网站加载速度优化过程中，不可避免的会用上CDN来加速资源的请求速度。但是市面上的CDN资源几乎都是要收费的，而且价格还不便宜，对于小公司站长来讲，这将是一笔不小的开销。不过还是有一些良心公司给我们提供了免费的资源，本文将介绍几家可以白嫖的CDN并动手使用为大家进行测速对比，希望能够帮助到大家。百度云CDN百度云加速分为免费版和付费版，免费版不支持SSL证书，海外网站也支持加速。百度云加速声称可以加速百度收录，但效果不是很明显，云加速还提供免费的域名解析服务。请注意，百度云加速与百度云以及百度云盘分别是不同的产品，不要被这混乱的名称绕晕了。据说百度云加速而且还可以使用没备案的域名，但有消息说无B
Tensorflow-gpu卸载前言(一)、删除虚拟环境(二)、删除cuda：(三)、删除cudNN：(四)、Tensorflow-gpu重装前言在安装Tensorflow-gpu时，如果，Tensorflow-gpu、Python、cuda、cuDNN版本关系不匹配很容易安装出错，要重新安装的话，要把之前装的卸载干净！(一)、删除虚拟环境tensorflow-cpu卸载,激活进入虚拟环境，在这里卸载：//激活虚拟环境condaactivatetensorflow进入虚拟环境安装路径：pipuninstallprotobufpipuninstalltensorflow-gpu//指定版本卸载p
我有一个前段时间写的温度监控程序，它监控我的AMD显卡上的温度和风扇，检查风扇故障或过热。它的问题是，它需要提前知道哪个进程将使用GPU(图形处理单元)，以便杀死它或优雅地停止它以避免过热。为了使我的程序更具动态性，我需要一种方法来查找哪个进程正在使用GPU，就像哪个进程正在使用CPU时间(任务管理器)一样。一个这样的应用程序是来自SysInternals的ProcessExplorer。我在问，我如何在C中的Windows中执行此操作？我知道如果有这样的方法，它将针对Vista及更高版本。 最佳答案 如果您有Tesla开发板或高端
目录Anaconda虚拟环境安装pytorch-GPU版本算法框架--超详细教程一、常见问题解析二、安装Anaconda1、安装Anaconda①简介②安装地址③详细安装步骤2、更新Anaconda①初始化②更新③更新环境3、常用命令4、pycharm配置虚拟环境三、安装CUDA1、环境要求2、下载3、安装四、安装cudnn1、环境要求2、下载3、解压安装①将压缩包解压②安装③添加环境变量④检验安装是否成功五、安装pytorch1、环境要求2、初始化环境3、torch下载4、安装①简洁描述②具体演示4、测试torch六、pytorch常见问题1、torch.cuda.is_available(
目录一、系统版本查询二、CPU信息查询三、显存查询四、GPU显卡信息查询一、系统版本查询lsb_release-a查询结果如下：系统版本为Ubuntu20.04.6LTS二、CPU信息查询cat/proc/cpuinfo如上图所示，本机的CPU型号信息为i7-11700k三、显存查询nvidia-smi如上图所示，其显存为12G(12050MiB)四、GPU显卡信息查询nvidia-smi-L如下图所示，NVIDIAGeForceRTX3080Ti即为本机显卡型号信息
1.环境搭建逻辑如下图所示，为pytorch或tensorflow的环境搭建逻辑2.一般情况一般情况下，我们需要按照如下顺序考虑我们该安装哪个版本的cuda以及安装哪个版本的pytorch2.0查看是否已安装cuda通过下述cmd命令行C:\Users\asus>nvcc-V如果已安装cuda，则如下图所示，可知悉安装的cuda版本2.1安装哪个版本的cuda（尚未安装cuda）1.通过以下cmd命令行获悉最高能安装的cuda版本C:\Users\asus>nvidia-smi结果如下图所示2.通过以下网址，结合自己对pytorch版本的需要，综合考虑该安装哪个版本的cudacuda-pyto
近期随着AI市场的爆发式增长，作为AI背后技术的核心之一GPU（图形处理器）的价格也水涨船高。GPU在人工智能中发挥着巨大的重要，特别是在计算和数据处理方面。目前生产GPU主流厂商其实并不多，主要就是NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊NVIDIAGPU的核心架构及架构演进。深入了解GPU架构在探讨NVIDIAGPU架构之前，我们先来了解一些相关的基本知识。GPU的概念，是由NVIDIA公司在1999年发布Geforce256图形处理芯片时首先提出，从此NVIDIA显卡的芯就用GPU来称呼，是专门设计用于处理图形渲染的处理器，主要负责将图像数据转换为可以在屏幕上显示的图
今天给继续大家推荐一个堪称GitHub加速神器的开源项目。这个开源项目就是：FastGitHub，它主要解决GitHub打不开、用户头像无法加载、releases无法上传下载、git-clone、git-pull、git-push失败等问题。该项目的好处就是专门针对GitHub访问速度慢的问题，具有合法性，可靠性，稳定性。最重要的是它是免费的，而且不需要外网服务器资源。FastGitHub加速原理修改本机的 DNS 服务指向FastGithub自身解析匹配的域名为 FastGithub 自身的IP请求安全 DNS 服务(dnscrypt-proxy)获取相应域名的 IP选择最优的 IP 进行
GPUInstance和SRPBatcher合批渲染只对静态MeshRenerer有效，对SkinMeshRenderer无效。蒙皮动画性能堪忧，对于海量动画物体怎么解决呢？针对这个问题，GPUAnimation就是一个常见又简单的解决方案。GPU动画实现原理：实现原理也是简单粗暴，把每一帧动画时刻SkinMeshRenderer所有的顶点坐标写入到Texture2D，贴图UV中，U按顶点顺序保存顶点坐标，V是第几帧，然后在顶点着色器中读取所有顶点的坐标，根据时间轮流在动画帧数区间从动画Texture2D采样，这样就实现了基于GPU的顶点动画。优化前后性能对比：分别使用Animator(新版动
研一上半学期一直在跑小模型CPU版本足够使用，当时也尝试安装了好多次GPU版本的环境一直安装不上，到最后不聊聊之了。但现在需要跑检测模型CPU显得力不从心，决定再痛苦的尝试安装GPU版本。安装环境是所有学习AI人前期最头疼的事，本文就是安装PytorchGPU版本的脑残带图版。PyTorch官网：https://pytorch.org/文章目录前提一、查看cuda版本二、创建虚拟环境三、离线安装GPU四、跑代码（IDE中配置虚拟环境）前提最好已经安装好Anaconda，提前查询自己电脑的NVIDIAGPU算力GPU算力查询提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、查看cuda版本1.右
