前文《[x86][linux]AVX512指令引起的进程crash》中,介绍了一次因为avx512指令导致的进程crash。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析和性能优化,文章相关技术问题,欢迎大家一起讨论。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-lscpu.html
前言:因为新型冠状病毒导致疫情,最近几日各种新闻和消息满天飞。疫情之下不易出行、不宜聚会;宜宅在家、宜阅读、宜学习、宜写代码。鉴于此,本系列第2篇提前发布。希望大家过一个充实的春节。
编写|paddle 排版|wangp 使用Docker安装和运行PaddlePaddle可以无需考虑依赖环境即可运行。并且也可以在Windows的docker中运行。 您可以在 Docker官网获得基本的Docker安装和使用方法(官网网址:https://docs.docker.com/get-started/) 如果您在使用Windows,可以参考教程,完成在Windows上安装和使用Docker(教程网址:https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install
Linux 首席架构师,当今全球最著名程序员之一 Linus Torvalds 最近在邮件列表中的言论再次引起一片哗然。
lscpu 命令显示有关 CPU 架构的信息 lscpu 命令安装: -bash: lscpu: command not found #Ubuntu apt-get install util-linux #CentOS yum install util-linux #Fedora dnf install util-linux #OS X brew install util-linux #Docker docker run cmd.cat/lscpu lscpu lscpu 命令补充说明: l
lscpu 命令显示有关 CPU 架构的信息 lscpu 命令安装: -bash: lscpu: command not found #Ubuntu apt-get install util-linux #CentOS yum install util-linux #Fedora dnf install util-linux #OS X brew install util-linux #Docker docker run cmd.cat/lscpu lscpu lscpu 命令补充说明:
SIMD(Single Instruction Multiple Data)是一种采用一个控制器来控制多个处理器,同时对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术,是重要的程序加速手段。本文将简要介绍一些在 TiFlash 中使用编译器进行自动向量化所需要的入门知识。
英特尔针对AV1内容的可扩展视频技术SVT-AV1视频编码器/解码器已经是我们尝试过的各种解决方案中最快的,但是现在有了一个新版本可供使用,对于基于CPU的AV1视频编码/解码来说,这个新版本甚至会更
来自Phoronix的MichaelLarabel在12月20日撰写了一篇题为SVT-AV10.8带来更多的AVX2AVX-512优化,多线程解码支持的文章。
由此可知,Intel i7-7700CPU支持AVX2指令集,但是不支持AVX-512指令集。 AVX512-IFMA为Intel AVX512指令集的一个extension扩展集,主要用于加速整数运算。 根据https://medium.com/@hdevalence/even-faster-edwards-curves-with-ifma-8b1e576a00e9 可知,其基于AVX512-IFMA的实现是AVX2速度的1.5倍。
目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容,传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了,而云计算成了各大巨头的兵家必争之地,这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤,国芯路在何方》已经有过详细论述了。
本文介绍如何检测处理器是否支持AES-NI指令集,首先我们先了解一下什么是AES-NI指令集。
step2,通过pip安装tensorflow:pip install tensorflow=1.5
./configure --host=arm-openwrt-linux-muslgnueabi --prefix=$PWD/install --disable-libwebrtc --disable-libyuv --disable-v4l2 --disable-opencore-amrnb --disable-speex-codec --disable-speex-aec --with-openh264=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/openh264-2.3.1 --enable-libwebrtc-aec3 --with-opus=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/opus/
Crates.io: https://crates.io/crates/eject
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色,因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案,更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
机器之心发布 来源:百度PaddlePaddle 不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后,从这篇文章开始上手,安装 PaddlePaddle。 环境 系统:Ubuntu 16.0.4(64 位) 处理器:Intel(R) Celeron(R) CPU 内存:8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows,如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
lscpu 从伪文件系统(sysfs)、/proc/cpuinfo 和任何可用的特定体系架构库(如 Powerpc 上的 librtas)收集 CPU 架构信息。命令输出可读,也可用于分析。输出内容包括:CPU、线程、内核的数量,以及非统一存储器存取(NUMA)节点。此外还包括关于 CPU 高速缓存和高速缓存共享的信息,家族、模型、bogoMIPS、字节顺序和步进(stepping)。
该命令适用于所有Linux系统,会显示出完整的版本信息,包括Linux系统的名称,如Debian、Ubuntu、CentOS等,和对应的版本号,以及该版本的代号,例如在Debian 8中将会显示代号jessie。
需要的有两个部分:opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本,opencv_contrib是opencv的扩充.
编写|shanyi 排版|wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装,并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境,并自动下载安装依赖软件,版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本(cuda7.5_cudnn5_avx_openblas),需要执行: pip install
Chromium是一个伟大的、庞大的开源工程,很多值得我们学习的地方。 前面写道: 《跟Google学写代码–Chromium/base–stl_util源码学习及应用》 《跟Google学写代码–Chromium/base–windows_version源码学习及应用》 今天分享cpu相关的操作。 先看看这个枚举: enum IntelMicroArchitecture { PENTIUM, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE41
本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题,希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。
近日,OpenSSL被披露存在一个远程代码执行漏洞(CVE-2022-2274),该漏洞影响了OpenSSL 3.0.4 版本。
KVM (Kernel-based Virtual Machine) 是基于 虚拟化扩展指令集 (Intel VT or AMD-V) 在 linux x86 平台上的 完全虚拟化 解决方案
PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误: 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因,发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的,而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集,为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集,我使用cat /proc/cpuinfo 命令查看了下目前CPU指令集支持情况,发现我们的CPU果然不支持AVX指令集。 又不支持
1、开启webrtc-aec3,configure脚本开启--enable-libwebrtc-aec3
AI 研习社消息,日前,谷歌发布 TensorFlow 1.5,TensorFlow 又一次迎来更新。 在此前的版本中,TensorFlow 迎来三大重大变化:Keras 位于 TensorFlow core 中,Dataset API 支持更多功能,引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate 等等。而在这次的更新中,谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite,除此之外,还将支持 CUDA 9 和
上个月,受恶劣天气影响,美国多个地区出现大规模断电,Linux 之父 Linus Torvalds 所在的俄勒冈州波特兰地区也没有幸免。但比较励志的是,即使经历了六天的断电生活,Linus Torvalds 还是赶出了新一版的 Linux 内核(候选版本)——Linux 5.12 rc1。
英特尔开放式图像降噪是一个开源库,其中包含高性能、高质量的去噪滤波器,适用于使用光线追踪渲染的图像。
【新智元导读】 本文来自PaddlePaddle团队,介绍了PaddlePaddle与众不同的基于Docker的编译、开发、测试、调试、发布、部署、和运行的全流程及其背后的设计思路。
生成随机文件代码详见:https://blog.csdn.net/weixin_41644391/article/details/113526563
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练,我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后,在import tensorflow时发现报了下面的错误:
命令 , 可以查看 " Linux 内核位数 “ 和 ” 系统的软硬件信息 " ;
解压文件 dfzxk@satan-master:~$ cd /home/dfzxk/下载/ dfzxk@satan-master:~/下载$ ls -a . homework MacBuntu-Wallpapers package.crx .. john-1.8.0.tar.gz netease-cloud-music_1.1.0_amd64_ubuntu.deb dfzxk@satan-master:~/下载$ tar -zxvf
因为google在 NDK R19C中把GCC删除了。本来想着能不能配置出用clang编译ffmpeg,可是折腾了半天还是不行,于是还是用gcc吧。。支持gcc版本的最高的ndk是 NDK R17C,需要下载ndk r17c的开发包。另外最新的x264和ffmpeg代码需要最低 android-23的编译。也就是最低android6.0。因为有个 cabs()函数,只有android6.0才有。基本注意的就这两个方面。1,需要ndk r17c. 2,最低需要定义android-23。 下面是编译shell. 系统是centos7.0 第一个shell脚本是生成交叉编译toolchain
📷 鉴于英特尔可扩展视频技术(SVT)开源视频编码器以及其他开源视频编码器/解码器的最新更新,以下是AMD 霄龙 7742 双路服务器在与英特尔竞争的情况下与之抗衡的最新表现,同时让我看看AMD在企业
CVer 前段时间分享了一个很棒的开源人脸检测库:libfacedetection,详见:重磅!最快人脸检测库开源
CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。
从数据分析、经典机器学习到搜索、推荐,再到语言处理和图像识别,每个 AI 任务运行的背后都需要海量的数学计算。可以说,AI 真的就是数学,但却是很多很多的数学。
深度学习是人工智能(AI)近几年重新走红的功臣,也是吞噬算力的巨大“黑洞”。据评估,仅对一个图像分类器进行训练,可能就需耗费次单精度操作[1]。在商业化深度学习应用纷纷落地的今天,用户的既有算力储备正受到前所未有的挑战。
这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集,但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。 在这篇博客文章中,我们将介绍如何解决这个问题。
无论是性能,还是功耗,英特尔 12 代酷睿桌面端处理器确实很强,对得起「最强游戏 CPU」之称。但在游戏适配方面,还需做出更多努力。
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