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Ubuntu 14.04에서 실행되는 Nvidia GTX 1080이 있습니다. tensorflow 1.0.1을 사용하여 컨볼 루션 자동 인코딩을 구현하려고하지만 프로그램이 GPU를 전혀 사용하지 않는 것 같습니다. watch nvidia-smi 및 htop을 사용하여 확인했습니다. 다음과 같이 프로그램을 실행 한 후 출력은 다음과 같습니다 1 I tensor

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Mali GPU에서 "DLBU"는 무엇을 의미합니까?

DLBU의 성명은 무엇입니까? 그것의 용도는 무엇입니까? 감사. https://android.googlesource.com/kernel/mediatek/+/android-mtk-3.18/drivers/misc/mediatek/gpu/gpu_mali/mali_utgard/mali/mali/common/mali_dlbu.c?autodive=0%2F%2F%2F%

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Google Cloud : 기존 인스턴스에 GPU 연결

1 GPU가 연결된 Compute Engine 인스턴스가 있습니다. 얼마 후, 2 개의 인스턴스를 사용할 수 있도록 할당량을 늘 렸습니다. 두 번째 GPU를이 기존 인스턴스에 연결할 수 있습니까? 인스턴스를 다시 만들어야합니까?

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SyntaxNet은 많은 문장을 처리하기 때문에 GPU가 성능을 향상 시키나요?

영어로 이미 훈련 된 SyntaxNet을 사용하여 처리하려는 원시 텍스트에 문장 (즉, ~ 5.000.000)의 큰 데이터 세트가 있습니다. 즉, SyntaxNet 모델을 사용하여 문장을 처리하기 만하면 새 모델을 교육하고 싶지 않습니다. GPU로 처리 환경을 설정하면 성능에 어떤 영향을 미칩니 까? 대부분의 CPU 사용량은 네트워크/모델의 매개 변수와 가

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HLSL - int level (x) 또는 int (value)는 High Level Shading Language 2.0에서 무엇을합니까?

이전 HLSL 코드 (Shader Model 2.0/3.0)를 다른 언어로 이식하도록 요청 받았습니다. 코드에 -또는 int(x)이라는 줄이 있습니다. 그러나 "정수로 변환"또는 "반환 정수"또는 유사한 명령이 아닌 것 같습니다. 누구든지 int(x)이 HLSL의 이전 버전에서 무엇을하는지 알고 계십니까? 대단히 감사합니다! 편집 : ///////////

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TensorFlow Nvidia 1070 GPU 메모리 할당 오류 문제를 해결하는 방법?

긴 샷 : 우분투 16.04 Nvidia 1070 with 8Gig on board? 컴퓨터에 64 기가 램이 있고 데이터 세트가 1 백만 레코드이고 현재의 cuda, cdnn 라이브러리, TensorFlow 1.0 Python 3.6 문제를 해결하는 방법을 모르십니까? 저는 TensorFlow를 사용하여 일부 모델을 얻는 데 많은 노력을 기울였으며이 현상

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Gflop 공급 업체 사양 vs 실질적인 결과

나는 내가 알 수없는 질문이 있습니다. 저는 Nvidia GPU 750M을 가지고 있으며 사양에서 722.7 GFlop/s을 가져야한다고 말합니다. (GPU specification)하지만 CUDA 샘플에서 테스트를 시도하면 약 67.64 GFlop/Sec를 제공합니다. 왜 그렇게 큰 차이가 있습니까? 감사합니다. .

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Java에서 BigInteger로 계산하기 위해 GPU 사용

현재 BigInteger를 사용하는 조용한 큰 숫자로 계산하는 프로젝트가 있습니다. 하지만 분명히 내 응용 프로그램은 정말 느립니다. GPU에 대해 잘 모릅니다. 그러나 더 큰 수치를 훨씬 더 빠르게 계산하는 데 사용할 수 있다고 들었습니다. 그래서 GPU에 "무거운 수 계산"을 제공하고 이러한 방식으로 애플리케이션을 가속화하는 방법이 있는지 궁금합니다.

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여러 GPU에서 Keras가 작동하지 않을 것이라고 예측했습니다.

최근 여러 GPU에서 테스트 할 때이 make_parallel 코드 (https://github.com/kuza55/keras-extras/blob/master/utils/multi_gpu.py)를 구현했습니다. predict_classes() 함수를 구현 한 후에는 새로운 모델 구조에서 작동하지 않았습니다. 일부 읽기 후에 대신 predict 함수를 사용

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GPU 통과 가상화로 Mac에서

내 Macbook Pro 15 "에서 VMWare Fusion을 사용하여 2013 년 말 (i7-4850mq, nvidia 750m) 우분투 16.04를 가상화했습니다. 우분투에서 OpenCL을 사용해야합니다. GPU를 GPU (Intel Iris 5200hd 및 Nvidia 750M) (필요한 경우 전환 할 수 있음) 이후 GPU 패스 스루를 사용하여 G