gpu

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我想嵌入一个webbrowser在我的javafx程序的两个阶段。使用javafx webview对于预期内容（Panotour生成的360°视图）不起作用。所以我必须寻找替代品。我使用JCEF失败;它不适用于javafx（既不使用SwingNode也不使用GLJPanel）。 JxBrowser看起来很有前途，但是非常昂贵且封闭源代码。有人可以推荐开源（我必须扩展浏览器）和html5浏览器嵌

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如何找到存储设备（CPU或GPU）的数据？

我写了一个计算在GPU上的函数，然后我得到了一些数据并将它们转换为python numpy.ndarray形式。有没有一种方法可以检查数据的存储设备（CPU或GPU）？我使用了支持GPU并行化的minpy来获取应该保存在GPU内存中的array.ndArray类型的数组，然后我使用asnumpy函数将其转换为numpy数组形式。现在我想知道是否有方法可以找到转换的numpy数组数据的位置。

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如何使用Slurm访问集群中不同节点上的GPU？

我有权访问由Slurm运行的集群，其中每个节点都有4个GPU。我有一个代码需要8 gpus。所以问题是我该如何请求每个节点只有4个gpus的集群上的8个gpus？所以这是我试图通过sbatch提交作业： #!/bin/bash #SBATCH --gres=gpu:8 #SBATCH --nodes=2 #SBATCH --mem=16000M #SBATCH --

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在Tensorflow中批量读取numpy矩阵

我正试图在GPU上运行一些回归模型。虽然我的GPU利用率很低，达到了20％。通过代码后， for i in range(epochs): rand_index = np.random.choice(args.train_pr, size=args.batch_size) rand_x = X_train[rand_index] rand_y = Y_tra

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从多线程CPU程序移到C++中的GPU

我创建了一个程序，需要用不同的输入参数多次调用一个函数（lot !!）。为了加快速度，我多线程这是这样的： std::vector< MTDPDS* > mtdpds_list; boost::thread_group thread_gp; for (size_t feat_index = 0; feat_index < feat_parser.getNumberOfFeat(); ++fe

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是否可以使用GPU训练H2O模型并使用CPU进行预测？

对于训练速度，能够用GPU训练H2O模型，获取模型文件，然后在没有GPU的机器上进行预测，这将是一件好事。看起来理论上这应该是可能的，但是H2O版本3.13.0.341似乎并没有发生，除了XGBoost模型。当我运行gpustat -cup时，当我训练H2O的XGBoost模型时，我可以看到GPU在使用。 DL，DRF，GLM或GBM不会发生这种情况。如果浮点大小（16,32,64）的差异可

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在创建GPU谷歌实例时出错

我曾尝试在Google云端平台中创建GPU实例，但每次尝试创建实例时都会显示“您已达到0 GPU GPU K80的极限”。我正在尝试用4个vCPU，8-15 GB内存，1个GPU和us-east1-c/us-west1-b创建一个实例。请帮助以下。

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如何在电子应用程序中提取GPU信息？

是否有一个选项可以检索系统（Windows）上不需要使用chrome的图形卡：// gpu /？

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用GPU上的简单矩阵向量产品对Benchmarking Theano和CNTK

我想比较Theano和CNTK在一个非常简单的任务上的性能：GPU上的矩阵向量产品。我正在使用Theano 0.9.0和CNTK 2.0。我想测量设备上计算所用的时间，不包括从主机到设备的数据传输所用的时间，反之亦然。我得到的结果是这样的： figure (timings theano vs cntk) （N是重复次数d，矩阵的大小，被设定为10000。）问题1：它似乎用于某些准备工作的时

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使用gpuArray代替matlab中的数组更高性能？

如果我在列表中下面的链接使用任何函数： Run Built-In Functions on a GPU 用参数是所述类型gpuArray代替阵列的，将结果计算快？如果答案是肯定的，是否有一些情况下使用阵列而不是gpuArray更方便？据称，这个问题是这样的一个的副本： why MATLAB gpuarray is much slower in just adding two matrices?