显卡有Nvidia 和 ATI两个芯片,我们经常称他们为N卡和A卡,N卡更加注重于性能,而A卡则为颜色艳丽,画面更好.不过,最近一些windows10系统用户在使用N卡过程中,遇到了提示“您当前未使用连接到nvidia gpu的显示器”,根本无法打开Nvidia控制面板,该怎么办呢?该问题是由于驱动程序文件损坏或安装驱动程序失败导致的,在本文中系统城小编给大家分享下具体解决方法! 步骤如下: 1.重装Nvidia 显卡驱动: 2.重装完成后按下win+x 点击[控制面板]: 3.在控制面板中将查

记录在开发过程中对知识点的一些理解: 在开发渲染程序的过程中,需要对视屏文件进行解码解码后特效文件的叠加,使用的技术是(FFmpeg+DirectX) 解码出来的视屏数据格式是YUYV,使用DirectX的创建的纹理格式为RGBA, (1):视屏的宽高分别为Width和Height,则视屏最后在显卡中显示为RGBA的缓存大小:Width*4*Height. (2):FFmpeg解码为YUYV格式的缓存大小为:Width*2*Height,因为每个像素采样一个Y,每两个像素采样一个UV.那么则创建

今天折腾了好久intel集成显卡显示.最后好不容易才全部搞定,这里记录一下.   1. 首先在BIOS里是要打开Intel 核芯显卡的.我把它设置成了主显卡,显示器也接到核心显卡的口上. 重启后, I卡警告low resolution, 进不去桌面   2. 切换N/I 卡的命令是prime-select (安装包是 nvidia-prime, 不需要装传说中的bumblee什么的) 最初这个命令也是有的, 但是报如下错误:   sudo prime-select nvidia Error: a

转自:https://blog.csdn.net/xihuanyuye/article/details/81178352 https://www.zhihu.com/question/35063258/answer/108012477 一.Why GPU 其实GPU计算比CPU并不是“效果好”,而是“速度快”. 计算就是计算,数学上都是一样的,1+1用什么算都是2,CPU算神经网络也是可以的,算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好,只不过速度会很慢罢了. GPU的起源 GPU全称叫做graph

(一)  背景资料 GPU就是图形处理器,是Graphics Processing Unit的缩写.电脑显示器上显示的图像,在显示在显示器上之前.要经过一些列处理,这个过程有个专有的名词叫"渲染" ,曾经计算机上是没有GPU的,都是通过CPU来进行"渲染"处理的,这些涉及到"渲染"的计算工作很耗时.占用了CPU的大部分时间.之后出现了GPU,是专门为了实现"渲染"这样的计算工作的.用来将CPU解放出来,GPU是专为运行复杂的数

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大

1 多GPU原理 单GPU时,思路很简单,前向.后向都在一个GPU上进行,模型参数更新时只涉及一个GPU. 多GPU时,有模型并行和数据并行两种情况. 模型并行指模型的不同部分在不同GPU上运行. 数据并行指不同GPU上训练数据不同,但模型是同一个(相当于是同一个模型的副本). TensorFlow支持的是数据并行. 数据并行的原理:CPU负责梯度平均和参数更新,在GPU上训练模型的副本. 多GPU并行计算的过程如下: 1)模型副本定义在GPU上; 2)对于每一个GPU, 都是从CPU获得数据,

(一)  背景资料 GPU就是图形处理器,是Graphics Processing Unit的缩写.电脑显示器上显示的图像,在显示在显示器上之前,要经过一些列处理,这个过程有个专有的名词叫"渲染" ,以前计算机上是没有GPU的,都是通过CPU来进行"渲染"处理的,这些涉及到"渲染"的计算工作非常耗时,占用了CPU的大部分时间.之后出现了GPU,是专门为了实现"渲染"这种计算工作的,用来将CPU解放出来,GPU是专为执行复杂的数

基于Camera Link和PCIe DMA的多通道视频采集和显示系统 在主机端PCIe驱动的控制和调度下,视频采集与显示系统可以同时完成对多个Camera Link接口视频采集以及Camera Link接口视频回放驱动工作,既可采用行缓存机制(无需帧缓存,无需DDR),也可采用帧缓存机制(使用DDR),使用PCIe接口和主机进行数据的传输,设备端内嵌多通道DMA引擎完成多个DA数据的H2C(Host to Card)和AD数据的C2H(Card to Host)传输,支持MSI中断机制,完全释

本篇博文仅实现hello world,先看到效果,具体细节将在后续博文解释. 准备 如果你是第一次使用CUDA,在Linux下可以使用下面的命令来检查CUDA编译器是否安装正确: $ which nvcc 一般,该指令输出为: /usr/local/cuda/bin/nvcc 另外,你可能还需要检查下你机器上的GPU型号,可以使用给下面的命令查询: $ ls -l /dev/nv* 可能的输出为: crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Jul 3 13:44 /dev/nv

# -*- coding: cp936 -*- # -*- coding: cp936 -*- import sys from PyQt4 import QtCore, QtGui   #导入模块 app = QtGui.QApplication(sys.argv)  #创建一个application对象  Python脚本可以通过shell运行,这样我们就可以对程序的启动进行控制. window = QtGui.QWidget()  #QWidget是PyQt4中所有用户接口对象的基类  创建

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注

这篇文章属于典型的剥洋葱文,由表及里,逐步引入新的知识点,挖掘最本质的原因.这篇文的逻辑是先假设再证明,按照这个思路去阅读会比较轻松. Maya里的GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑顶点?这可以算是一个高频问题了,这个问题可以转换为:GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑Mesh(不仅不能编辑顶点,为它添加bevel一类的节点也不可以)?实际上这个问题在Maya的帮助文档中是有明确答案的. 我们来看看官方是如何解释的: GPU caches are Alembic-based f

这篇文章涉及mesos如何在原生的mesoscontainerizer和docker containerizer上支持gpu的,以及如果自己实现一个mesos之上的framework capos支持gpu调度的实现原理,(capos是hulu内部的资源调度平台 refer to https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/9304302.html). mesos slave在启动的时候需要初始化containerizer的resource,包含cpu/mem/gpu

Google免费GPU使用教程(亲测可用)   今天突然看到一篇推文,里面讲解了如何薅资本主义羊毛,即如何免费使用Google免费提供的GPU使用权. 可以免费使用的方式就是通过Google Colab,全名Colaboratory.我们可以用它来提高Python技能,也可以用Keras.TensorFlow.PyTorch.OpenCV等等流行的深度学习库来练习开发深度学习的应用. 现在我们介绍如何免费的使用这个非常非常给力的应用!!! 一  项目建立与配置 (1)在Google Drive上

OpenPAI:大规模人工智能集群管理平台 2018年5月22日,在微软举办的“新一代人工智能开放科研教育平台暨中国高校人工智能科研教育高峰论坛”上,微软亚洲研究院宣布,携手北京大学.中国科学技术大学.西安交通大学和浙江大学四所国内顶尖高校共建新一代人工智能开放科研教育平台,以推动中国人工智能领域科研与教育事业的发展.作为由微软亚洲研究院为该平台提供的三大关键技术之一,Open Platform for AI(OpenPAI)也备受瞩目. 事实上,随着人工智能技术的快速发展,各种深度学习框架层出

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://twentyfour.blog.51cto.com/945260/521455 知识体系: #回顾重定向 #标准输入和输出 #报告错误 #丢弃数据 #创建日志文件 这里主要讲述如何将脚本重定向到linux系统的各个位置. 1.了解输入和输出 我们知道显示脚本输出的方法有两种: *在监视器屏幕上显示 *将输出重定向到文件 下面主要讲述如何使用标准的linux输入和输出体系满足将脚本

Android显示之应用界面绘制 越到上层,跟业务关联越直接.代码就越繁杂.Android上层显示的代码正是如此.此外,java语言本身繁复的特点(比C语言多了满屏的try-catch,比C++少了析构处理的优雅简洁,和更高级的语言scala.python等就别比了),更加剧了这一现象. 直接去看代码,往往会看得一头雾水,知其然而不知其所以然.在这时候,就要把代码扔掉.细致去理清须要实现什么,怎么实现,画一幅架构设计图出来,然后再跟代码去对照. Android这部分代码并非圣经,有非常多待商榷的

服务器端的GPU使用 查看GPU信息 查看nvidia GPU信息: # 输入指令 lspci | grep -i nvidia # 结果如下: # 04:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 05:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 08:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Dev

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.