Linux 应用程序首次出现在 Chrome OS 设备上已有一年多了。从那时起，越来越多的 Chromebook 开始获得支持，用户体验也变得越来越好。但是，有一个功能已经被用户大量请求—— GPU 加速支持。到目前为止，Linux 应用程序一直不支持 GPU 加速。 Chrome OS 76 的第一个 Dev 版增加了一个名为「 Crostini GPU 支持」的 flag，最终
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2024-04-23 11:00:30
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之所以取这么个名字，主要是因为CFD若要想在工程中得到广泛的应用，必须克服两大难点：准确性与可信性。在工程上，尤其是一些关键的工程中，谁也不敢轻易的应用一些精度与可信度得不到保证的数据。有人会说，在固体计算领域，利用数值计算方法进行辅助设计已经很普遍了啊，用CFD支持设计存在哪些额外的困难呢？与固体应力计算使用有限单元法不同，目前主流的CFD软件几乎都是采用的有限体积法（除了CFX采
在售的 NVIDIA Jetson 内置 16 GB 的 eMMC，并已安装了 ubuntu 18.04 LTS 和 NVIDIA JetPack 4.6，所以剩余的用户可用空间大约 2GB，这对将 NVIDIA Jetson 应用于一些项目的训练和部署是一个不小的阻碍。本教程会基于这样的处境，分别介绍不同型号 NVIDIA Jetson 的扩容过程，帮助开发者将系统
如图所示是本人训练yolo（通过梯度累加的方法等效batchsize得到的图）x代表原有batc
原创
2022-01-19 10:05:32
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显卡a卡和n卡的区别 我们平时所说的A卡指的是采用ATI显卡芯片的显卡，例如9550，5750等等；N卡就是采用NVIDIA显卡芯片的显卡，例如7300GT、GT240等等。ATI和NVIDIA是显卡行业领军、互相竞争的关系，目前，ATI已经被AMD收购。 N卡芯片常见的有LE、GS、GE、GT、GTS、GTX几种 GTX是高端中的高端。 LE就是简化版的意思。 TC是NVID
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2023-10-29 19:32:01
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如图所示是本人训练yolo（通过梯度累加的方法等效batchsize得到的图）x代表原有batch_size 的倍数。（此操作不会是显存需求增加）。y下面的三个是giou 随着倍数的增加giou 在不断的上升，不到1轮的时候那么变化比较明显分别由于分别测试了1轮后不同初始学习率的情况基本一致没有太大波动。说明等效batchsize（原来batchsiz
原创
2021-09-29 11:09:21
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按内存条的接口形式，常见内存条有两种：单列直插内存条（SIMM），和双列直插内存条（DIMM）。SIMM内存条分为30线，72线两种。DIMM内存条与SIMM内存条相比引脚增加到168线。DIMM可单条使用，不同容量可混合使用，SIMM必须成对使用。 按内存的工作方式，内存又有FPA EDO DRAM和SDRAM（同步动态RAM）等形式。 FPA（FAST PAGE MODE）RAM 快速页面模式
0x00 前言 前段时间做项目遇到了一次翻车的情况——留的计划任务后门被管理员发现了，但是好在经过一番缠斗，权限还是比较稳的留住了。
而且还有意外的收获，从管理员执行的排查命令中了解到自己做痕迹清理还有哪些欠缺之处，索性整理一下Linux入侵痕迹清理的要点，水一篇文章。
0x01 清除登陆日志 我是通过ssh密码复用登陆目标的linux主机，那不可避免的会留下s
Linux下如何查看内存 如下显示free是显示的当前内存的使用,-m的意思是M字节来显示内容.我们来一起看看.
$ free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 1002 769 232
某开发团队针对Linux系统创建了rootkit恶意软件，区别于之前利用CPU隐藏，这一软件可以利用显卡的处理能力和内存来保持隐藏。这一恶意软件名为Jellyfish，它是一种概念证明，旨在展示完全在GPU(图形处理单元)运行恶意软件是可行的选择。这是因为专用显卡有其自己的处理器和RAM。根据Jellyfish开发人员表示，这种威胁可能比传统恶意程序更加为先，目前，尚无工具可以分析GPU恶意软件。
# Pytorch小数据占用大显存问题探究
在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，有时候会遇到一个比较棘手的问题，即**小数据量占用大显存**。这个问题通常在数据集较小的情况下尤为突出，因为PyTorch默认会将整个数据集加载到显存中，导致显存占用过高。本文将介绍这个问题的原因，并给出解决方案。
## 问题分析
PyTorch加载数据集到显存中的原因在于其默认使用`DataLoa
2020年11月，英特尔发布首款服务器独立显卡——SG1，标志着英特尔计算平台多元化的战略又迈出了新的一步，从处理器和集显大佬到独立显卡市场新秀，英特尔要如何构建生态呢？在关于如何围绕新的硬件平台构建生态方面，非常关键的一部分就是oneAPI。oneAPI是一套编程模型，可以支持底层各种架构，不仅可以让开发者开发适用于多个架构的应用，也可以让原来围绕CPU做开发的人也能围绕GPU、FPGA以及各种
设备文件是在/dev/目录下
设备文件有主设备号，次设备号.
当操作设备文件, 系统会根据设备文件的设备号找到相应的设备驱动(驱动在内核注册时已指定使用的设备号),并调用相应的功能.
open ---> sys ----> driver ---> drv_open
read ---> sys --
在Linux中，魔术SysRq键可以直接发送命令到Linux内核。您可以使用它来恢复冻结或干净地重新启动系统，即使没有任何反应。魔术SysRq键是作为Linux键盘驱动程序的一部分实现的 - 只要Linux内核仍在运行，它将会工作。只有内核崩溃才能禁用此组合键。Image Credit1010mh1112 solylunafamilia on Flickr使用Magic SysRq键SysRq键位
【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下：1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了，导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
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2024-02-19 20:36:17
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一、KSM（Kernel SamePage Merging） 1、KSM简介 KSM允许内核在多个进程（包括虚拟机）之间共享完全相同的内存页，KSM让内核扫描检查正在运行中的程序并且比较他们的内存，若发现相同的内存页，就将相同的内存页合并成单一的内存页，标识为“写时复制”。 如果有进程试图去修改被标识为“写时复制”的合并的内存页时，就为该进程复制出一个新的内存页供其使用。2、KSM提高内存的速
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2024-03-26 11:34:59
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背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
# 解决深度学习图片太大显存不够的方法
## 背景介绍
在进行深度学习模型训练时，经常会遇到图片数据集过大导致显存不足的情况。当图片数据集的大小超过显存的容量时，就会出现无法加载全部数据集的问题，从而影响模型的训练效果。本文将介绍一些解决深度学习图片太大显存不够问题的方法，并提供代码示例。
## 方法一：数据集分批加载
一种解决深度学习图片太大显存不够问题的方法是将数据集分批加载。通过分批
Environment:OS:Ubuntu 14.04 Linux 64-bit
GPU: GeForce GT 650M
Driver Version:340.58
Release Date:2014.11.5
Install environment:Recovery Mode(stable :) )Ubuntu下独立显卡的闭源驱动是一件十分”淡腾”的事,不同于系统自带的开源驱动, Nvidia
目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选）2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3）换个显存更大的GPU4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境
p
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2024-01-07 19:29:25
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