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…

使用openGL图形库绘制,都需要通过openGL接口向图像显卡提交顶点数据,显卡根据提交的数据绘制出相应的图形. openGL绘制方式有:直接模式,显示列表,顶点数组,顶点索引. 直接模式:最简单,最直接的模式,但是性能是最差的,因为每绘制一个基本图元都需要提交一次数据: glBegin(GL_TRIANGLE_STRIP); glColor3ub(255, 0, 0); glVertex3f(-0.5f, 0.5f, 0.0f); glColor3ub(0, 255, 0); glVerte…

TensorFlow的Javascript版 TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言. 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能. 在Javascript语言方面,TensorFlow又分为两个版本.一个是使用node.js支持,用于服务器端开发的@tensorflow/tfjs-node.安装方法: np…

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持…

[IT时代周刊编者按]云计算特有的优点和巨大的商业前景,让其成为了近年来的IT界最热门词汇之一.当然,这也与中国移动互联网的繁荣紧密相关,它们需要有相应的云计算服务作为支撑.但本文作者祁海江结合自身的经验,对国内目前的云计算服务进行观察后认为,国内云服务商多数采用过于简单粗放的“远程机房+移动大硬盘”模式,不能满足并行图形处理的计算需求,“应认清技术潮流,整合前沿计算工具,尽快推进云GPU并行计算服务,促进中国移动互联网整体技术水准攀升.”那么云GPU并行计算服务有多重要?作者在文中作了深入浅出…

 Pycharm是很多人在学习机器学习时的常用IDE.但是,当代码需要庞大计算资源的时候,我们往往需要借助远程服务器的GPU资源.很多人都是将代码拷贝到服务器,然后运行,但是当修改调试的时候,很不方便.Pycharm自身就带有远程代码调试功能,可以方便的实现像本地一样远程调试服务器端的代码.具体操作如下: 1.先用Pycharm打开项目,然后如图所示: 2.左上角点击File,找到Setting: 3.找到Project,点击:找到Project Interpreter,点击: 4.这时显示上图…

从几个方面来介绍一下GPU和FPGA. 从峰值性能来说,GPU(10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops).GPU上面成千上万个core同时跑在GHz的频率上还是非常壮观的,最新的GPU峰值性能可达10TFlops以上.GPU的架构经过仔细设计(例如使用深度流水线,retiming等技巧),在电路实现上是基于标准单元库而在critical path上可以用手工定制电路,甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程,因此可以让许多core同时跑在非常高的频率.相对而言,…

作者:Sammy Liu 刘世民 本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: GPU 支持 自动扩展(Auto-scaling)支持 混合云(Hybrid cloud)支持 物理机(Bare metal)支持 CDN 支持 企业负载均衡器(F5)支持 大规模扩展性(100个计算节点)支持 商业SDN控制器支持 1.3 在虚机内使用 GPU 的几种方式 (GPU 虚拟化) 1.3.1 集中 GPU 虚拟化实现技术 (1)API Remoting (远程API) 远程API 方法分为前端…

参考网站: http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html 无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory 解决网站:http://www.fx114.net/qa-149-8865.aspxwww.fx114.net/qa-272-151280.aspx 一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步…

1.安装Ganglia,这里安装的是3.1*版本,因为监控GPU的模块只支持3.1*版本系列的 apt-get install ganglia* 2.下载并安装PyNVML和NVML模块,下载地址https://github.com/ganglia/gmond_python_modules/tree/master/gpu 安装PyNVML,安装文档上要求python为2.5或更早版本,其实系统自带python版本2.7.3是可以通过编译的,这里就不需要更换python环境了 cd ~/nvidi…