何实现远程开发和调试Python代码呢? 我们将从实践出发,提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践,基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实,开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
本文介绍了如何通过Intellij idea和maven来支持lambda表达式,包括maven配置和intellij idea配置两个方面。需要先确保安装了jdk1.8或更高版本,然后进行相应的配置。通过这些配置,可以在java工程中编写lambda表达式,并利用intellij idea的自动提示功能。
nginx作为最优秀的web服务器之一,以轻量级,高并发而著称,用户遍及全球各地。下面来讲述一下nginx常规的一些优化。仅供参考! 并发数调整 谈到web服务器,并发是一个无法规避的问题。那我们来看一下nginx的并发数是如何设置的。 nginx并发数调整,主要有取决于worker_processes和worker_connections参数,下面介绍关于ngnix性能优化全局设置的相关参数。 worker_processes:指定nginx开启的进程数,默认是1。每个进程消耗约12M左右的内存。进程数
今天小编要跟大家分享的文章是关于Linux上错误段的核心转储问题。喜欢Linux操作系统,对Linux感兴趣的小伙伴快来看一看吧,希望通过本篇文章能够有所收获。
页面标题是整个站点最重要的地方,如果页面被搜索引擎索引了,在搜索结果中显示的就是页面的标题。WordPress 默认页面标题是一般是两种规则,首页是显示站点标题和站点副标题,而其他页面是当前的对象的标题和博客站点的标题,然后都是中间用「-」间隔开。
这是一个 Typecho 插件,利用自定义字段功能灵活地在文章或独立页面尾部显示版权小尾巴
在sap可以通过“字段状态变式”和“定义过帐码-字段状态”来控制财务凭证的是否显示,是否强制输入,可选输入。
PU(图形处理单元)最初是为计算机图形开发的,但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的,它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA,其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
MySQL 8.0 截止到目前已经发布到了 8.0.34 版本,经过一系列的版本更新,对于密码方面也做了较多的加强,这⾥我们不再过多介绍 MySQL 8.0 对于密码功能的加强,相关的介绍可以移步到先前公众号的⽂章
如果想将默认缩放操作设置为“中心缩放”,只需将 centeredScaling 属性设置为 true 即可。
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
这个问题最初是在 requests 库的 IRC 频道中提出的,具体问题是 Session 对象没有一个可以全局设置超时时间的属性。这意味着,如果我想在所有请求中使用相同的超时时间,我需要在每个请求中单独设置超时时间,或者创建一个自定义的子类来实现这个功能。这显然会增加代码的复杂性,并且容易导致错误。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
将以下 CSS 代码保存到 custom.css 文件中并放在 品牌信息文件夹路径 的所在目录。
安装要求:安装后的虚拟机用于服务器,因此要最小化安装,不要安装多余的软件,也不需要安装图形化界面。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
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