OMG~~图片贴不进来....不管了- -迟点换个博客吧 已经搬家到新博客 jjyy.guru分享跟游戏相关的技术、编程心得、unity3d、cocos2d、emacs、操作系统 第一章.高效水体模拟的物理模型Mark FinchCyan Worlds这一章讲一个模拟和在GPU中渲染大体积水体的系统。这个系统产生基础网（base mesh）的物理起伏通过动态的法线贴
CUDA 动态并行1.cuda执行模型 最近开始学习cuda，在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后，对cuda的理解如下：cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存；2. 将数据从内存复制到显存；3.执行核函数；4.将数据从显存复制到内存；5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程
核函数kernel<<<grid,block>>
记录一下配置cuda环境时遇到的问题和解决方法，已方便日后查证：问题终端输入nvidia-smi时，报如下错误：Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 出现这种情况的原因是NVIDIA内核驱动版本和系统驱动不一致。大多数出现该错误的情况可能是NVIDIA驱动是在低版本的时候安装，由于系统更新，内核版本升级导致NVIDIA
10系的显卡换成30系显卡后，之前配好的深度学习环境出现了兼容问题，索性重装系统，从零开始配环境，过程中也出现了各种对新显卡不兼容的情况，以下的配置是本人摸索最终成功的版本，特此记录一下。 首先就是安装ubuntu18.
注意条事项，避免踩坑：第一、windows系统安装CUDA ，CUDA本版必须是你的显卡支持的版本。比如我的RTX3060，cuda>=11.0。第二、专业的游戏笔记本 一般自动安装好了最新显卡驱动，一般不用更换。显卡驱动是笔记本电脑使用显卡的前提。针对独立显卡，如何确定是否成功安装显卡驱动了呢。直接打开命令提示符，cmd。然后输入nvidia-smi如果能够如上图打开，显示。说明你电脑的显
## 如何使用tf.config.list_physical_devices('gpu')
作为一名经验丰富的开发者，你可能会经常遇到需要在Kubernetes中使用GPU资源来加速训练模型的情况。在这种情况下，了解如何使用`tf.config.list_physical_devices('gpu')`来列出可用的物理GPU设备是非常重要的。在本文中，我将以实用的方式向你介绍如何通过这个函数来获
# Python 查看 GPU 设备 list_devices
## 引言
在机器学习和深度学习领域，使用 GPU（图形处理器）进行高性能计算已经成为常态。GPU 的并行计算能力使其在处理大规模数据集和复杂算法时比 CPU 更加高效。而 Python 作为一门流行的编程语言，也提供了方便的接口来管理和使用 GPU 设备。
本文将介绍如何使用 Python 来查看 GPU 设备，并提供示例代码
原创
2023-11-19 03:35:02
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作者：飞鸿惊雪 本文主要探究OpenCL的GPU和多核CPU的异构计算问题，主要简要阐述了什么是OpenCL异构计算，讲述CPU和GPU各自的特点，并且把他们结合起来做异构计算的前景。然后具体讲述在高性能实验室Linux工作站上如何搭建多GPU和多核CPU异构OpenCL环境。最后用实验验证了所安装的OpenCL异构计算环境能够正常工作，说明什么是OpenCL的多GPU与多核CPU异构环
文章目录一、netstat/ss二、socket inode简介2.1 socket inode源码分析2.2 socket 套接一切皆文件三、根据 socket inode 获取其进程pid3.1 /proc/pid/fd 目录文件3.2 demo 一、netstat/ssnetstat 和 ss shell命令都可以查看其socket对应的进程信息： （1）netstatNAME
在ubuntu系统下双显卡运行TensorFlow代码报错： ValueError: Memory growth cannot differ
原创
2022-05-29 00:01:46
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本篇主要介绍两个GPU之间的数据传输。将测试以下3种情况：两个GPU之间的单向内存复制；两个GPU之间的双向内存复制；内核中对等设备内存的访问。实 现 点 对 点 访 问首先，必须对所有设备启用双向点对点访问，如以下代码所示：inline void enableP2P(int ngpus){
for(int i = 0; i < ngpus; i++){
cudaSet
## 实现“鸿蒙HarmonyOs devices no devices”的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“鸿蒙HarmonyOs devices no devices”。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个新的鸿蒙工程 |
| 步骤二 | 在工程中配置设备权限 |
| 步骤三 | 编写代码以检查设备是否存在
成功解决explicit device specific/device:GPU:0' because no supported kernel for GPU devices is available.目录解决问题解决思路解决方法(四种)解决问题Traceback (most recent call last): File "train_i...
原创
2021-06-16 22:21:12
3964阅读
一、并发性 由于“易并行”不需要或者只需要少许线程间或线程块间通信，所以CUDA是很理想的并行求解平台。它用基于片上资源的、显式的通信原语来支持线程间通信。但是块间通信只有通过按顺序调用多个内核程序才能实现，而且内核间通信需要用到片外的全局内存。块间通信还可以通过对全局内存的原子操作实现，当然使用这样方法会受到一定的限制。&n
Step1. 设置环境变量：CUDA_CACHE_MAXSIZE=4294967296Step2
原创
2023-02-23 12:34:38
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Cuda并行编程学习时候需注意的一些基本概念 1、Cuda的编程风格：spmp（单程序多数据）的并行编程风格。 2、在多GPU下，cudaMemcpy()不能用于GPU之间的数据复制 3、cudaMemcpy（）传输的数据类型有四种： （1） 主机-主机 （2） &n
Equipment that connects directly to a network segment is referred to as a device. These devices are broken up into two classifications. The first classification is end-user devices.
原创
2008-04-17 12:11:16
921阅读
## HDC Devices: Introduction and Code Examples
### Introduction
HDC (Hardware Device Control) devices are an integral part of modern computing systems. They encompass a wide range of devices, includ
## 实现“鸿蒙no devices”的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你实现“鸿蒙no devices”的功能。以下是整个过程的步骤，我们将逐步完成每一步。
### 步骤一：创建鸿蒙应用项目
首先，我们需要创建一个鸿蒙应用项目，可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开鸿蒙开发者工具，点击“新建应用”按钮；
2. 在弹出的对话框中，填写应用的基本信息，包括应用名称、包名等；
3. 点
adb连接不上android 报错5037端口我在连接bluestacks的android模拟器的时候，有两个报错是关于5037端口的。第一个错误5037 ADB server didn't ACK * failed to start daemon * error: cannot connect to daemon原因：这是因为电脑本机上的50
