传入两个数组,在GPU中将两个数组对应索引位置相加 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iomanip> #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; //检测GPU bool CheckCUDA(void){ ; ; cudaGetDeviceC

在编写第一个ROS节点程序之前需要创建工作空间(workspace)和功能包(package).   1 创建工作空间(workspace) 创建一个catkin_ws: #注意:如果使用sudo一次性创建多个目录,则这多个目录属主都为root,若是非root用户创建的ROS,则无法在root目录创建工作空间 sudo mkdir -p ~/dev/catkin_ws/src cd ~/dev/catkin_ws/src catkin_init_workspace 当我们创建工作空间文件夹后,里

第一章  Java开发中通用的方法和准则 建议1:不要在常量和变量中出现易混淆的字母: (i.l.1:o.0等). 建议2:莫让常量蜕变成变量: (代码运行工程中不要改变常量值). 建议3:三元操作符的类型务必一致: (不一致会导致自动类型转换,类型提升int->float->double等). 建议4:避免带有变长参数的方法重载: (变长参数的方法重载之后可能会包含原方法). 建议5:别让null值和空值威胁到变长方法: (两个都包含变长参数的重载方法,当变长参数部分空值,或者为null值时

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

动态链接库技术使软件工程师们兽血沸腾,它使得应用系统(程序)可以以二进制模块的形式灵活地组建起来.比起源码级别的模块化,二进制级别的模块划分使得各模块更加独立,各模块可以分别编译和链接,模块的升级不会引起其它模块和主程序的重新编译,这点对于大系统的构建来说更加实用.另一方面,对于商业目的明显的企业,各模块可以独立设置访问权限,开发成员只能访问自己负责的模块,其它模块是不能也不给看到的,这样减少了整个系统泄漏技术的风险. 一.动态链接库技术概况 动态链接库技术用得很多.事实上,整个Windows就

因项目需要,可能有不同版本的qt程序要运行到同一台机器上,本次实验是qt4.8.5和qt5.3.1开发的程序同时运行在同一台机器上,此机器可以不按照qt的任何版本,当然,两个版本开发的qt与机器的位数必须一样,例如都是32位或者64位. 两个版本的qt的程序我都采用动态编译(静态编译方法请度娘),所以需要把运行程序所需的动态库放到程序可以链接的地方,程序可以链接的动态库路径参见:linux动态库搜索路径.此处直接贴出结论:动态库的搜索路径搜索的先后顺序是: 1.编译目标代码时指定的动态库搜索路径

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

VC++编写简单串口上位机程序   转载: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1809084904_0_1.html VC++编写简单串口上位机程序 串口通信,MCU跟PC通信经常用到的一种通信方式,做界面.写上位机程序的编程语言.编译环境等不少,VB.C#.LABVIEW等等,我会的语言很 少,C语言用得比较多,但是还没有找到如何用C语言来写串口通信上位机程序的资料,在图书管理找到了用VC++编写串口上位机的资料,参考书籍,用自己相 当蹩脚的C++写出

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

搭建Spring开发环境并编写第一个Spring小程序 2015-05-27      0个评论    来源:茕夜   收藏    我要投稿 一.前面,我写了一篇Spring框架的基础知识文章,里面没讲到如何配置Spring开发环境,今天就来讲一下,如果大家不知道怎么下载Spring软件包的话 下面,我将用两种方式来讲述如何搭建Spring环境,其中第一种是利用MyEclipse工具里自带的来自动配置Spring,第二种事由我们自 己手动配置,有什么区别么,没有什么太大的区别,第一种稍微简单,第

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来

本文将首先解释如何 创建 一个定期查询可用物理内存并将结果写入某个文本文件的服务.然后指导你完成生成,安装和实现服务的整个过程. 第一步:主函数和全局定义 首先,包含所需的头文件.例子要调用 Win32 函数(windows.h )和磁盘文件写入(stdio.h ): 接着,定义两个常量: #define SLEEP_TIME 5000#define LOGFILE "C:\\MyServices\\memstatus.txt"SLEEP_TIME 指定两次连续查询可用内存之间的毫秒间

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c

在Python中我们有很多种方案来编写桌面图形用户界面程序,譬如内置的 Tkinter .强大的 PyQt5 和 PySide2 ,还有 wxPython .借助这些或内置或第三方的模块,我们可以轻松地编写跨平台的桌面图形界面程序. 同时,我们还能直接使用 PyInstaller . Nuitka . cx_Freeze 等 Python 第三方程序打包模块,将编写好桌面图形界面程序打包为各个平台的二进制可执行程序文件,比如 Windows 下的 exe 程序执行文件. 通常我们会将程序按需打包

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 作为<DL4J实战>的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程: 如果您电脑上有NVIDIA显卡,并且成功的安装了CUDA,那么就随本文一起实际操作吧,全文由以下内容构成: 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用G

[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.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 1.1 概述 1.2 如何调用 0x02 Session 2.1 Session 定义 2.2 构造函数 2.2.1 ResourceManager 2.2.1.1 接口 2.2.1.2 Core 2.2.1.3 拓展 0x03 Parser 3.1 定义 3.2 如何组织网络 3.2.1 输入

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 数据集 2.1 Norm 2.1.1 数据文件 2.1.2 文件列表 2.2 Raw 2.3 Parquet 0x03 CSR 格式 3.1 什么是CSR 3.2 HugeCTR 之中的CSR 3.3 操作类 3.3.1 定义 3.3.2 构造函数 3.3.3 生成新行 3.3.4 插入数据 0

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 0x00 摘要 0x01 总体流程 0x02 DataReader 2.1 定义 2.2 构建 2.3 DataReaderSparseParam 2.3.1 定义 2.3.2 使用 0x03 DataReader Buffer 机制 3.1 比对 3.2 Buffer 相关类 3.3 DataReader构造 3.3.1 辅助 G

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1