目录一、导言1.1 为何要了解GPU？1.2 内容要点1.3 带着问题阅读二、GPU概述2.1 GPU是什么？2.2 GPU历史2.2.1 NV GPU发展史2.2.2 NV GPU架构发展史2.3 GPU的功能三、GPU物理架构3.1 GPU宏观物理结构3.2 GPU微观物理结构3.2.1 NVidia Tesla架构3.2.2 NVidia Fermi架构3.2.3 NVidia Maxwel
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2023-12-19 11:31:00
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图形处理器($Graphics \; Processing \; Unit$，即 $GPU$)，又称显卡、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器。它是一个硬件，是外部的设备，自然需要一套软件来让 $CPU$ 操作 $GPU$。这个软件程序就叫显卡驱动。软件需要编译，自然高度依赖操作系统，因此即使同样型号的显卡在不同操作系统一般需要的驱动也不
一、GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任
官方解释：框架：框架( Framwork )是构成一类特定软件可复用设计的一组相互协作的类。框架规定了你的应用的体系结构。它定义了整体结构，类和对象的分割，各部分的主要责任，类和对象怎么协作，以及控制流程。框架预定义了这些设计参数，以便于应用设计者或实现者能集中精力于应用本身的特定细节架构：又名软件架构，是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。个人理解：架构：1.人
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2023-07-12 16:05:51
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常见的瓶颈和一些检查他们的方式a) GPU通常被填充率和显存带宽限制降低显示分辨率运行游戏，如果游戏运行更快，那么可能受到GPU填充率的限制。b) CPU经常受到需要渲染批次数量的限制渲染的批次越多，CPU的消耗越高不常见的瓶颈c) GPU有太多的顶点需要被处理，可以保证顶点有良好表现依靠于GPU和顶点着色器的复杂程度，通常，在手机上不超过100,000个顶点（10W
对caffe深度学习框架早已深有耳闻，以前用过deeplearning toolbox master 的matlab代码跑CNN，现在感觉落伍了，还是得学习一下caffe才行。一、Ubuntu平台下的caffe编译1.最开始想在windows平台安装caffe，由于多数编程在VS2013下，想图个方便，便从网上找了不少的教程，如http://www.bubuko.com/infodetail-90
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、概述二、GPU架构基础2.1 GPU概述2.2 GPU的架构2.3 自主查询GPU相关信息三、CUDA编程概念3.1 CUDA线程模型3.1 线程层次结构1.引入库2.读入数据总结参考文献 前言 GPU作为机器学习的基础运算设备，基本上是无人不知无人不晓。可是你真的知道GPU的运行逻辑么？你真的会用GPU么？本文提供了GPU结构的背景知识、操作的执行
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2023-07-24 23:48:27
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描述软件架构与框架之间的区别与联系【答】 软件架构（Architecture）就是把系统分解为一些部件，描述这些部件的职责及它们之间的协作行为，架构用于指导大型软件系统各个方面的设计。框架（framework）是特定语言和技术的架构应用解决方案，是具体语言和技术相关的。框架是集成了代码和多种第三方解决方案的工具，让开发人员聚焦业务逻辑代码而不是技术实现。框架与架构之间的联系： 框架是特定语言和
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2023-08-10 21:26:44
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一、概念CPU主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据，相当于是一台计算机的“大脑”，GPU是一个专门的图形核心处理器，是显示卡的“大脑”，决定显卡的档次和大部分性能。尽管有类似的首字母缩略词，但 CPU 和 GPU 却截然不同。CPU 和 GPU 之间的最大区别在于 CPU 在任何计算系统中扮演的核心角色。中央处理单元或 CPU 是数据在硬件系统中通过的基本逻辑电路。CPU 通常被称为处理
1、project和module的关系一个project是指一个工作区间，所以一个project可以有多个module，module是模块的意思，每一个module都是可独立运行的程序，而一个project可以关联多个module。2、Gradle是什么Gradle是一个自动化构建工具兼容Maven等仓库基于Groovy的特定领域语言来声明名目设置3、Gradle常用命令gradlew clean
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2023-09-30 14:07:34
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一什么是XP？。XP是Extreme Programming的缩写，中文译为极限编程。极限编程是一种强调团队工作的工作方式，它是多种敏捷方式的一种。二在XP中，常见的工程实践有： 1.测试驱动开发 (TDD: Test-Driven Development) 2.验收测试驱动开发(ATDD) 3.结对编程 4持续集成 (Continuous Integration)三如何学习和实践XP除了了解这些
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2023-07-16 11:35:34
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老子曾说：“人法地，地法天，天法道，道法自然”。架构也遵循这个道理，架构没有执行就只是空谈架构。 架构的目的就是解决问题，首先我们要明白解决的主体是谁；要解决什么问题，找到其特性；实际情况如何，进行分析调研；要如何解决，提出解决方法；要如何运作等等。说白了，就是如何实现效益最大化。  
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2023-07-13 10:53:16
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问题描述 这个问题的出现还是比较常见：torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0; 23.69 GiB total capacity; 15.74 GiB already allocated; 2.44 MiB free;
今天我们看下树莓派里面的各项配置，首先连接树莓派。运行： sudo raspi-config1 Expand Filesystem 扩展文件系统,将根分区扩展到整张SD卡. 2 Change User Password 改变默认pi用户的密码，按回车后输入pi用户的新密码。 3 Boot options 启动时进入的环境选择4 Internationalisation Options 国
本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/132最近在研究计算机里的基本逻辑电路，想到一个问题：为什么CPU需要时钟这样的概念？首先考虑如下逻辑电路：当A=B=1时，Q=0。当输入信号发生变化时，逻辑元件不会立即对输入变化做出反应，会有一个传播时延（propagation delay）。当B变化为0时，由于
01 初识AscendCLAscendCL（Ascend Computing Language，昇腾计算语言）是昇腾计算开放编程框架，是对底层昇腾计算服务接口的封装，它提供运行时资源（例如设备、内存等）管理、模型加载与执行、算子加载与执行、图片数据编解码/裁剪/缩放处理等API库，实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说，就是统一的API框架，实
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2024-02-23 10:44:15
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NVIDIA Optimus is a technology that allows an Intel integrated GPU and discrete NVIDIA GPU to be built into and accessed by a laptop. Getting Optimus graphics to work on Arch Linux requires a few some
Multi-GPU原理torch单机多卡基本原理：使用多张卡的GPU单元来加速运算（实例如下）：假设我们一次性读入一个batch的数据, 其大小为[16, 10, 5]，我们有四张卡可以使用。那么计算过程遵循以下步骤：1、pytorch先把初始模型同步放到4个GPU中2、将数据分为4份，按照次序放置到四个GPU的模型中，每一份大小为[4, 10, 5]3、每个GPU分别进行前项计算过程4、前向过程
SPV是如何工作的SPV, Bloom 过滤器和检查点这是一篇技术文章，获取比特币的工作知识。一个完整的节点，比如比特币核心，知道以下几点：每一个当前正在围绕网络广播事务处理每一个曾经被送到交易所有未使用的交易产出（UTXO）这需要大量的数据被下载，存储和索引。 但是，如果不需要完整的块链，则有一些快捷方式可以减少冗余信息的数量。简化付款验证（SPV）。SPV提供了一种方法，可以确定某个特定的事务
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2023-08-11 13:35:53
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说起安装tensorflow-gpu的时候出现的一些坑就有点郁闷写个博客记录一下这一些坑，也算给后人一点解决方法Question Ⅰ第一种出现在import tensorflow as tf 的时候，看截图! 这玩样我一开始安装的时候看别人的教程里貌似也有这问题，就没管它，以为没事情，后来最后的最后，我才发现是我想多了，这玩样解决方法其实很简单也很暴力，不就是没找到cudart64_101.dll
