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转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN…
TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c…
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…
#include <amp.h> #include <iostream> #include <winbase.h> //操作系统的底层文件 using namespace concurrency; using namespace std; void main () { ,, , ,, , ,, , }; array_view<,a ); //GPU计算结构,av存储到GPU显存,根据数组初始化 // restrict 定向到GPU // 直接操作AV,(index…
首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: os.environ[”zCUDA_VISIBLE_DEVICES”] = "0" 用0号GPU,即'/gpu:0'运行: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” 用0号和1…
原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_…
参考:http://www.echojb.com/cuda/2017/03/15/350138.html https://www.zhihu.com/question/56111727 第一步:首先确定你当前的window版本(win 7,win8,win10),操作系统(32,64),是否GPU等.本人CPU GPU均配置完成,但是如果要做深度实验的话,除非你cpu配置特别高,否则还是建议GPU来跑. 第二步:确定好了当前的计算机情况,下面就开始下载相关文件 (1) 首先确定自己是否安装vs2…
一.计算核心增加 二者都由寄存器.控制器.逻辑单元构成,但比例很大不同,决定了CPU擅长指令处理,函数调用上:GPU在数据处理(算数运算/逻辑运算)强力很多. NIVIDA基于Maxwell构架的GPU代号GM200的显示核心主要由4个图形处理集群(GPC ),16个流处理集群(SMM)和4个64bit显存控制器组成.每个流处理集群中包含了4个调度器(Warp),每个调度器又控制着32个逻辑计算核心(Core),Core是实现逻辑计算的基本单元. GPU处理数据过程: 从CPU得到数据处理指令.…
作者:虫子君 链接:https://www.zhihu.com/question/19903344/answer/96081382 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 看了好多,觉得下面这个介绍才是我想要的以及能看明白的,CPU和GPU的设计区别CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU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.这些都使得CPU的内…
GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大,register也必须得跟着很大才行.SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式,在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU. 在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类:(1) I/O int…