gpu

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私は簡単な深い学習モデルを作った。私は今、私の机上に唯一のCPUを持っています。しかし、gpu設定でモデルのトレーニング時間を見積もる必要があります。正確な正確なトレーニング時間の推定は必要ありません。おおよその時間です。これには方法や指標がありますか？ GFLOPを比較するのが私の考えですが、計算しても意味がありません。 ex。 cpu：intel e5-2686 v4、gpu：nvid

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T＆Lテクノロジーは時代遅れですか？

GPUの仕組みに関する情報を検索します。さまざまな情報源から、T & L（Transform and Lighting）技術がハードウェアアクセラレーションに使用されていることが分かりました。たとえば、ポリゴンのライティングを計算します。しかし私が知っているように、今日の開発者はプログラマブルなグラフィックパイプラインを使用しており、シェーダによるライティングを作成しています。今日、T &は何の

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ボルタのスレッドごとのプログラムカウンタのレジスタ消費

Volta whitepaperの18ページの表2の末尾にある脚注の意味を知りたいのは興味深かったです。表は、ボルタは前任者と同様SM当たり256キロバイトのレジスタを有することを示すが、フットプリントは、改善されたSIMTモデルの一部を形成するスレッドごとのプログラム・カウンタ（PC）は、典型的にのうちの2つを必要とすることを言及しますスレッドごとにスロットを登録します。 Voltaの実行中

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jupyter-notebook内のGPUでTensorflowを実行できません

jupiterノートブックから実行したときにGPUでテンソルフローコードを実行することができません。 Pythonスクリプトで実行した場合、同じコードが問題なく実行されます。私はPythonのスクリプトファイルに実行したときに http://bailiwick.io/2017/11/05/tensorflow-gpu-windows-and-jupyter/ 問題なしノート外：また試してみました

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テンソルフロー0のバッチサイズでGPUがクラッシュするCUDNN_STATUS_BAD_PARAM

この問題は長い間存在しており、多くのユーザーが問題に直面しています。 stream_executor/CUDA/cuda_dnn.cc：444] BatchDescriptorを変換することができませんでした{回数：0 feature_map_count：64空間：7 264 value_min：0.000000 value_max：0.000000レイアウト：BatchDepthYX} T O

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WindowsのコマンドラインでRadeon GPUの温度を追跡するには？

私はC＃言語とWebアプリケーションに関する知識を持っていました。私は自分のPCにインストールされていたRX560 GPU 4台の温度を追跡するウィンドウコマンドが何であるか知っています。私はインターネットのすべてのリソースを見つけましたが、温度を追跡するための関連するWindowsコマンドラインは見つかりませんでした。または、温度を追跡するDLLまたはAPIがある場合私の目的は、温度を追跡し

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GpuArrayException：GPUがCUDAバージョンでは古すぎる

編集：主な問題は、パッケージインストーラのCUDAツールキットとNVidiaドライババージョンの組み合わせがハードウェアの設定に合わないことが判明しました。 *.run file of CUDAをインストールすると、私はここで説明するようにXubuntuの16.04でtheanoの使用のためにpygpuとlibgpuarrayをインストールしようとしているそれを解決： http://deeple

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現在のマシンでsmバージョンのgpuを取得するコマンド

特定のマシンにsmバージョンのgpuを取得するコマンドはありますか？私のユースケースは次のとおりです。複数のマシンで同じcudaカーネルをビルドして実行します。特定のシステム上のGPUのSMバージョンを検出し、NVCCするarguementとしてそれを渡すことができますコマンドがあるのであれば、私は思っていた： $ nvcc -arch=`gpuarch -device 0` mykernel.c

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Python 3.5とTensorflow 1.4を持つPycharmでKerasはGPUを使用していません

from tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus(): local_device_protos = device_lib.list_local_devices() return [x.name for x in local_device_protos if x.device_type == 'GPU