GPU
k8s DCGM GPU采集指标项说明
dcgm-exporter 采集指标项 | 指标 | 解释 | | | | dcgm_fan_speed_percent | GPU风扇转速占比（%） dcgm_sm_clock | GPU sm 时钟(MHz) dcgm_memory_clock | GPU 内存时钟(MHz) dcgm_gpu_ ......
论文阅读-sparse gpu kernels for deep learning
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9355309 源码地址：https://github.com/google-research/sputnik 背景 深度神经网络由大量的矩阵乘法运算和卷积运算组成，这些运算中使用的矩阵可以转化成稀疏矩阵，同时不损失 ......
Pytorch2 如何通过算子融合和 CPU/GPU 代码生成加速深度学习
动动发财的小手，点个赞吧！ PyTorch 中用于图形捕获、中间表示、运算符融合以及优化的 C++ 和 GPU 代码生成的深度学习编译器技术入门 计算机编程是神奇的。我们用人类可读的语言编写代码，就像变魔术一样，它通过硅晶体管转化为电流，使它们像开关一样工作，并允许它们实现复杂的逻辑——这样我们就可 ......
【GPU基础问题】GPU内存占用率很高利用率很低
前言 问题描述 查看nvidia-smi，发现显存占比很高，但是GPU-Util(GPU利用率)很低，在3%、7%、11%等几个参数之间反复跳动。 watch -n 0.5 nvidia-smi 也就是显卡并没有完全利用起来，导致训练很慢。 原因分析 GPU内存占用率(memory usage) G ......
Python通过终端 cmd 获取GPU相关信息
# 获取GPU相关信息 def get_gpu_info(): try: cmd_out = subprocess.check_output('nvidia-smi --query-gpu=name,memory.used,memory.total --format=csv,noheader', s ......
【动手学深度学习】第五章笔记：层与块、参数管理、自定义层、读写文件、GPU
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。 5.1 层和块 事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）的 ......
cpu，gpu的种类
 , RAM of 128 GB (DDR4), GPU of NVIDIA RTX 2080 Ti*4 (11 GB GDDR6*4), and M.2 NVMe SSD o ......
Nvidia GPU Virtual Memory Management
1 常用显存管理 1.1 CUDA Runtime API 在CUDA编程中，编程人员通常会使用以下CUDART同步API进行显存申请和释放，比如调用cudaMalloc并传入所需的显存size即可返回显存的虚拟地址，使用完成后可调用cudaFree进行释放。 __host__ __device__ ......
使用GPU硬件加速FFmpeg视频转码
{ https://www.jianshu.com/p/59da3d350488 } { 本文内容包括： 在Linux环境下安装FFmpeg 通过命令行实现视频格式识别和转码 有Nvidia显卡的情况下，在Linux下使用GPU进行视频转码加速的方法 1、FFmpeg编译安装 在FFmpeg官网ht ......
GPU 编程第五次作业（实验六）
1 步骤一 1.1 任务一：完成Todo部分，要求分别使用静态方式和动态方式来分配shared memory 完成的代码如下： // Todo 1 // Implement the Adjacent Difference application with *STATICALLY* allocated ......
使用GPU训练神经网络的历史
我在一台没有GPU支持的Mac电脑本上本地部署了stable-diffusion-webui，并生成了一张图。这张图大概需要10分钟的时间才能生成，但如果有GPU支持的话，只需要几秒钟就能完成。这让我深刻体会到GPU的算力比CPU强大得多。 GPU算力为啥远高于CPU 更多的处理单元 GPU在同样芯 ......
Qt音视频开发39-海康sdk回调拿到数据GPU绘制的实现
一、前言 采用海康的sdk做开发，最简单最容易的方式就是传入句柄（windows和linux都支持/很多人以为只有windows才支持）即可，这种方式不用自己处理绘制，全部交给了sdk去处理，所以cpu的占用是最低的；还有一种方式是回调函数拿到视频帧数据转成qimage绘制，这种方式优点很明显，能够 ......
GPU-CPU命令行缓冲区
书上25页 命令行缓冲区是一个循环队列，且有大小限制（书上说是几千） CPU调用GPU干活，就会往队列屁股后添加指令 GPU看到队列头有指令，就开始干活 受CPU限制，受GPU限制 受CPU限制：cpu繁忙，向命令行缓冲区写命令很慢，没有命令那gpu就闲下来了 受GPU限制：gpu繁忙，命令行缓冲区 ......
Unity 有效降低GPU占用
此乃经验所得，持续更新中，转载请标明出处 1、降低DrawCall可有效降低GPU占用 2、通过Application.targetFrameRate主动降低帧率可有效降低GPU占用 3、关闭Camera的HDR和MSAA可有效降低GPU的占用，特别是场景中Camera多的时候，效果很明显 ......
MATLAB2022b + win10 + cuda12.0 + matconvnet GPU编译
我使用的是 visual studio2017 具体参考： https://blog.csdn.net/amyliu5200/article/details/120717854?spm=1001.2014.3001.5506 但是其中我直接使用了： vl_compilenn('enableGpu', ......
ChatGPT问答[3]-CPU与GPU计算方式上的区别
CPU与GPU计算方式上的区别 CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机中两种不同的处理器，它们在计算方式上有以下区别： 并行计算能力：GPU拥有比CPU更多的计算核心，这使得GPU可以同时处理大量的数据并进行并行计算。相比之下，CPU的计算核心数量较少，只能进行有限的并行计算。 计算精度 ......
[计科]渲染性GPU和计算型GPU的区别在哪里？
使用区别 渲染型GPU和计算型GPU主要的区别在于它们被设计用于处理不同类型的工作负载。 渲染型GPU主要用于图形渲染和专业3D建模等领域，如游戏开发、影视特效、建筑设计等。渲染型GPU的设计重点在于渲染大量的图形，需要处理的操作主要是三维模型的表面计算、图形纹理映射、几何运算等。渲染型GPU在设计 ......
查看gpu信息
1、lspci | grep -i nvidia 11:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1eb8 (rev a1) 2、nvidia-smi + + | NVIDIA-SMI 515.48.07 Driver Version: 515.48 ......
PaddleSpeech docker develop-gpu-cuda10.2-cudnn7-latest 缺失 libsndfile1-dev 和 環境參數CUDA_VISIBLE_DEVICES
Paddle可以說是各種坑，但支持國產，含淚試用了百度飛漿的Speech。 1. 坑點 Docker develop-gpu-cuda10.2-cudnn7-latest 缺失:1. libsndfile1-dev2. CUDA_VISIBLE_DEVICES 2. 安裝教程 也沒什麼安裝教程。下載 ......
Anaconda环境下安装gpu版pytorch
cuda安装 首先到下面的网址下载cude，注意，不要下载最新的，目前pytorch支持的最新版本是11.8。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive pytorch安装 打开Anaconda自带的命令行，如下图所示。再到下面的网站获取安装 ......
CPU 进行图形显示的 逻辑，以及 gpu 与 display controler 的关系
问题： 对上面这个问题一直不是很理解。 截图如下： ......
为什么利用GPU能加速
那为什么会想到使用 GPU 加速呢？这是就要说到两者的不同了：CPU 虽然有多核，但总数没有超过两位数，并且每个核的运算能力极其强大。而 GPU 的核数远超 CPU，但每个核的运算能力与 CPU 的核相比就相差甚远了。 我们可以简单的举个例子，解一道题，CPU 就是博士生，GPU 就是小学生，CPU ......
模型训练与推理中为什么需要使用GPU？基本概念梳理
GPU就是我们日常所说的“显卡”，那么为什么显卡和AI有关系呢？而美国政府又为什么要出台关于GPU的芯片禁令呢？文章简单梳理了GPU的一些基本概念、GPU在模型训练和推理中的优势、国内外GPU/ASIC芯片的概况。 ......