显存

电脑故障维修大全 使用电脑的时经常会遇到些大大小小的问题,如电脑经常性死机、蓝屏、黑屏;网络速度太慢、网页打不开、宽带连接不稳定;游戏应用程序出错、磁盘空间不足、电脑没声音等等,上维修店维修少则几十块,多则一两百,关键是扛着电脑来来回回太麻烦。下面给大家介绍电脑故障维修大全。 开启分步阅读模式 01 内存故障 故障现象一:内存条与主板插槽接触不良、内存控制器出现故障表现为:打开主机电源后屏幕显示"Error:Unable to ControlA20 Line"出错信息后死机。 分析处理:仔细检查内存条是否与插槽保持良好接触或更换内存条。 故障现象二:自检通过。在DOS下运行应用程序因占用的内存地址冲突,而导致内存分配错误,屏幕出现"Memory A11ocationError"的提示。 分析处理:因Confis.sys文件中没有用Himem.sys、Emm386.exe等内存管理文件设置Xms.ems内存或者设置不当,使得系统仅能使用640KB基本内存,运行的程序稍大便出现"Out of Memory"(内存不足)的提示,无法操作。这些现象均属软故障,编写好系统配置文件Config.sys后重新启动系统即可。 故障现象三:Windows系统中运行的应用程序非法访问内存、内存中驻留了太多应用程序、活动窗口打开太多、应用程序相关配置文件不合理等原因均能导致屏幕出现许多有关内存出错的信息

前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为 DataParallel 而不是 DistributedParallel ，后者为多主机多GPUs的训练方式，但是在实际任务中，两种使用方式也存在一部分交集。 使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：[0,1]： 在我们设备中确实存在多卡的条件下，最简单的方法是直接使用torch.nn.DataParallel将你的模型wrap一下即可： net=torch.nn.DataParallel(model) 这时，默认所有存在的显卡都会被使用。 如果我们机子中有很多显卡(例如我们有八张显卡)，但我们只想使用0、1、2号显卡，那么我们可以： net=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) 或者这样： 很简单的操作

一、GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？ GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。 GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。 GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重，所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。 显卡上都有GPU，它是区分显性能的最主要元件，显卡也叫显示适配器，分为独立显卡和主板上集成显卡，独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成，集成显卡没有独立显存而是使用主板上的内存。 如果是独立显卡，一般它就焊在显卡的电路板上，位置在显卡的风扇下面。 如果是集成显卡，一般GPU就和CPU集成在一起了，这时候它和CPU共用一个风扇和缓存 。 因此GPU实际上就是显卡的核心部件，显卡主要就是靠它来工作的。 好果把显卡的电路板看成主板，GPU就是显卡上的CPU，即显卡的中央处理器。 现在的GPU开发厂家只有2个，一个是AMD(ATI)，一个是N'VIDIA英伟达。GPU之于显卡，就相当于CPU之于电脑的关系。 GPU运算时没有其他CPU那些指令集之类东西干扰，所以专一运算效率更高。 GPU是图形处理器，一般GPU就是焊接在显卡上的

很多新手在购买组装机时都会有一些疑惑，应该购买多大显存的显卡，主板要大板还是小板，CPU核心越多是不是越好，这些问题相信很多朋友都会有，那么新手在装机时要注意什么问题？看完下边的解析，希望对你们有所帮助。 1：显卡（可以根据显卡天梯图来选择合适自己的型号） 其实购买显卡的时候主要不是看显存，主要看显卡的型号，显卡的显存并不是越大越好，很多新手用户在选购显卡时都会觉得显卡显存越大越好，其实并不是这样。显卡的显存大小只有在高端型号的显卡上才会有意义，否则就只是用来坑骗电脑小白的。即使是低端型号的显卡配上了大容量的显存，在使用的过程中显存的利用率也不高。 ​显卡 2：CPU（可以根据CPU天梯图来选择合适自己的型号） 其实CPU的核心数量也并不是越多越好，很多新手用户在选择CPU时，张口就是要是几核几核的，认为核心数越多越好，其实在选择CPU时最重要是看型号，看性能，一般来说玩游戏的话单核性能强，主频高才行，不过也有很多核心多，单核又强大的，不过价格就比较贵了，目前市面上的锐龙CPU多核心性能方面要比英特尔稍微强，但是英特尔单核心性能就要比AMD的强（个别型号例外），怎么选看你自己了 ​AMD:CPU 3：主板 主板大板并不一定比小板好，ATX和MATX是现在最常见的两种主板板型，ATX的版型比MATX要大，但性能上并不一定比MATX的好，主板的大小与性能的好坏是没有绝对性的

基本原理 通过 framebuffer ，应用程序用 mmap 把显存映射到应用程序虚拟地址空间，将要显示的数据写入这个内存空间就可以在屏幕上显示出来； 驱动程序分配系统内存作为显存；实现 file_operations 结构中的接口，为应用程序服务；实现 fb_ops 结构中的接口，控制和操作 LDC 控制器； 驱动程序将显存的起始地址和长度传给 LCD 控制器的寄存器 (一般由 fb_set_var 完成) ， LDC 控制器会自动的将显存中的数据显示在 LCD 屏上。 写 framebuffer 驱动程序要做什么 简单的讲，framebuffer 驱动的功能就是分配一块内存作显存，然后对 LCD 控制器的寄存器作一些设置。 具体来说： 填充一个 fbinfo 结构 用 reigster_framebuffer (fbinfo*) 将 fbinfo 结构注册到内核 对于 fbinfo 结构，最主要的是它的 fs_ops 成员，需要针对具体设备实现 fs_ops 中的接口 考虑是否使用中断处理 考虑内存访问方式 显卡不自带显存的，分配系统内存作为显存 显卡自带显存的，用 I/O 内存接口进行访问 (request_mem_region / ioremap)， 关于如何写驱动的参考资料，在网站 http: /linux-fbdev.sourceforge.net/HOWTO

按需要自动分配，避免Tensorflow一次性占满 gpu_options = tf .GPUOptions (allow_growth=True) sess = tf .Session (config=tf .ConfigProto (gpu_options=gpu_options)) # sess = tf.InteractiveSession(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 文章来源: Tensorflow设置GPU显存按需分配

一、理解几个问题 1、显卡的全称是什么？ 显示接口卡(Vedio Card、Griphics Card)、显示器配置卡。个人电脑基本组成部件之一。 2、显卡的作用是什么？ a>连接显示器和主板的元器件。 b>将计算机需要的显示信息进行处理，并向显示器提供信号，控制显示器正确显示图像信息。 3、显卡的分类有哪些？ 这里是按照显卡的存在位置进行分类的，当然了不同的分类标准有不同的结果。 a>集成显卡(使用系统的一部分内存作为显存) 集成显卡---主板芯片组集成了显卡芯片 核心显卡(核显)---处理器内部集成了显卡芯片 b>独立显卡 独立于主板的板块，需要的时候可以插到主板上面。具备独立的显存，不占用系统的内存，但是当显示内存不够用的时候可以共享部分系统内存作为显存使用 4、显卡与GPU有什么关系？ 显卡由GPU、显存、电路板、BIOS固件等组成，GPU只是显卡上的一个核心部件，GPU是区分显卡显示性能的重要部件。所以，GPU不等于显卡。另外，目前GPU只能焊接在显卡的线路板上使用，不能单独使用。 5、市面上常见的电脑显卡生产商有哪些？ 首先需要明白GPU生产商和显卡生产商是不一样的。没有生产GPU能力的厂商也可以通过自己购买GPU及相关部件组装显卡再销售。 以下是大家比较熟悉的几家GPU及显卡生产销售商: 英特尔INTEL---主要生产集成显卡，Intel的GPU主要用在集成显卡上

具有可切换Intel / Nvidia显卡（Nvidia Optimus）的笔记本电脑将始终使用英特尔显卡。Optimus的工作方式是Nvidia GPU作为协处理器。如果指定游戏使用Nvidia GPU，它会在Nvidia GPU上呈现完整的帧。然后将完成帧传输到Intel GPU。然后英特尔GPU将其显示在屏幕上（全屏或窗口）。因此，即使游戏使用的是Nvidia GPU，英特尔GPU仍然可以正常工作。这就像让vsync始终打开一样，两个GPU充当两个帧缓冲区。 如果在Optimus笔记本电脑上禁用Intel GPU，笔记本电脑将恢复到基本的VGA图形模式，直到重新安装英特尔驱动程序。有一些游戏笔记本电脑具有真正的硬件可切换GPU（将有一个BIOS选项使用英特尔或Nvidia GPU）。还有一些将Nvidia GPU连接到外部显示器端口，因此在外部显示器上运行的游戏将使用Nvidia GPU而无需英特尔GPU的帮助。 通常情况下，需要使用这个选项的唯一情况是不想要vsync（使用Optimus无法禁用）。或者对于一些非常老或编程不好的游戏。这些游戏假设计算机只有一个GPU。当游戏开始时，它会搜索GPU，并首先找到Intel GPU。此后，游戏将只使用英特尔GPU。即使您指定Nvidia GPU在Optimus中使用它，游戏仍然会在Intel GPU上运行。强制它使用Nvidia

放假回家，在笔记本（老爷显卡）上捣腾上了最新的1.12版TensorFlow-gpu。具体配置如下： windows10 64位，nvidia GT 745M（注意cuda加速平台只支持英伟达显卡）； anaconda3-5.2.0（内置python3.6）； cuda9.0.176，cudnn v7.1； pycharm社区版。 也参考了很多博文，具体安装套路都差不多，关键一点就是各版本对应兼容，就会很顺利，不会各种报错。其他的细节会在下面详细说明。 1.anaconda anaconda是基于python的科学计算平台，内置python，最人性化的是集成了数百个科学包，包括最常用的pandas，matplotlib，keras，numpy等，已经能满足大部分需求，不需要自己再安装各种包。截止目前，python已经更新到3.7，最新的anaconda3-5.3.1即是默认内置python3.7，而最新版1.12的TensorFlow只能支持python3.6（已经有大神解决了python3.7适配TensorFlow1.12的问题，可去站内搜索他们的博文参考），不想折腾，所以直接装上一个版本的anaconda，即anaconda3-5.2.0，内置python3.6（其实anaconda 的cmd可以直接把python3.7退回3.6或者之前更老的版本，见https://blog

摘抄至 https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9613198313895368690%22%7D&n_type=0&p_from=1 但比起工作能力提升的诸多不确定性，提升表达能力，就显得容易多了。 那么说到这里，大家是不是觉得，提升表达能力比提升工作能力重要？ 其实更重要的，是提升你的 CPU、内存和显卡，在这个基础上，升级你的操作系统。 所谓 CPU，自然是你的大脑，具体的说是逻辑思维和思辨能力； 所谓内存，是你可以即时调用的信息和资源，这里自然也包含你的社交资源与社会影响力； 而显卡，是你的表达工具，比如你会使用的一些设计工具、数据工具，你的外语能力，甚至你的字体和板书（互联网时代之前，写一笔好字的优势非常大，而现在白板字的重要性也很大）； 至于操作系统，大体包含了你的三观、思维方式、工作生活经验、冒险精神、进取心。 因此你会发现，表达和实力，最终受制于你的底层能力。 而提升底层能力带来的能力带宽增加，才是进一步提升各种能力的基础。 归纳一下： 从工作能力（具体任务），到表达能力（各种应用程序），到操作系统、显卡、内存、CPU，适用范围是越来越广的，所以提升后的边际效益是越往后越明显的。 来源： https://www.cnblogs.com/Nina