wsl gpu

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检查虚拟化 打开任务管理器，查看性能选项卡中的CPU信息，在右下角可以看到虚拟化是否开启。如未开启需要重启到BIOS中进行修改。 开启wsl功能 在快速启动栏中搜索features或特性，根据搜索结果快速进入功能特性开启设置面板。 查看并勾选Windows子系统: 运行windows11的终端，输入 ......

vram和gpu区别，vram这个很多人还不知道, 1、VRAM就是广义上说的显存。 2、这不是什么品牌，是显卡上的随机存取存储器。 3、比如你显卡有4G显存，这个4G就是VRAM的大小。 4、VRAM不是品牌，VRAM的意思就是显存。 5、V代表Video Card（显卡），RAM代表就是内存，V ......

问题描述： 在工作目录下有一文件夹（nameA）与文件（nameA）重名：/usr/bin/ld: cannot open output file **: Is a directory collect2: error: ld returned 1 exit status 问题在于链接器（ld）试图将 ......

之前一直在用CPU训练TensorFlow模型，现在来尝试一下GPU训练。 【1】安装GPU必要的软件环境 显卡：MX450（支持CUDA 11.7以下版本） 软件1：Visual Studio 2019 Community 软件2：Cuda 10.1 update2 软件3：cuDNN 8.0.5 ......

Ubuntu版本 Ubuntu 22.04.1 LTS # wsl 前期准备 本文中所有命令均使用完整路径，环境安装完成后，目录结构如下 /home/zhao/esp ├── esp-gitee-tools ├── esp32-sdk │ └── esp-idf └── esp8266-sdk └─ ......

windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）cuDNN # 安装CUDA 教程 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads # 安装cuDNN 教程 https://develop ......

​1 简介 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技 ......

使用docker容器运行： sudo docker run -it -v /home/devil/shareData /root/shareData --runtime=nvidia --gpus all --name Ubuntu_x86_64 swr.cn-south-1.myhuaweiclo ......

在wsl2的ubuntu系统中安装docker后，sudo service docker start 一直启动不起来 在网上找到了解决方案 https://juejin.cn/post/7197594278083919932 解决方法 这个错误提示通常是因为系统中使用的是经过修改的 nftables ......

深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss：交叉熵损失 Entropy 熵： 1948年，香农将统计物理中熵的概念，引申到信道通信的过程中，从而开创了信息论这门学科，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”。香农定义的“熵”又被称为香农熵或信 ......

一、硬件配置 CPU of Intel i9-9980XE (18-core 36-thread, @3.0-4.4 GHz), RAM of 128 GB (DDR4), GPU of NVIDIA RTX 2080 Ti*4 (11 GB GDDR6*4), and M.2 NVMe SSD o ......

wsl(ubuntu20.04)+docker安装paddle 1.中文显示设置 安装语言包 sudo apt install language-pack-zh-hans 设置locale sudo vi /etc/locale.gen 找到 zh_CN.UTF-8 UTF-8 并取消注释，然后保存 ......

1 常用显存管理 1.1 CUDA Runtime API 在CUDA编程中，编程人员通常会使用以下CUDART同步API进行显存申请和释放，比如调用cudaMalloc并传入所需的显存size即可返回显存的虚拟地址，使用完成后可调用cudaFree进行释放。 __host__ __device__ ......

{ https://www.jianshu.com/p/59da3d350488 } { 本文内容包括： 在Linux环境下安装FFmpeg 通过命令行实现视频格式识别和转码 有Nvidia显卡的情况下，在Linux下使用GPU进行视频转码加速的方法 1、FFmpeg编译安装 在FFmpeg官网ht ......

1 步骤一 1.1 任务一：完成Todo部分，要求分别使用静态方式和动态方式来分配shared memory 完成的代码如下： // Todo 1 // Implement the Adjacent Difference application with *STATICALLY* allocated ......

我在一台没有GPU支持的Mac电脑本上本地部署了stable-diffusion-webui，并生成了一张图。这张图大概需要10分钟的时间才能生成，但如果有GPU支持的话，只需要几秒钟就能完成。这让我深刻体会到GPU的算力比CPU强大得多。 GPU算力为啥远高于CPU 更多的处理单元 GPU在同样芯 ......

Win10里面的Ubuntu子系统的终端，滚动鼠标往上滑，只能显示有限的几行信息。 解决办法：在终端上方的空白处右键，选择“属性”，找到“布局”，将“屏幕缓冲区大小”的“高度”，由原来的“99”改成大一点的数字，比如“500”。 ......

一、前言 采用海康的sdk做开发，最简单最容易的方式就是传入句柄（windows和linux都支持/很多人以为只有windows才支持）即可，这种方式不用自己处理绘制，全部交给了sdk去处理，所以cpu的占用是最低的；还有一种方式是回调函数拿到视频帧数据转成qimage绘制，这种方式优点很明显，能够 ......

一、Win11安装WSL2（linux子系统） 参考微软官方文档：https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual 二、安装docker Docker安装包 https://desktop.docker.com/win/main ......

书上25页 命令行缓冲区是一个循环队列，且有大小限制（书上说是几千） CPU调用GPU干活，就会往队列屁股后添加指令 GPU看到队列头有指令，就开始干活 受CPU限制，受GPU限制 受CPU限制：cpu繁忙，向命令行缓冲区写命令很慢，没有命令那gpu就闲下来了 受GPU限制：gpu繁忙，命令行缓冲区 ......

此乃经验所得，持续更新中，转载请标明出处 1、降低DrawCall可有效降低GPU占用 2、通过Application.targetFrameRate主动降低帧率可有效降低GPU占用 3、关闭Camera的HDR和MSAA可有效降低GPU的占用，特别是场景中Camera多的时候，效果很明显 ......

我使用的是 visual studio2017 具体参考： https://blog.csdn.net/amyliu5200/article/details/120717854?spm=1001.2014.3001.5506 但是其中我直接使用了： vl_compilenn('enableGpu', ......

1、场景 由于测试需要删除缓存目录相关文件，但是rm -rf ./*的时候报错 2、处理方法 cd [需要删除的目录] ls | xargs -n 10 rm -fr ls 参数解释： 输出所有的文件名(用空格分割) xargs就是将ls的输出，每10个为一组(以空格为分隔符)，作为rm -rf的参 ......

1、开始菜单搜索 启用或关闭windows功能 2、勾上适用于Linux的Windows子系统和Hyper-V（重点！），无需勾上虚拟机 3、管理员启动powershell，wsl --install 4、mincrosoft store 搜索 Ubuntu，下一个自己喜欢的版本 5、打开开始菜单， ......

CPU与GPU计算方式上的区别 CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机中两种不同的处理器，它们在计算方式上有以下区别： 并行计算能力：GPU拥有比CPU更多的计算核心，这使得GPU可以同时处理大量的数据并进行并行计算。相比之下，CPU的计算核心数量较少，只能进行有限的并行计算。 计算精度 ......

1 下载wsl wsl --install 2 下好后重启电脑, 我的重启后就自动帮我下了 如果没有自动下载 wsl --install -d ubuntu 设置用户名密码 4 更新 sudo apt update sudo apt upgrade 按Y确认 ......

使用区别 渲染型GPU和计算型GPU主要的区别在于它们被设计用于处理不同类型的工作负载。 渲染型GPU主要用于图形渲染和专业3D建模等领域，如游戏开发、影视特效、建筑设计等。渲染型GPU的设计重点在于渲染大量的图形，需要处理的操作主要是三维模型的表面计算、图形纹理映射、几何运算等。渲染型GPU在设计 ......

1、lspci | grep -i nvidia 11:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1eb8 (rev a1) 2、nvidia-smi + + | NVIDIA-SMI 515.48.07 Driver Version: 515.48 ......

Paddle可以說是各種坑，但支持國產，含淚試用了百度飛漿的Speech。 1. 坑點 Docker develop-gpu-cuda10.2-cudnn7-latest 缺失:1. libsndfile1-dev2. CUDA_VISIBLE_DEVICES 2. 安裝教程 也沒什麼安裝教程。下載 ......