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 […]
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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: […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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。 […]
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 […]
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 […]
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 […]