YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in…

1.在运行Tensorflow等程序时会使用到NVIDIA的GPU,所以在程序运行时需要监控GPU的运行情况 使用 nvidia-smi 命令 ,显示如下: nvidia-smi 显示解读: GPU:本机中的GPU编号,为0,1,2等Name:GPU 类型,GTX1080.Tesla K80等Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态Fan:风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速…

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对…

http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要…

目录 前言 CPU是什么? GPU是什么? GPU与CPU的区别 GPU的由来 并行计算 GPU架构优化 GPU和CPU的应用场景 作者:小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功.JAVA底层.面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜 」 前言 大家好,国庆马上就要过去了,这不偷偷地进来学习了一波.之前小牛学过一点深度学习的知识,做了几个项目,发现CPU来训练就很慢,但是后来用装有GPU的电脑来训练,就明显快的飞起,感觉很神奇. 此时心里有个疑问,CP…

一.概念 CPU(Center Processing Unit)即中央处理器,GPU(Graphics Processing Unit)即图形处理器. 二.CPU和GPU的相同之处 两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元,两者都为了完成计算任务而设计. 三.CPU和GPU的不同之处 CPU虽然有多核,但一般也就几个,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理,并辅助有很…

Ubuntu16.04下配置caffe(仅CPU)  参考:http://blog.csdn.net/zt_1995/article/details/56283249   第二次配置caffe环境,依旧把之前犯过的错误重新走了一遍,不会配置的地方还是忘了,所以打算通过博客记录下来,方便以后学习使用. 1.安装依赖包 $ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-s…

最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对之前所作的一些工作做一些总结和分享,省的时间长了自己也忘记了,也希望后来者能少走弯路,并找到适合自己的最佳方案. 背景: 项目需要在指定的linux服务器上对视频源进行转码存储,以节省存储空间.操作系统必须是Linux,用来硬加速转码的GPU是nViDIA的GT440. 方案1: 由于nViDIA的…

GPU与CPU CPU CPU,也就是中央处理器,结构主要包括控制器(指挥各部分工作).运算器(实现数据加工).寄存器.高缓以及数据/控制/状态总线.计算机的性能很大程度上依赖于CPU,CPU的功能包括程序控制(控制指令执行的先后顺序).操作控制(控制指令操作).时间控制(控制各种操作的时间).数据加工(实现数据的算术和逻辑运算)等,简单来说,CPU就是对指令流和数据流进行时间和空间上的控制.CPU擅长处理诸如分布式.协调控制这种复杂运算,具有很强的通用性. 由于CPU中存储单元和控制单元占用了…

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…