GPU版PyTorch安裝
登入PyTorch官網：http://pytorch.org/ 利用conda（官網推薦用Anaconda安裝）安裝Linux版的的PyTorch，選擇Python2.7， CUDA 8版本的。安裝的時候就一條命令conda install pytorch torchvision -c pytorc […]
gpu
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GPU Management Platform
GPU-XXX-Project for Cryptography 這個專案的背景是這樣，寫一個小小的GPU計算排程系統，它要求管理和排程機房裡的N臺GPU計算伺服器，以實現大規模的平行計算處理。主要的計算內容是密碼學方面的計算（金鑰窮舉什麼的估計也能用得上）。如下圖所示的結構，系統中分為三個部分: […]
GPU挖礦，100%提升算力的方法，老礦工偷偷用的小技巧。
目前礦工使用Claymore Miner進行ETH挖礦時，開發者會收取1%~2%的費用作為軟體使用費。 個人認為其實這也算合理，只不過在這競爭激烈的戰場上礦工更想發揮全部的資源，讓自己的收益達到最高。 想要達到最高收益，無非就是選擇好的礦池，刷寫顯示卡的BIOS從而提升顯示卡自身的算力。但是刷寫BI […]
GPU硬解碼—DXVA
前面介紹利用NVIDIA公司提供的CUVID庫進行視訊硬解碼，下面將介紹利用DXVA進行硬解碼。 一、DXVA介紹 DXVA是微軟公司專門定製的視訊加速規範，是一種介面規範。DXVA規範制定硬體加速解碼可分四級：VLD，控制BitStream；IDCT，反餘弦變換；Mocomp，運動補償，Pi […]
- 2018.08.01
- cuda, gpu, visual, visual studio 2010, VisualAssistX,
Visual Assist X新增預設包含路徑 支援VS2010高亮顯示CUDA程式碼(Windows 7)
系統選單執行輸入regedit啟動登錄檔管理。 然後依次找到以下專案： HKEY_CURRENT_USER Software Whole Tomatio Visual Assist X VANet10 （VS2010對應10，其他版本VS會有所不一樣） 看右邊的選項，找到 ExtSource 項 […]
GPU渲染管線和shader
1 幾何階段(頂點shader處理這部分) 模型座標空間-世界座標空間-觀察座標空間-螢幕座標空間 其中從觀察空間 到 螢幕空間需要經過3步(CVV單位立方體，規範立方體) a用透視變換矩陣把頂點從視錐體中變換到裁剪空間(齊次空間，用齊次座標表示)； b在 裁剪空間進行圖元裁剪；（這裡就是視域剔除V […]
Ubuntu 16.04 安裝深度學習環境 GPU 加速版
深度學習環境搭建起來比較麻煩，特別是 GPU 加速版。既要安裝 Nvidia 的驅動，又要安裝 cuda 和 cuDNN 。本文通過 docker 容器技術搭建基於keras (tensorflow) 的深度學習環境。 Docker 是一種容器技術，將你要執行的任何環境只通過幾行命令就可以搭建完成。 […]
【GPU程式設計系列之一】從深度學習選擇什麼樣的gpu來談談gpu的硬體架構
轉自：http://chenrudan.github.io/blog/2015/12/20/introductionofgpuhardware.html 從深度學習在2012年大放異彩，gpu計算也走入了人們的視線之中，它使得大規模計算神經網路成為可能。人們可以通過07年推出的CUDA(Comput […]
深度學習準備之Ubuntu下裝顯示卡驅動
去年下半年看了相關目標檢測的論文，一些傳統的演算法，一些CVPR,TPAMI,ECCV,ICCV,,NIPS,比較前沿的進展，主要都是基於深度學習卷積神經網路方面的，包括RCNN,SPP-NET,Fast-RCNN,Faster-RCNN,以及YOLO,SSD，然後明天準備正式開始搞學術了，爭取早點 […]
ubuntu cuda theano keras搭建基於GPU的深度學習環境
這裡我先後嘗試了Ubuntu16.04和Ubuntu14.04兩個環境下的安裝。 具體的安裝教程，nvidia，keras,theano的官網都有介紹。並且還有中文的，所以我不想重複，只是提下我的安裝配置感受，挑幾個明顯的坑。 1. 安裝過程，不能只以某一個官網的一言以蔽之，要幾個官網的安裝過程對照 […]