目录1.CPU配置查询2.查询设备的核心数和线程数3.GPU配置查询4.查询已安装的CUDA版本5.查询NVIDIAGeForce驱动程序版本1.CPU配置查询方法一：桌面-此电脑（右键）-属性可以查看CPU处理器规格方法二点击设备管理器可以查看更详细的配置信息如： 显卡：方法三：命令行输出入dxdiag进行网络诊断可以看到处理器型号，CPU内存为64G；显卡型号；专用显存12G，共享显存32G 方法四：NVIDIA控制面板中-系统信息 显示中查看显卡信息组件中查看组件信息2.查询设备的核心数和线程数方法一：任务管理器 方法二：在cmd命令中输入“wmic”，回车；然后再输入“cpuget”
lscpu命令的使用在Linux系统上使用lscpu命令，会显示当前系统中处理器的相关信息，包括处理器架构、CPU频率、CPU核心数、线程数、缓存大小、字节序等等，可以很好的了解系统的处理能力和硬件配置情况，下面是一些常见的输出解释：Architecture:显示系统处理器的架构，比如x86_64或ARM64等等。CPU(s):显示系统中的CPU个数。Thread(s)percore:显示每个CPU核心的线程数，即超线程技术的线程数。Core(s)persocket:显示每个CPU插槽中的CPU核心数。Socket(s):显示系统中的CPU插槽数量。L1dcache,L1icache,L2ca
目录1、前言2、FT601芯片解读和时序分析FT601功能和硬件电路FT601读时序解读FT601写时序解读3、我这儿的FT601USB3.0通信方案4、vivado工程详解5、上板调试验证6、福利：工程代码的获取1、前言目前USB3.0的实现方案很多，但就简单好用的角度而言，FT601应该是最佳方案，因为它电路设计简单，操作时序简单，软件驱动简单，官方甚至提供了包括FPGA驱动在内的丰富的驱动源码和测试软件；本设计用FPGA驱动FT601芯片实现USB3.0数据通信，使用同步245模式通信，在FPGA里设置了一个计数器，在写操作时计数器每个时钟累加1，此间QT上位机会读取FT601发给上位机
这个BT1120接口是在1080P60Hz的视频中验证的，其它频率的视频使用时要修改对应的参数。另外由于接口代码里面例化了一个深度位512的FIFO（quartus），所以在做仿真测试时需要quartus和modelsim联合仿真。bt1120接口最重要的部分是结束码和起始码（FF0000XYZ）前面3字节的FF0000是固定不变的，最后一字节需要根据FVH来编码，当FVH确定时P3P2P1P0也确定了。使用8bit的数据位宽时保留高8位，舍去低2位。整理后的接口接口代码/*定时基准码0xff0x000x00xxx>*其中xxx为如下的取值范围:*10101011000xab(帧消隐期间,SA
🤗宝子们可以戳阅读原文查看文中所有的外部链接哟！基于隐空间的扩散模型(LatentDiffusionModel)，是解决文本到图片生成问题上的颠覆者。StableDiffusion是最著名的一例，广泛应用在商业和工业。StableDiffusion的想法简单且有效:从噪声向量开始，多次去噪，以使之在隐空间里逼近图片的表示。但是，这样的方法不可避免地增加了推理时长，使客户端的体验大打折扣。众所周知，一个好的GPU总能有帮助，确实如此，但其损耗大大增加了。就推理而言，在2023年上半年(H1’23)，一个好CPU实例(r6i.2xlarge，8vCPUs，64GB内存)价格是0.504$/h，同时
我做了一个简单的实验，通过在CPU和GPU(使用iOS8Metal计算管道)上实现搜索1.000.000行每行50个字符(5000万字符映射)的朴素字符搜索算法。CPU实现使用简单的循环，Metal实现给每个内核1行来处理(下面的源代码)。令我惊讶的是，Metal实现平均比简单的线性CPU(如果我使用1个内核)慢2-3倍，如果我使用2个内核(每个内核搜索一半的数据库)则慢3-4倍!我尝试了每组不同的线程(16、32、64、128、512)，但仍然得到非常相似的结果。iPhone6:CPU1core:approx0.12secCPU2cores:approx0.075secGPU:app
我做了一个简单的实验，通过在CPU和GPU(使用iOS8Metal计算管道)上实现搜索1.000.000行每行50个字符(5000万字符映射)的朴素字符搜索算法。CPU实现使用简单的循环，Metal实现给每个内核1行来处理(下面的源代码)。令我惊讶的是，Metal实现平均比简单的线性CPU(如果我使用1个内核)慢2-3倍，如果我使用2个内核(每个内核搜索一半的数据库)则慢3-4倍!我尝试了每组不同的线程(16、32、64、128、512)，但仍然得到非常相似的结果。iPhone6:CPU1core:approx0.12secCPU2cores:approx0.075secGPU:app
MetaAI在本周二发布了最新一代开源大模型Llama2。对比于今年2月发布的Llama1，训练所用的token翻了一倍，已经达到了2万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama2也翻了一倍。在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama2。量化快速入门我们首先简单介绍一下量化的概念：量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。由于量化减少了模型大小，因此它有利于在cpu或嵌入式系统等资源受限的设备上部署模型。一种常用的方法是将模型权重从原始的16位浮点值量化为精度较低的8位整数值。llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以
这是一款经典打砖块游戏，我们的努力让它更精致更好玩，我们将它取名为打砖块游戏（Flyball），以下是该系统的一些基本功能：画面简约而经典，色彩绚丽而活泼，动画流畅玩家顺序挑战3个不同难度的级别，趣味十足计分功能，卡通字母数字4条生命值，由生命条显示游戏结束画面，缓缓浮起与缤纷刷色的特效四键操作，可复位，可暂停，高灵敏96块砖拼出可爱的“囧”字，方便更改碰挡板非镜面反射初始启动，随机的发射速度小球速度，挡板宽度变化，挑战多多，惊喜连连结构框架系统由主控逻辑、运动控制、VGA、Transfer、Brick等模块以及多个Rom存储模块组成。具体模块结构见如下的框图：模块功能概述
片上资源的使用，或者说IP核的使用，是FPGA编程要学习的分量很重的一部分内容。其中最常见的就要属PLL了，时钟是一切程序的基础。PLL的时钟倍频功能是用户自己手撕代码无法实现的，但使用PLLIP核，几步简单的图像界面的操作就能个实现。本文的内容就是配置一个PLLIP核，并在我们的FPGA代码中调用。1PLLIP核配置步骤(Vivado赛灵思) 我看的教程里面，那个兄弟是选的下面这个。看来还是比较注重开发效率。下面按照截图路径打开这个veo文件，学习如何在FPGA程序中例化IP核（有点像C++你创建了一个类，然后你实例化一个）。2测试代码现在咱们有3个不同频率的时钟了，我们用这三个时钟计数到
