【GPU】显卡算力对比表

是否可以为Caffe 尤其是pyCaffe 设置所有GPU 就像是 caffe train solver examples mnist lenet solver prototxt gpu all 这两个分支现在都支持多 GPU 一段时间了

我尝试仅更改一个屏幕而不是所有屏幕的伽玛值 I use 这段代码 http devadd com 2010 10 too bright too early 帮我 但是这个SetDeviceGammaRamp GetDC IntPtr Zer

我想以最快的方式绘制频繁使用的图形 如果我使用标准 C 图形回调 es graphics drawline 我这样做对吗 或者我应该使用不同的库 图形 DrawLine https msdn microsoft com en us libr

我正在 GCP 计算引擎上使用支持 GPU 的虚拟机 作为操作系统 我使用容器优化版本 COS 89 16108 403 47 LTS 它支持通过 SSH 运行 cos extensions install gpu 来安装简单的 GPU 驱

我确信如果你通过绑定缓冲区glBindBuffer 您可以放心地假设它保持绑定状态 直到目标通过另一个调用反弹glBindBuffer 因此 当我发现调用时 我感到非常惊讶glBindVertexArray 将绑定到 GL ELEMENT

在 PyTorch 中 以下两种将张量 或模型 发送到 GPU 的方法有什么区别 Setup X np array 1 3 2 3 2 3 5 6 1 2 3 4 X model X torch DoubleTensor X Method

我正在开发一个对象检测项目 并希望使用我的 GPU 处理该项目 我已经完成了NVIDIA 设置教程 https medium com analytics vidhya build opencv from source with cuda f

这个问题在这里已经有答案了 from tensorflow python client import device lib def get available gpus local device protos device lib list

我正在尝试从一些 Cython 代码将 float16 数据发送到 Nvidia P100 卡 当我使用 float32 时 我可以在 Cython 中定义我的类型 如下所示 DTYPE np float32 ctypedef np flo

在 GPU 上训练 Tensorflow 模型时 调用 model fit 退出并带有代码 1073740791 0xC0000409 立即地 Epoch 1 500 2021 10 16 20 13 42 154951 I tensorf

我在主机代码中使用 cuFFT 库调用 它们工作正常 但我想从内核调用 cuFFT 库 早期版本的 CUDA 没有这种支持 但是有了动态并行性 这可能吗 如果有任何关于如何实现这一目标的示例 那就太好了 尽管在 Kepler cc 3 5

model lgbm LGBMClassifier n estimators 1250 num leaves 128 learning rate 0 009 verbose 1 使用 LGBM 分类器 现在有没有办法通过 GPU 来使用它

我正在使用 C 开发一个大型 CUDA 应用程序 该应用程序运行各种模型 需要完全释放所有 GPU 内存 否则其他操作将失败 我能够在关闭所有 tf 会话并运行 cudaDeviceReset 后释放所有内存 但之后我无法运行任何新的张量流

正如标题所示 我正在对并行计算机视觉技术进行一些个人研究 使用 CUDA 我尝试实现 GPGPU 版本的霍夫变换 我遇到的唯一问题是在投票过程中 我调用atomicAdd 来防止多个同时写入操作 但我似乎没有获得太多的性能效率 我在网上搜索

我正在向我的程序添加一些新功能 这些功能当前通过串行连接将 CPU 使用情况和 RAM 使用情况发送到 Arduino 请参阅this https create arduino cc projecthub thesahilsaluja cp

我有一个 OpenCL 程序 对于小问题运行良好 但是当运行较大的问题超过 Nvidia 硬件上运行内核的 8 10 秒时间限制时 虽然我没有将显示器连接到我正在计算的 GPU Nvidia GTX580 上 但一旦内核运行大约 8 10

我正在尝试将 Yocto 与 meta tegra 一起使用 https github com madisongh meta tegra https github com madisongh meta tegra 为 Nvidia Jets

与 CUDA 的任何事情一样 最基本的事情有时也是最难的 所以 我只想将变量从 CPU 复制到 GPUconstant变量 我很难过 这就是我所拥有的 constant int contadorlinhasx d int main int

NVIDIA SMI 抛出此错误 NVIDIA SMI 失败 因为无法与 NVIDIA 通信 司机 确保安装了最新的 NVIDIA 驱动程序并且 跑步 我清除了 NVIDIA 并按照提到的步骤重新安装了它here https askubun

我遇到有趣而奇怪的问题 当我使用 GPU 启动 docker 容器时 它工作正常 并且我看到 docker 中的所有 GPU 然而 几个小时或几天后 我无法在docker中使用GPU 当我做nvidia smi在泊坞窗机器中 我看到这条消息