作者：MingChaoSun 一、CPU和GPU上图是CPU与GPU的对比图，对于浮点数操作能力，CPU与GPU的能力相差在GPU更适用于计算强度高，多并行的计算中。因此，GPU拥有更多晶体管，而不是像CPU一样的数据Cache和流程控制器。这样的设计是因为多并行计算的时候每个数据单元执行相同程序，不需要那么繁琐的流程控制，而更需要高计算能力，这也不需要大cache。但也因此
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2023-09-29 11:00:09
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R语言深度学习GPU版本的环境搭建 文章目录R语言深度学习GPU版本的环境搭建前言一、在R上运行GPU版本的deep learning的必须条件二、GPU部分的安装1.查看GPU是否可以运行深度学习2.CUDA和tensorflow版本对应问题及查询官网链接3.CUDA及CUDA历史版本下载的官网4. cuDNN及cuDNN历史版本下载的官网5. cuDNN和CUDA路劲设置三、anacon
踩过了好多坑之后我只能说网上的大部分教程都太老了，不适合RTX30系显卡，其实正确的方法比那些老方法简单的多，重要的是你显卡是新的，软件版本也一定要新 一、安装CUDA与cuDNN首先确保你已经安装了新版的nvidia图形驱动程序。其次你得有C/C++编译环境，没有的话装一个Visual Studio或MinGW。安装CUDA Toolkit 11.3
下载CUDNN 11.3，将解压后
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2023-07-06 11:56:10
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1.安装NVIDIA驱动1.1 禁用原有驱动首先进入ubuntu系统，检查nouveau是否禁用，在终端输入lsmod | grep nouveau若有输出，则禁用原有的nouveau nvidia驱动，在终端输入sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件最后添加下面两行blacklist nouveau
options nouveau modeset
CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速.一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果.从一个简单例子说起:#include
#include
// function to add the elements of two arrays
void add(int n, float *x
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2023-09-26 11:03:57
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虽然此前推出过很多使用R做数据分析的文章，但对于新手来说，得首先从安装R学起。R是什么？R是用于统计计算和绘图的免费软件环境。 R语言_百度百科baike.baidu.com
R is a free software environment for statistical computing and graphics.
R官方网站www.r-pro
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2023-10-15 20:52:26
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MxNet有了亚马逊站台之后，声势大涨，加之接口多样化，又支持R语言所以一定要学一下。而且作为R语言的fans，为啥咱们R语言就不能上深度学习嘞~ —————————————————————————————— 一、MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口，但是这个API接口也不是万能的，不同的操作系统有着
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2023-10-25 19:08:22
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**NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述** 目录NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述一、概述1、为什么选这三款二、对比1、训练--trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择3、推理--inference吞吐量和时延稳定性4、生产环境的选择三、说明1、自我说明2、名词说明CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？3、nVidia显卡架构4、个人愚见 一、概述
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2023-09-12 11:08:42
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int gpu_count = -1;
cudaGetDeviceCount(&gpu_count);
std::cout << "gpu count: " << gpu_count << std::endl;多显卡环境中设置显卡cudaSetDevice(0)多显卡环境下当cuda运算结束后需要reset显卡设备cudaDeviceReset()查询当
原创
2023-03-23 15:26:05
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文章目录安装特定版本NVIDIA显卡驱动下载和安装CUDA10.0.130下载和安装CUDNN7.4.2下载和安装Anaconda3.5.2安装Tensorflow-gpu2.0.0和pytorch1.2.0如何使用我们配置的tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2的环境在cmd中使用tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2环境在编译器(如pychar
一、安装nvidia驱动（一）离线安装编译环境gcc、make、build-essential*查看当前系统的gcc/g++版本 gcc --version
g++ --version 如果都在7.0以上，则不用一下gcc、make、build-essential的安装步骤 sudo apt-get install gcc-7.58 g++-7.5 1.2 更换下载源 更换 国外/国内官方
-安装CUDA9.2在安装CUDA9.2时，提示显卡驱动不兼容该显卡，可以继续安装，但是可能无法使用CUDA。 这种情况可能是由于显卡新于该工具包，在这种情况下，建议保留现有驱动并安装CUDA工具包的剩余部分。 在Nvidia官网查看CUDA支持的硬件的时候，发现确实没有提及带有MAXQ设计的显卡，不过在翻论坛时找到一个回复说其实MAXQ显卡也可以使用CUDA，而且我在查看我的1070MQ显卡
CUDA是什么
CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创
# 在 R 中使用 CUDA 的步骤指南
随着数据科学和机器学习的发展，利用 GPU 加速计算已成为一种趋势。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型，可以帮助我们在 R 语言中实现高效的数据处理。对于刚入行的小白来说，今天我们将详细介绍如何在 R 语言中使用 CUDA。
## 实现流程
在开始之前，
R语言中如何使用正则表达式？目录R语言中如何使用正则表达式？R语言是解决什么问题的？R语言中如何使用正则表达式？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创立的S 和Sussman 的Scheme 两种语
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2023-10-02 19:32:21
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Python支持 NVIDIA CUDA: GPU加速！2013年03月20日 12:40作者：厂商投稿编辑：张涵分享泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世
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2023-10-29 19:26:25
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# 在R语言中使用机器学习调用显卡的流程
在机器学习中，使用显卡（GPU）可以加速模型训练的过程。R语言虽然不像Python那样普及，但仍然有一些库可以用来实现GPU加速。本文将详细指导你如何在R中使用机器学习并调用显卡，同时我会展示每个步骤的所需代码。
## 整体流程
以下是实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|
一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
第二章-大数据处理框Hadoop 文章目录第二章-大数据处理框HadoopHadoop简介Hadoop概念Hadoop版本Hadoop优化与发展Hadoop生态系统HivePigHadoop重要组件Hadoop集群部署 Hadoop简介Hadoop概念Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop被公认为行业大数据标准开
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2023-07-12 14:02:04
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控制面板->搜索NVIDIA->双击进入NVIDIA控制面板：点击帮助->系统信息->组件：
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2020-07-25 22:12:00
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