低层级GPU虚拟内存管理引论 Introducing Low-Level GPU Virtual Memory Management CUDA应用程序越来越需要尽可能快速高效地管理内存。在CUDA 10.2之前，开发人员可用的选项数量仅限于CUDA提供的类似malloc的抽象。 CUDA10.2为虚 ...
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2020-06-22 12:50:43
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深度学习 深度学习是机器学习的分支，也就是神经网络，为什么称之为”深度“？因为有很多连接在一起的神经层！ 前馈网络 Feedforward Networks 也叫Multilayer Perceptrons（多层感知机），大致的结构如下图所示 其中，每一个节点都可以看做是一个函数，将上一层传过来的输 ...
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2020-06-20 18:55:42
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https://docs.unity3d.com/Manual/GPUInstancing.html 归纳总结： 一，快速使用U3D 的GPU 实例化功能 1，选择一个shader，勾选 enable gpu instancing，这个shader将用于你的将要使用gpu instancing的物体 ...
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2020-06-20 13:26:35
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1.运行时类型 TPU是Google专有的，其他平台没有。如果使用，需要在代码中设置TPU。据说TPU速度比GPU更快。 大多数人选择的还是通用的GPU。 运行别人的代码，最好选择GPU，我之前曾经跑过别人的一个代码，选择的TPU，因为代码没有设置TPU实际上就是None，速度超级慢，还总是内存满， ...
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2020-06-20 10:32:52
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转自本人知乎（https://zhuanlan.zhihu.com/p/149040742） 由于实验室的GPU都是放在远程服务器上，因此一直使用MobaXterm利用SSH远程跑实验，但是MobaXterm自带的编辑器Windows的中文编码不一致，且本人习惯使用PyCharm。但是本人参考了一些 ...
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2020-06-19 20:52:59
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一，为什么要为node指定label? 通常scheduler会把pod调度到所有可用的Node，有的情况下我们希望能把 Pod 部署到指定的 Node， 例如: 有的Node上配备了速度更快的SSD磁盘 有的Node上配备了性能更强的GPU, 这样pod中的应用才能更好的发挥node的硬件优势 说 ...
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2020-06-19 13:38:54
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苹果新推出的Apple 16英寸MacBook Pro为消费者提供了很多便利，采用AMD Pro 5600M移动显卡，旨在为移动中的用户带来台式机级别的图形处理性能，为高工作负载的计算工作提供强劲动力，使专业用户在忙碌的工作中最大限度地提高生产力。 16英寸MacBook Pro有哪些优势？ 16英 ...
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2020-06-18 13:15:06
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说明 在前面讲模型加载和保存的时候，在多GPU情况下，实际上是挖了坑的，比如在多GPU加载时，GPU的利用率是不均衡的，而当时没详细探讨这个问题，今天来详细地讨论一下。 问题 在训练的时候，如果GPU资源有限，而数据量和模型大小较大，那么在单GPU上运行就会极其慢的训练速度，此时就要使用多GPU进行 ...
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2020-06-18 01:42:18
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基本工具介绍 一、环境配置 安装miniconda3作为python环境。 如果配置了CUDA，可以安装tensorflow-gpu。 二、第三方库 数据预处理 Numpy 提供高效的N维数组和向量计算 Scipy 依赖Numpy，提供高效数值计算，包含函数最优、数值积分等任务模块 pandas 数 ...
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2020-06-18 01:24:54
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安装Tensorflow 2.0以后,运行 import tensorflow as tf 出现下面的错误: 原因及解决的办法:以前是用pip install tensorflow-gpu安装的,没有指定版本,删除以前安装的版本,指定版本为2.0.0-alpha0安装: pip install te ...
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2020-06-16 14:48:46
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