目录前言CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别GPU的由来并行计算GPU架构优化GPU和CPU的应用场景作者：小牛呼噜噜|https://xiaoniuhululu.com计算机内功、JAVA底层、面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜」前言大家好，国庆马上就要过去了，这不偷偷地进来学习了一波。之前小牛学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？让我们一起进入计算机的世界，
最近几天我一直常用的Kubuntu（KDEyes！）更新至22.04后居然出现无法更改软件源的bug，去Kubuntu论坛一看有同样问题的人还不在少数，但却没有好的解决办法，故而只有备份数据装回Ubuntu。由于学习需要，我需要再装一遍Pytorch。Pytorch在linux上安装推荐使用conda，使用conda安装会打包cudatoolkit等一系列必要的软件包，不过有一点值得注意，一定要换源，清华上交的都可以，而且要删除config文件里的--default，不然还是会使用默认源，我个人的计算机会在进度50多的时候显示网络问题终止安装。不过安装完成后仍有问题，第一是：nvcc-V显示没
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文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。torch.TensorTensor数据类型Tensor的属性view和reshape的区别Tensor与ndarray创建Tensor传入维度的方法参考资料torch.Tensortorch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于numpy的array。可以使用使用torch.tensor()方法将python的list或序列数据转换成Tensor数据，生成的是dtype默认是torch.FloatTensor。注意torch.tensor()总是拷贝data。如果你有一个tensord
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文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。一，张量的基本操作二，维度变换2.1，squeezevsunsqueeze维度增减2.2，transposevspermute维度交换三，索引切片3.1，规则索引切片方式3.2，gather和torch.index_select算子四，合并分割4.1，torch.cat和torch.stack4.2，torch.split和torch.chunk五，卷积相关算子5.1，上采样方法总结5.2，F.interpolate采样函数5.3，nn.ConvTranspose2d反卷积参考资料授人以鱼不如授人以渔，原汁
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首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu查看自己安装的CUDAnvcc-V这里我提供一个安装tensorflow时所用的CUDA对应表 安装cuDNN时版本一定要对应正确 安装完CUDA时要改一下环境变量 只用添加这个就好，其他三个CUDA会自动为你添加 我的是cuda-11.2但是官网没有配套的，直接就挑自己喜欢的下就行StartLocally|PyTorch 这里强调：千万不要相信在其他网站上的下载命令。有可能你下载的就是
DPU：第三颗主力芯片英伟达吹爆的DPU到底是啥？真能做到与CPU、GPU比肩？2020年，NVIDIA在GTC战略发布中将DPU定义为，继CPU和GPU之后“第三颗主力芯片”，正式拉开DPU大发展的序幕。作为主力芯片新物种，DPU市场空间正快速扩张。DPU非单一芯片，由基础网卡进化而来，是具备网络能力，同时融入通用计算能力，可进行安全与存储卸载功能的下一代智能网卡，是智能网卡发展的下一形态。DPU相较于普通网卡的主要特征，是具有独立计算单元，能够完成特定基础设施功能操作，带来显著性能提升。如果说CPU是计算生态的底座，主力芯片的基石；GPU是从图形处理到数据处理芯片蜕变，而DPU则是因数据中
