问题描述: Tensorflow 训练时运行越来越慢,重启后又变好. 用的是Tensorflow-GPU 1.2版本,在GPU上跑,大概就是才开始训练的时候每个batch的时间很低,然后随着训练的推进,每个batch的耗时越来越长,但是当我重启后,又一切正常了? 问题查找: 一开始查到的原因是batch_size 和 batch_num的问题,通过python yield 数据生成器解决,确保内存每次处理的数据确定是batch_size大小,但是发现运行效率还是不高,所以查阅google的一些资

由于最近想试一下牛掰的目标检测算法SSD.于是乎,自己做了几千张数据(实际只有几百张,利用数据扩充算法比如镜像,噪声,切割,旋转等扩充到了几千张,其实还是很不够).于是在网上找了相关的介绍,自己处理数据转化为VOC数据集的格式,在转化为XML格式等等.具体方法可以参见以下几个博客.具体是window还是Linux请自行对号入座. Linux:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330102x7yd.html window:http://blog.csdn.n

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048

      背景:我的机器上tensorflow 1.14 & 2.0,这俩版本都有,之前都是用1.14版本,今天试一下2.0尝尝鲜, 结果就掉坑去了 把CUDA10.1 和 cudnn 安装好了 随便写了一段测试代码,用 tf-gpu 跑一下,结果就出现问题了 Bug 如下: Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found 这尼玛啥情况,难道是CUDA 和cudnn 版

在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对

1.gpu解码器的基本调用流程 要做视频流解码,必须要了解cuda自身的解码流,因为二者是一样的底层实现,不一样的上层调用 那cuda的解码流程是如何的呢 在https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk  下载 Video_Codec_SDK_8.0.14 解压开来 在sampls里面有几个针对不同场景应用的小例子,如果不知道自己该参考哪一个,就需要去看开发文档,doc里面有一个 NVENC_VideoEncoder_API_ProgGu

keras 自适应分配显存 & 清理不用的变量释放 GPU 显存 Intro Are you running out of GPU memory when using keras or tensorflow deep learning models, but only some of the time? Are you curious about exactly how much GPU memory your tensorflow model uses during training? Are

现在主要的并行计算设备有两种发展趋势: (1)多核CPU. 双核,四核,八核,...,72核,...,可以使用OpenMP编译处理方案,就是指导编译器编译为多核并行执行. (2)多线程设备(GP)GPU. 通用GPU,就是显卡,以nvidia公司的显卡为主.nvidia使用CUDA编程. 由于毕业的需要,现在开始学习CUDA编程.看了一段时间教程,目前环境已经配好,下面是一个简单的CUDA程序: 程序实现向量的加法操作,使用了一个block内部的512个线程. #include <stdio.h

项目中需要使用LabVIEW控制NI FPGA board产生控制信号等,使用GPU对采集的数据进行高性能计算,因此方案之一是用Visual Studio设计基于CUDA的GPU并行计算算法代码,然后生成DLL,使用LabVIEW设计NI FPGA board控制代码并调用DLL,采用LabVIEW完成所有软件设计. LabVIEW官网资源: 给出了使用CUDA的工具包:http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/zhs/nid/210829 使用方法简介:h

http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要

英伟达GPU  嵌入式开发平台 1.         JETSON TX1 开发者组件 JETSON TX1 开发者组件是视觉计算的全功能 开发平台,旨在让您能够快速地安装和运行. 该组件带有 Linux 操作系统环境的存储,支持许多常见的 API,支持由 NVIDIA 完成的开发工具链.主板还设有诸多标准硬件接口,使其成为了高度灵活和可扩展的平台.这让它十分适合那些需要极高计算性能和极低功耗的应用. 2.         Jetson TX1模块 Jetson TX1 是全球首款模块化超级计算

阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务.适用于云游戏.VR/AR.AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景,更细粒度的GPU计算服务. 轻量级GPU云服务器是什么? 轻量级GPU云服务器是一种新的GPU云服务器规格族,是通过公共云的GPU虚拟化技术将分片虚拟化后的GPU资源以虚拟GPU的形式安装在GPU云服务器实例中.与常规GPU云服务器的区别在轻量级

摘要: 阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务. 在硅谷举办的2019年NVIDIA GPU技术大会(GTC)上,阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例,该实例打破了传统直通模式的局限,可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务,从而让客户以更低成本.更高弹性开展业务. 在该实例发布之前,业内均采用以单颗物理GPU为单位的

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 4 使用GPU加速 4.1 安装配置GPU环境 1. 安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版

前言 此漏洞是根据泉哥的<漏洞战争>来学习分析的,网上已有大量分析文章在此只是做一个独立的分析记录. 复现环境 操作系统 -> Windows XP Sp3 软件版本 -> Adobe Reader 9.3.4 静态分析 如果根据泉哥的文章直接走倒是也没有啥问题,不过在学习的过程中倒是很想试一下如果没有更多提示的条件下是否可以走一遍整个流程.于是搜索这个漏洞的信息找到了一篇NVD的文章,这里很明确的告诉了漏洞所在的库和SING表的一些信息以及漏洞类型是一个栈溢出,在这些信息的基础上

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下.为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU.这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理. Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学.深度学习模型构建等场景的代

目录 13.1 本篇概述 13.1.1 本篇内容 13.1.2 概念总览 13.1.3 现代图形API特点 13.2 设备上下文 13.2.1 启动流程 13.2.2 Device 13.2.3 Swapchain 13.3 管线资源 13.3.1 Command 13.3.2 Render Pass 13.3.3 Texture, Shader 13.3.4 Shader Binding 13.3.5 Heap, Buffer 13.3.6 Fence, Barrier, Semaphore

OpenGL的绘图机制是 OpenGL的绘图方式与Windows一般的绘图方式是不同的,主要区别如下: (1)Windows采用的是GDI(Graphy Device Interface 图形设备接口)在设备描述表DC上进行绘图. (2)OpenGL采用的是OpenGL相关的函数(OGL的命令)在渲染描述表RC上进行绘图. (3)OpenGL使用的是特殊的像素格式. 在Windows中使用GDI绘图时必须指定在哪个设备环境DC中绘制,同同样的在使用OpenGL函数时也必须指定一个所谓的渲染环境.

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第四章:Direct 3D初始化 学习目标 对Direct 3D编程在3D硬件中扮演的角色有基本了解: 理解COM在Direct 3D中扮演的角色: 学习基本的图形学概念,比如存储2D图像.页面切换,深度缓冲.多重纹理映射和CPU与GPU如何交互: 学习如何使用性能计数函数读取高精度时间: 学习如何初始化Direct 3D: 熟悉本书Demo通用的应用框架中的基本结构

如果直接在TableVIewController上贴Button的话会导致这个会随之滚动,下面解决在TableView上实现位置固定悬浮按钮的两种方法: 1.在view上贴tableView,然后将悬浮按钮贴在view的最顶层 2.使用window 首先看一下最终的效果,在tableViewController上添加一个悬浮按钮,该按钮不能随着视图的滚动而滚动 首先介绍上面的第一种方法: 1)创建tableview和底部按钮的属性 //屏幕宽 #define kScreenW [UIScreen

MSDN Blogs > Zemblanity > Windows And Video Memory   Windows And Video Memory Tom_Mulcahy 11 Feb 2009 12:13 PM  The following explanations are overviews. In the interests of brevity, they neglect some corner cases. Definitions: Video memory: For our