本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档，该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档，并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～
计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件：运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备，其中运算器和控制器必定存在于 CPU 中。然而，如果 CPU 中运算器数量特别少，我们的程序却需要进行大量的巨型矩阵的运算，使用 CPU 运行时间会特别长。我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长，因为运算量非常大，同时 CPU 只能一次运算一条数据，虽然现在 CPU 普遍是多核，但是处理大量的数据还是显得力不从心。这个时候我们就不能使用 CPU 了，而应该使用 GPU，我们首先来看一下 GPU 究竟是个什么东西。
OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。 OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。这类网络的架构根据数据和应用变化很多，但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。 以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零，那就视为稀疏矩阵。
世界超级计算500强评选网站（www.top500.org）刊登了Addison Snell的文章，称日本正在打造用于人工智能的千万亿次超级计算机。 据日本东京工业大学（Tokyo Institute of Technology）披露，定于2017年夏天完成安装的TSUBAME3.0超级计算机提供的半精度（16位）浮点运算能力达每秒47千万亿次，使其成为世界上用于人工智能计算的最强大计算机之一。该系统正由HPE/GI进行建造，将采用英伟达（NVIDIA）公司的Tesla P100图形处理器（GPU）。 对东
作者配置为台式3060ti，环境为cuda11.4，cudnn8.2，pytorch1.9，python3.9
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近日，ChatGPT因大规模封号及关闭Plus付费会员的申请引发大家热议。 有网友说这是因为计算资源不够了，已经不单是靠钱能解决得了的问题，地球上已经没有足够的算力来满足ChatGPT的运行需求了。 AI的发展真的会被算力所限制吗？它和芯片又有怎样的关系？ 01 芯片：算力决定智力 AI的“三驾马车”是数据、算法和算力。 我们将数据送入AI算法，由算法学习数据中的规律，这意味着要进行无数次运算。运算的背后是芯片提供的算力支持。 如果我们回顾AI算法的
1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用。
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，下图第一行就显示了这些信息，可以看到，最大支持CCUDA10.2，更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
前言 最近升级一次win10预览版，导致PS打开图片不显示，如下图所示 📷 Photoshop打开图片不显示.png 解决方法 其实出现这种情况的朋友使用的电脑都有一个特征就是双显卡，那么该怎样解决呢？ 1，打开photoshop,找到编辑 📷 编辑.png 2，在弹出来的菜单中选择“首选项”，在选择“常规” 📷 常规 3，在首选项设置中，点击“性能”，此时会看到“使用图形处理器”被选中了 📷 图形处理器.png 4，取消“使用图形处理器”，然后点击确定 📷 取消使用图形处理器.png 5，重
了解围棋 围棋的计算复杂度太高，人脑与计算机对它都无法完全掌握，都必须找到好的解题策略来简化问题至自身运算能力能够负荷的范围。AlphaGo 发现的新策略让我们获得了一个重新了解围棋的机会。 在三月十二日第三局结束、AlphaGo 以 3:0 的成绩确定赢得这场总共五局的比赛后，负责实时解说的 Michael Redmond 九段在记者会上有一段非常精采的评论： 「围棋在历史上经历了多次新发现。在古代日本，本因坊道策的全新布局理论改变了人们下棋的方式。上个世纪，吴清源再次完
【编者按】Nvidia通过发布cuDNN库，将GPU和机器学习更加紧密的联系起来，同时实现了cuDNN与深度学习框架的直接整合，使得研究员能够在这些框架上无缝利用GPU，忽略深度学习系统中的底层优化，更多的关注于更高级的机器学习问题。 以下为译文 近日，通过释放一组名为cuDNN的库，Nvidia将GPU与机器学习联系的更加紧密。据悉，cuDNN可以与当下的流行深度学习框架直接整合。Nvidia承诺，cuDNN可以帮助用户更加聚焦深度神经网络，避免在硬件性能优化上的苦工。 当下，深度学习已经被越来越多的大型
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欢迎开始学习GPU入门课程！GPU（图形处理器）在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录，帮助了解GPU的基本概念、架构和编程：
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行。也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。现在也可以在Mono上运行 注： 通用图形处理器（英語：General-purpose computing o
在计算机科学中，软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域，它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说，进入图形编程可能是一个全新的世界。在这篇文章中，我们将探讨着色器语言、GPU（图形处理器）以及两者的差异，以期帮助读者更好地理解这一新兴领域。
ARM今日宣布推出最新高端移动处理器技术组合，重新定义2017年推出的旗舰型设备。ARM Cortex-A73 处理器和 ARM Mali-G71 图形处理器提供持久的最佳能效与性能状态，赋予新产品增强的情景与视觉能力。这有助于设备在有限移动功耗预算情况下，更长时间地运行高清内容。
欢迎来到屏幕系列课程。在本系列中，你将学习在树莓派中如何使用汇编代码控制屏幕，从显示随机数据开始，接着学习显示一个固定的图像和显示文本，然后格式化数字为文本。假设你已经完成了 OK 系列课程的学习，所以在本系列中出现的有些知识将不再重复。
2016年3月，谷歌的计算机彻底打败了世界围棋冠军李世石（Lee Sedol），这是人工智能领域的里程碑事件。获胜的计算机程序由英国伦敦谷歌DeepMind实验室的研究人员创建，利用了深度学习人工神经网络。深度学习是一种策略，多层处理的神经网络以自动化方式配置，解决手边的问题。 那时公众还不知道谷歌有这个秘密武器。谷歌用来打败李世石的计算机有专用硬件——谷歌称之为“张量处理单元”（Tensor Processing Unit）的计算机芯片。围棋比赛两个月后，谷歌硬件工程师宣布了张量处理单元的存在，并在博文中
大数据文摘出品 9月18日，英伟达在官方频道上传了“GeForce Beyond”视频，主讲人不出意外还是我们熟悉的“黄教主”，视频预定于20日23点首发。 由于是录制视频，显然所以产品型号、规格和价格看来已经最终敲定，只待浮出水面。 早在官方预热中，英伟达几乎已经明示了要发基于Ada Lovelace架构的首款RTX 40系显卡，所以今天的整个发布会相对来说，悬念不大。 当然，除了RTX 40系列显卡，黄教主还带来了新一代自动驾驶芯片THOR，算力之高直接卷死友商。 我们一起来看看吧~ 全球最快的游戏G
AMD为工业级市场及消费电子市场供应各种电脑（包括工作站、服务器、个人电脑以及嵌入式系统）、通信用之集成电路产品，其中包括中央处理器、图形处理器、闪存、芯片组以及其他半导体技术。公司的主要设计及研究所位于美国和加拿大，主要生产设施位于德国，还在新加坡、马来西亚和中国等地设有测试中心。其中最为人知的产品有Athlon系列、Phenom系列、APU系列、FX系列、Opteron系列以及目前最新的Ryzen系列等中央处理器，收购自国家半导体的Geode嵌入式x86中央处理器，以及收购自ATi的Radeon系列图形处理器。
CPU（Central Processing Unit）是由数十亿个晶体管构成的，可以拥有多个处理核心，通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。
中央处理器 （英语：Central Processing Unit，缩写：CPU），是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
在之前的文章里，小枣君说过，行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。
作为向量数据库赛道的领军者，Zilliz 一直致力于推动向量技术的进步与创新。本次发布中，Milvus 新增支持基于 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速图形索引（CAGRA），突破了现有向量搜索的能力。
CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
快速无线电爆炸是整个宇宙中最神秘的高能量天体物理现象。它们是无线电辐射的强烈爆炸，其持续时间仅为几毫秒，并且被认为源自遥远的星系。物体的确切性质是不确定的，但它们可能指向外星智能。
本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。
在现代计算设备中，GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识，涵盖显卡、显存、算力等关键方面。我们将从硬件架构、性能测评、功耗管理等角度进行解析，揭示GPU硬件技术的核心要点。
在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一，是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。
FaceFusion是一款可以直接换脸的项目，支持图片换脸和视频换脸，且不需要进行模型训练，是roop项目的迭代项目。
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
有网友在网上提问：“为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU，比如挖矿甚至破解密码？ ”以下是比较准确靠谱的回答： 1、现在更多被需要的依然是CPU，只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛，并成为近些年的热点话题之一。 为什么二者会有如此的不同呢？首先要从CPU和GPU的区别说起。 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳
作者 | 胡永波 这几年，MacBook用户心中最大的痛，就是用不上好显卡。 当专业级的MacBook Pro跑不动深度学习、跑不动VR程序的时候，它就再也跟不上专业级的技术趋势了。不得已，大家纷纷转投戴尔XPS和外星人的阵营；特别是在性能强劲的外星人支持外接显卡以后，MacBook Pro的华丽外表再也遮挡不住它那寒碜的计算性能。 对此，很多Mac死忠粉表示不服气。老黄一发布最新的核弹显卡，9to5Mac就买来GTX 1080 Ti做外接测试。毫无悬念，GTX 1080 Ti在性能上直接碾压MacBo
AMD是目前除了英特尔以外，最大的x86架构微处理器供应商，自收购冶天科技以后，则成为除了英伟达和将发布独立显卡的英特尔[8]以外仅有的独立图形处理器供应商，自此成为一家同时拥有中央处理器和图形处理器技术的半导体公司，也是唯一可与英特尔和英伟达匹敌的厂商。在2017年第一季全球个人电脑中央处理器的市场占有率中，英特尔以79.8％排名第一、AMD以20.2％位居第二[9]。于2017年8月，AMD CPU在德国电商Mindfactory的销售量首次以54.0%超越英特尔[10]，并于9月增长至55.0%[11]，于10月(同时也是Coffee Lake推出之月份)，销售份额仍继续成长至57.7%[12]，于11月，由于增加部分未计算型号，份额下降至57.4%
随着技术和时代的发展，UFO现在改名成UAP，Google成了Alphabet，很多行业的术语也在慢慢过时。
渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景（如图1）：
在通信领域，华为和英伟达都是备受瞩目的企业。华为28万员工，2023年度投入209亿欧元（约一千多亿人民币）研发，在国内员工薪资高于英伟达。
CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
帧，就是影像动画中最小单位的单幅影像画面，相当于电影胶片上的每一格镜头。一帧就是一幅静止的画面，连续的帧就形成动画，如电视图图像等。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动，一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突，在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
在使用 NVCC 编译 CUDA 代码时，有时候会遇到错误信息 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'。这个错误通常表示当前的 GPU 架构不受支持，需要采取一些步骤来解决这个问题。
高性能计算领域的很多问题都在研究并行算法的实现，而矩阵计算又是高性能计算中应用非常广泛的内容。图形处理器GPU有着强大的并行处理能力，出色的浮点计算能力，大存储带宽和低成本，广泛用于求解大规模矩阵计算
简单来说，显示是通过向你显示一系列图像或“帧”来进行的。如果要制作视频，显示器就需要一个接一个地显示一系列帧。监视器的“刷新率”就是每秒更新图像的次数。所以，一个60Hz的显示屏每秒刷新其图像60次。显然，这太快了，人类的大脑无法追踪，因此被欺骗了，我们会以为它正在观看动态图像，而不是一系列单个的帧。
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