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

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的

原文链接:https://www.cnblogs.com/yaongtime/p/14111134.html   WW-Mutexes   在GPU中一次Render可能会涉及到对多个buffer的引用. 所以在command buffer提交到GPU前,需要等到所有依赖的buffer可用. 因为这些buffer可能被多个设备或进程所共享,所以相比单个buffer,增加了deadlock的风险. 这不能简单地通过一个 buffer mutex锁来等待buffer可用,因为这些buffer通常受控

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J

GPU上的快速光谱图分区 图形是用于对物理,生物,社会和信息系统中许多类型的关系和过程进行建模的数学结构.用于解决各种高性能计算和数据分析问题.对于网络分析,基因组学,社交网络分析和其他领域,大规模图形处理的计算需求,只有加速器才能提供的强大而高效的计算性能.NVIDIA通过CUDA 8引入了nvGRAPH,这是GPU加速图形算法的新库.它的第一个版本nvGRAPH 1.0支持3种关键图形算法(PageRank,单源最短路径)以及"单源最宽路径"),工程和研究团队已经在为将来的版本开发

GPU上如何优化卷积 本文将演示如何在TVM中编写高性能卷积实现.我们以平方大小的输入张量和滤波器为例,假设卷积的输入是大批量的.在本例中,使用不同的布局来存储数据,以实现更好的数据局部性.缓冲区布局为HWCN,代表高度.宽度.通道.批次. Preparation and Algorithm 对于256个通道和14 x 14维的输入张量,使用固定大小.批量大小是256.卷积滤波器包含512个尺寸为3 x 3的滤波器.使用步幅大小1和填充大小1进行卷积.下面的代码定义了TVM中的卷积算法. imp

国服亚马逊的GPU实例G2.2xlarge的python+caffe的安装过程,被虐- 一周才装出来- BVLC/caffe的在AWS安装的官方教程github: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu,-CUDA-7,-cuDNN-3) 如果要在AWS试的话,推荐不要用其他教程了,太坑爹了,被国内的很多教程虐死. 当然,AWS也是遍地是坑,教程开篇也直接告诉你,一定要多给自己AWS

MACD 下0轴后,强力=7上0轴的实例: 虽然再上0轴,但是由于是强力上,必须有缓解期.缓解期后MACD开始收口,虽然没有下0轴,但是开始趋向死叉. 由于并没有很强的做多市场环境,MACD只是略高于离0轴一点,一旦死叉很容易下0轴,所以可以提前清仓.

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag

在GPU上训练数据 模型搬到GPU上 数据搬到GPU上 损失函数计算搬到GPU上

GPU上的图像和信号处理 NVIDIA Performance Primitives(NPP)库提供GPU加速的图像,视频和信号处理功能,其执行速度比仅CPU实施快30倍.拥有5000多个用于图像和信号处理的原语,可以轻松执行诸如颜色转换,图像压缩,过滤,阈值处理和图像处理之类的任务. NPP库优化了可用计算资源的使用,因此您的应用程序可在数据中心,工作站和嵌入式平台上实现最佳性能.如今,NPP已被从事自动驾驶汽车,医学成像,机器人技术和HPC的图像处理,信号处理和计算机视觉应用的工程师,科学家

NVIDIA GPU上的Tensor线性代数 cuTENSOR库是同类中第一个GPU加速的张量线性代数库,提供张量收缩,归约和逐元素运算.cuTENSOR用于加速在深度学习训练和推理,计算机视觉,量子化学和计算物理领域的应用.使用cuTENSOR,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构. cutensor性能 cuTENSOR库针对NVIDIA GPU的性能进行了高度优化.最新版本增加了对DMMA和TF32的支持. cuTENSOR的主要功能 张量收缩,缩小和元素运算 混合精度支持

NVIDIA GPU上的随机数生成 NVIDIA CUDA随机数生成库(cuRAND)提供高性能的GPU加速的随机数生成(RNG).cuRAND库使用NVIDIA GPU中提供的数百个处理器内核,将质量随机数提高了8倍.cuRAND库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuRAND性能 cuRAND还提供两个灵活的接口,使您可以从CPU上运行的主机代码或GPU上运行的CUDA函数/内核中批量生成随机数.多种RNG算法和分发选项意味着可以根据需要选择最佳解决方案. c

NVIDIA GPU上的直接线性求解器 NVIDIA cuSOLVER库提供了密集且稀疏的直接线性求解器和本征求解器的集合,它们为计算机视觉,CFD,计算化学和线性优化应用程序提供了显着的加速.cuSOLVER库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSOLVER性能 cuSOLVER 11自动利用DMMA Tensor Core.DGX A100比DGX-2快2倍以上,这要归功于A100以及第三代NVLINK和NVSWITCH,GPU数量只有一半. cuSOLVE

GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程,这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法.提供了可用于构建GPU加速求解器的功能.cuSPARSE被从事机器学习,计算流体力学,地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用.使用cuSPARSE,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuSPARSE库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSPARSE性能 cuSPARSE库针对NVIDIA GP

GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程(BLAS)的GPU加速实现.cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序.cuBLAS库包含用于批处理操作,跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展.使用cuBLAS,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuBLAS库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuBLAS多GPU扩展 cuBLASMg提供了最新的多GPU矩

简介:2016 年 2 月后购买的 Dell P2415Q 和 P2715Q 显示器,支持 HDMI 2.0,但是默认启用的是 HDMI 1.4. HDMI 2.0 默认没有启用 Dell P2415Q 和 P2715Q 显示器 的 HDMI 2.0 支持 4k@60Hz (译者注:HDMI 1.4 只支持 4k@30Hz),但是只有在 2016 年 2 月后购买(出厂)的显示器才有这个功能,而且出厂时 HDMI 2.0 默认是没有启用的. 2016 年 3 月前出厂的 Dell P2415Q

笔者家中原有两台笔记本和两台IPad,通过一台Dlink无线路由器(型号DIR-612,以下简称Dlink)上网,Dlink以PPPOE方式连到小区宽带.一直还可以. 后来为了练习Linux,启用了一台封存的台式机,这台机器原来是配备了一个PCI无线网卡的,在WinXP下工作正常,但在Linux下设备始终无法激活,不知怎么回事,只得再另想法子. 主要困难是台式机离Dlink较远,前者在书房后者在客厅,两者直线距离15米,还有道门.如果台式机搬到客厅去,从Dlink上直接拉短网线连到台式机,运行没