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CPU与GPU的爱恨情仇.pdf下载
weixin_39821620
2021-09-25 10:09:47
CPU与GPU的爱恨情仇.pdf , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24457232?utm_source=bbsseo
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深度学习硬件基础:
CPU
与
GPU
文章目录
CPU
和
GPU
1.
CPU
1. 1
CPU
定义——少量复杂运算1.2
CPU
组成1.3
CPU
执行流程:2.
GPU
2.1
GPU
定义——大量简单运算2.2
GPU
组成3.
CPU
与
GPU
不同3.1
CPU
和GP体系结构的不同:3.2
CPU
显存与
CPU
主存的区别
CPU
和
GPU
不太懂硬件,关于
CPU
的知识还是在大学计算机中学的,没有太多的理解。这篇文章是找了很多文章进行的整理,逻辑性可能不是很强,随着在深度学习上学习和研究的让深入我也讲 1.
CPU
1. 1
CPU
定义——少量复杂运算
通俗易懂告诉你
CPU
/
GPU
/TPU/NPU...都是什么意思?
前言: 现在这年代,技术日新月异,物联网、人工智能、深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词
GPU
, TPU, NPU,DPU层出不穷…它们都是什么鬼?与
CPU
又是什么关系? 一、
CPU
CPU
( Central Processing Unit, 中央处理器)就是机器的“大脑”,也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。
CPU
的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cach
pytorch:.cuda() & .
cpu
() & .data & .numpy()
pytorch:.cuda() & .
cpu
() & .data & .numpy()
GPU
中的Variable变量: a.cuda().data.
cpu
().numpy()
GPU
中的tensor变量: a.cuda().
cpu
().numpy()
CPU
中的Variable变量: a.data.numpy()
CPU
中的tensor变量: a.numpy() 总结: .cuda()是读取
GPU
中的数据 .data是读取Variable中的tensor .cp
tensorflow-
gpu
运行测试代码,卡在 I tensorflow/core/common_runtime/
gpu
/
gpu
_device.cc:1512] Adding visible
gpu
新建一个环境解释器后,想要运行测试代码如下,会发现不管是cmd运行还是pycharm运行,都会卡在“Device mapping”的上一句I tensorflow/core/common_runtime/
gpu
/
gpu
_device.cc:1512] Adding visible
gpu
devices: 0然后就不动了如下图,我试着重新运行了两次就好了,貌似第一次运行
GPU
的时候就会卡在这里会...
tensorflow查看电脑的
CPU
和
GPU
1、查看电脑
GPU
和
CPU
import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices())2、指定
CPU
或
GPU
进行计算 ...
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