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GPU MHZ利用率
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我正在开发一个用于GPU卡的监控代理，它能够使用CUDA和NVML库提供实时遥测。((CPUSPEED * CORES) /100) * CPULOAD = Workload average peak CPU utilization因此，同样的公式也适用于GPU例外情况是CUDA核心/着色器取代了“核心”，或者我是否可以将当前时钟速
浏览 5提问于2018-01-25得票数 2
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我感兴趣的是让GNU并行在GPU上运行一些数值计算任务。一般说来，以下是我的初步方法：
如果是这样的话，我如何配置GNU并行来做到这一点？
浏览 3提问于2019-03-04得票数 2
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GPU核心转储可以通过将环境变量"CUDA_ENABLE_COREDUMP_ON_EXCEPTION“设置为"1”来生成。不使用MPS时，生成核心转储成功。但是有了MPS，生成的核心转储文件的大小小于没有MPS的文件的大小。我怀疑在核心转储完全生成之前，MPS服务器已经退出。有没有办法让我们得到完整的GPU核心转储与MPS？Cuda工具包版本: 8.0驱动版本: 375.26 GPU架构:特斯拉P100 (Pascal)
浏览 1提问于2017-07-24得票数 0
我是GPU计算和云计算的新手。我想知道您是否可以直接比较aws 与gtx 1070或gtx 1080 Ti图形卡的性能。(除价格外)
我目前的项目是一个搅拌机2500帧3D动画。
浏览 4提问于2017-07-28得票数 1
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我不知道的是，在我的CPU密集型视频渲染，如果一个更高的时钟和较少的核心，或更慢的时钟由更多的核心将给我更好的性能，假设有足够的内存，SSD等。
浏览 0提问于2018-10-18得票数 0
我在Microsoft上订阅了一个免费试用版。我的理解是，一个标准的订阅应该有20个CPU配额的初始限制，所以我担心我的订阅仍然有免费试用订阅的CPU配额限制。我可以在哪里查找我目前使用的CPU配额，以及我的最大限制是什么？
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
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苹果的核心图像编程指南，在"“一节中说
如果需要同时使用这两种方法，则可以将两者都设置为使用CPU。
如何设置核心动画以在CPU上运行？
浏览 0提问于2016-01-19得票数 2
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我发现它只使用一个核心。所以，我所做的就是选中“使用主机GPU”的复选框，希望使用我的GPU的马力。但是当我检查MSI燃烧器时，我的GPU使用率是0%。我的一个CPU核心仍然使用95%以上。为什么它不使用我的GPU后，检查已使用的主机GPU。
浏览 0提问于2013-08-06得票数 0
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我对与高性能计算相关的术语完全陌生，但我刚刚看到EC2在亚马逊网络服务上发布了由新的Nvidia Tesla V100驱动的新型实例，它有两种“核心”：Cuda核心(5,120)和张量核心(640)。
浏览 106提问于2017-11-17得票数 54
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我想知道Colab分配的GPU的核心数量。我使用了!nvidia-smi -q，但它显示了所有其他细节，但没有显示的核心数目的GPU。
我研究过它，但没有找到它。对此有什么帮助吗！！
浏览 1提问于2021-07-01得票数 0
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我正在为一个物体检测系统开发tensorflow-gpu和pyqt5。 我已经开发了一个基于神经网络模型的项目，它是由tensorflow训练的，它很好，但我需要加快检测率。如何使用CUDA核心来划分我的计算？ 我已经搜索了很多文章，我在*stack** overflow*中问了几次，但没有得到任何回应。如何使用tensorflow-gpu通过像PYCUDA或numba或CUPY这样的库对CUDA核心进行编程？我以几种方式问过这个问题，但我正在寻找一种正确的方法来使用CUDA对GPU内核进行编程( GTX
浏览 28提问于2020-04-06得票数 0
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使用CUDA SDK 5.5，我可以用来复制数据：
从gpu:使用？如何在GPU代码的kernel-function中使用GPU复制数据？
浏览 2提问于2013-10-08得票数 5
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我有一个应用程序，其中每个CPU核心执行许多矩阵乘法。矩阵乘法的次数可以是10的数量级，例如50。由于这些乘法运算彼此独立，因此内核可以将它们卸载到GPU上。现在，我有几个这样的核心正在被MPI程序使用。所以，我的问题是，有没有可能在这些多核之间共享GPU，以便每个核可以将矩阵乘法卸载到相同的GPU？
浏览 1提问于2014-10-21得票数 2
image_get_cgimage (opengl context 1 frame 1)所以它会在GPU是否有显式设置GPU呈现的方法，还是GPU是默认上下文？
浏览 4提问于2016-11-02得票数 2
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从加载数据到将结果发送回CPU，GPU上的执行“流”是什么？在GPU上执行和在CPU上执行之间有什么关键的区别？我们应该把GPU看作是一种“数量更高(数量更多)更小的核心的CPU”，还是本质上有额外的差异？
浏览 5提问于2020-01-10得票数 1
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也就是说，效率等于0.93 (效率=加速/核心，即0.93 = 30/32)。后来，我将2个CPU (每个448核的特斯拉C2075 )加到了32个核心上。要计算包括CPU和GPU在内的效率，我应该将GPU核心的数量加到CPU核心上吗？也就是说，我将使用928个内核来计算效率(32 + 448 + 448 = 928)。或者应该以不同的方式计算？
浏览 1提问于2020-02-19得票数 1
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