GPU的并行运算能力远超CPU,有时候我们会需要用到超大数据并行运算,可以考虑用GPU实现,这是一篇C#调用GPU进行运算的入门教程. 1: 下载相关的库: https://sourceforge.net/projects/openclnet/ 看起来已经N久没更新了, 不过没关系,这只是API声明和参数,opencl本身是有在更新的. 里面有源码也有DLL,可以引用DLL,也可以直接把源码添加到工程使用.(建议直接添加代码...) *** 需要注意的是 ***:自己建立的工程有个默认的Prog

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

void in javascript是一个指定要计算表达式但不返回值的运算符.void运算符使用格式如下:1.javascript:void(表达式)2.javascript:void表达式表达式是要计算的javascript标准的表达式.表达式周围的括号是可选的,但是写下来是一个好习惯.(实现版本导航器3.0)使用void运算符指定超链接.计算表达式,但当前文档中未加载任何内容.下面的代码创建一个超链接,以后用户不会发生任何事情.当用户链接时,void(0)计算为0,但在javascript上

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存. 可以通过以下方式解决该问题: 1.在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例,如下所示: # 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_opt

安装好anaconda的服务器上会more你已经安装好jupyter notebook,执行下面的命令可以提供链接地址允许远程浏览器打开并访问: jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=10.10.87.76 --allow-root notebook使用小技巧 1. 在notebook的cell执行bash命令,命令前面加! 2. 设置jupyter主题 安装jupyter主题软件 pip install jupyterthemes 查看主

问题描述:我有一个程序(app),需要用到显卡来跑.原本的部署方式 是直接修改程序的配置文件来指定要用到的显卡. 这是我服务器的显卡信息:总共3卡 分别是 0卡 ,1卡和2卡. [root@k8s-rancher1 etc]# nvidia-smi Sat Sep 4 12:50:17 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.84 D

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

GPU与显卡 一．什么是GPU? GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的初衷,这一点从它的名字就可以看出:Graphic Processing Unit,图形处理单元: 2

ylbtech-Unitity-cs:计算阶乘值 1.A,效果图返回顶部   1.B,源代码返回顶部 1.B.1, using System; namespace Functions { public class Factorial { // “Calc”静态方法为传入的指定整数 // 计算阶乘值: public static int Calc(int i) { ) ? : (i * Calc(i-))); } } } 1.B.2, 1.C,下载地址返回顶部 作者:ylbtech出处:http:

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

在Linux系统下,经常会有一些计算需求,那么下面就简单梳理下几个常用到的计算命令 (1)bc命令bc命令是一种支持任意精度的交互执行的计算器语言.bash内置了对整数四则运算的支持,但是并不支持浮点运算,而bc命令可以很方便的进行浮点运算,当然整数运算也不再话下常用参数选项:-i:强制进入交互式模式: -l:定义使用的标准数学库: -w:对POSIX bc的扩展给出警告信息: -q:不打印正常的GNU bc环境信息: -v:显示指令版本信息: -h:显示指令的帮助信息. 在bc工作环境下,可以

TClientDataSet 中计算字段有两种: Calculated(计算字段).InternalCalc(内部计算字段). 两者区别是: Calculated 在每次需要时都要重新计算; InternalCalc 只需要计算一次.Calculated 需要计算的时间, InternalCalc 需要存取的时间; 当然后者快. 计算字段不会被保存到文件. 下面的例子先定义了两个整数字段: sum1.sum2;又定义了两个计算字段: SUM(求和).MUL(求积), 分别指定了 Calculat

Python3.7 源码下载: https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 解压源码: tar -zxvf Python-3.7.0.tgz -C ~ 安装源码编译所需的各种依赖库:(Ubuntu16.04环境下) sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev  libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev li

In this lesson, you will learn how to manage calculated properties. For this purpose, the Payment class will be implemented. Its Amount property value will be calculated using the Rate and Hours properties. The value will be updated immediately after

硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 软件环境 搜狗输入法 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA:Cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Lin

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl

示例程序 强连通分量 在有向图中,如果从任意一个顶点出发,都能通过图中的边到达图中的每一个顶点,则称之为强连通图.一张有向图的顶点数极大的强连通子图称为强连通分量.此算法示例基于 parallel Coloring algorithm.每个顶点包含两个部分,如下所示:colorID:在向前遍历过程中存储顶点 v 的颜色,在计算结束时,具有相同 colorID 的顶点属于一个强连通分量. transposeNeighbors:存储输入图的转置图中顶点 v 的邻居 ID. 算法包含以下四部分:生成转

<从零开始PYTHON3>第十五讲 虽然看起来绘图和音乐并不相关,但是听过了上一讲的内容你一定知道,这是游戏编程中四个需要处理内容的两部分,这两部分必须同时.并行的处理,不能因为某一项计算的拖延,导致另外一方程序的停滞.要知道人对声音的断续和游戏的卡顿是很敏感的. 在Pygame中进行并行处理的主要手段,一是Pygame中的各种函数,大多是不等待工作完成,只要工作开始进行,就返回主程序,等待下一条命令,而任务会在看不到的后端继续执行,并不停止:另外则是各个并行的任务之间,会通过"消息

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

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_