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Tensorflow가 동일한 코드이지만 CPU 장치에서 GPU 장치로 다른 결과가 발생합니다.

GPU 장치에서 Tensorflow 성능을 테스트하는 프로그램을 구현하려고합니다. 데이터 테스트는 MNIST 데이터이며, 다중 레이어 퍼셉트론 (신경망)을 사용하여 감독 된 교육입니다. I는 this simple example 따라하지만 그것은 정확도 율이 다르다는 것을 밝혀 코드 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,

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GPU에서 실행 중이고 다중 스레드를 사용하여 큐를 공급할 때 텐서 흐름의 NaN 값

훈련중인 모델에서 NaN 값을 실행 중입니다. 2 개의 텐서 흐름 대기열이 있습니다. 첫 번째는 독립적 인 로더 스레드에 의해 공급되고, 두 번째 스레드는 첫 번째 큐에서 읽고, 전처리를 수행하고 두 번째 큐에로드됩니다. 모두가 CPU에서 발생합니다. 그런 다음 모델은 두 번째 대기열에서 일괄 처리를 읽고 GPU에서 교육합니다. 가변적 인 단계 수 이후에

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tensorflow 및 clear gram을 중지

내 GPU 팬에 문제가 있습니다. 그래서 GPU의 온도는 잠시 동안 텐서 흐름을 실행 한 후에 너무 높아질 것입니다. 그리고 GPP 과열 전에 훈련을 끝낼 수 없습니다. 그래서 온도를 감지하고 프로그램을 일시 중지하여 GPU가 식도록 스크립트를 작성합니다. 코드는 (임계 값 테스트를 위해 45 잘 살고있다)이 같다 : for batch in batches

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AMD Radeon Pro에서 교차 사용을 설정하는 방법 DUO

OpenCL에서 AMD Radeon Pro 듀오를 사용하고 있습니다. 듀얼 피지 GPU를 가지고 있는데 어떻게 크로스 파이어를 구성하여 하나의 장치로 사용할 수 있습니까? 장치 계산 단위를 확인하기 위해 opencl에서 clgetdeviceinfo를 사용하고 있지만 피지 GPU 당 64 개가 표시됩니다. 두 개의 GPUS에 총 128 개의 계산 단위가 있으

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SteamVR 성능 테스트에서 GeForce GTX 980 Ti가 VR 준비가되지 않았다고합니다.

나는 Vive를 생각하고 있으며 PC에서 처리 할 수 있는지 확인하고 싶습니다. 내 마더 보드와 프로세서는 꽤 오래되었습니다 (Asus M4A79XTD EVO ATX AM3 및 AMD Phenom II X4 965 3.4GHz).하지만 최근에는 GeForce GTX 980 Ti 그래픽 카드로 업그레이드되었습니다. Steam VR 테스트 프로그램을 실행했

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gpu를 사용하는 cublasDgbmv의 계수 행렬

저는 GPU를 처음 접했고 GPU를 사용하여 큰 행렬 벡터 곱셈을 풀고 싶습니다. 행렬이 줄무늬 행렬이므로 "cublasDgbmv"를 사용하여 문제를 해결하려고합니다. 간단한 예제로이 명령을 구현하려고했습니다. 내가 가진 /* system of equations sol=A*b: A=[1 2 3 0 0 0 2 -1 4 1 0 0 3

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IC상의 로직 게이트 배치?

데이터가 논리 게이트를 통해 물리적으로 어떻게 전송되는지 궁금합니다. 예를 들어, 684 픽셀 아래쪽과 327 픽셀 오른쪽에있는 모니터의 픽셀은 해당 픽셀을 올바른 색으로 채우는 데에만 신경을 쓰는 GPU에 특정 세트 또는 트랜지스터 경로가 있습니까? 아니면 더 무작위입니까?

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대규모 SKNode 작업을 가속화하는 방법은 무엇입니까?

iOS SpriteKit API는 사용하기 쉽습니다. 그러나 많은 SKSpriteNode (약 2000+)에서 동시에 대규모 작업 (약 5000 이상)을 실행하면 fps가 매우 낮아집니다. 그러나이 상황에서의 GPU 사용은 CPU 사용량보다 훨씬 적습니다. GPU에서 작업을 가속화 할 수있는 방법이 있습니까? 아니면 MetalKit에서 움직이고, 스케일링하

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RAM이 tensorflow에 의해 감지되지 않았습니다. GPL

최근 우분투에서 인식하는 경우 GPP tensorflow가 인식하지 못하는 것처럼 보입니다. I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 1070 major: 6 minor: 1 memoryClockRate (

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Vulkan 물리적 장치

API 사양 (http://vulkan-spec-chunked.ahcox.com/ch02s09.html)으로 Vulkan을 배우고 있으며 물리적 장치가 Vulkan에있는 방식에 대해 약간 혼란 스럽습니다. 나는 하나의 인텔 물리적 비디오 카드 장치 만 가지고 있지만, vkEnumeratePhysicalDevices은 2의 회수를 반환한다. 장치는 동일하지만