存在问题: 好多小伙伴都有一个疑问,我我们学编程貌似都是看输出,怎么才能搞个像window上程序带个又界面的,眼见为实嘛 解决方案: 很多群友都在问学习了C语言,怎么画界面呢?确实,C语言本身基本没有
3.项目生生成成功 .cu文件就是跑在GPU上面的文件。文件夹里面是自动生成的一些要依赖的库文件你可以不用管
导读:计算机程序无时不刻的影响着人类的生活,现代社会已经离不开程序,程序的作用如此巨大,那么程序到底是什么呢?本章主要讨论程序的概念,唤起读者对程序的兴趣,同时对C语言程序与其它语言程序进行比较,说明作为一个C语言程序员需要具备的基本理论知识,本章末端简单的描述windows中一个计算器程序是如何工作的。
今天,学习了网上的汇编视频教程,非常好,有可能据王爽本人,据说他的《汇编语言》是很经典的数据,之所以学习是想了解一下计算机底层是怎么运行的,倒不是说要拿汇编来做嵌入式,因为现在的编译器已经比我们强多了。 学习汇编的念头是前几天看了《c语言标准和实现》的附录里面提到汇编的只知识,所以还是学习一下,帮助自己家人计算机内功,网上也有说csapp的第三章就是讲述汇编语言的,到时候可以拿来看看。 MASM32是国外的MASM爱好者Steve Hutchesson自行整理和编写的一个软件包,目前最高版本为11r版。
使用Windows API构建窗体应用 就历史来说,使用纯API开发窗体应用程序是上个世纪80年代以前的事情了,开发应用程序的人需要使用大量接近系统内核的API来完成应用程序的设计(当时C的版本还很低,没有类等概念,使用大量流程式,函数式的代码写一个窗体应用是一件很恐怖的事情)。MFC的第一个公开版本发布于1992年3月,使用C语言开发窗体应用的程序员们转而开始使用MFC来代替使用API直接开发窗体类应用程序。MFC相当彻底的用类封装了Win32 API,使得C程序员的开发窗体类应用的效率大大提高了。本文试
16位汇编语言第二讲系统调用原理,以及各个寄存器详解 昨天已将简单的写了一下汇编代码,并且执行了第一个显示到屏幕的helloworld 问题? helloworld怎么显示出来了. 一丶显卡
导读:近几年,随着深度学习的爆炸式发展,相关理论和基础架构得到了很大突破,它们奠定了深度学习繁荣发展的基础。这其中涌现了几个著名的深度学习平台,本文将对这些平台进行简要介绍。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计845字,阅读时间15分钟 3.2.4. Page-Locked Host Memory【锁页内存】 The runtime provides functions to allow the use of page-locked
首先绘制菜单界面显示文字。烟花有上升阶段和爆炸阶段,定义烟花和烟花弹结构体。 烟花:坐标位置,爆炸的半径大小,最大半径,中心距左上角的距离,长宽,像素,时间等。 烟花弹:坐标位置,最高点,是否发射,时间,个数等。 初始化数据。加载资源贴图。随机发射数目随机,
很多未到场的开发者觉得遗憾,希望可以了解飞桨发布会背后的更多技术细节。机器之心策划了一个系列稿件,分别从核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台五个层面分别详细解读飞桨的核心技术与最新进展,敬请关注。
最近写的程序需要使用很多OpenGL的API,但是我对OpenGL的认识就停留在多年前写Minecraft模组时的简单了解。因此借此机会打算系统的学习一遍OpenGL,浅窥计算机图形学一隅。由于本学习笔记只是记录个人的学习过程,因此内容会有一定偏向性,并且也难免有错漏,还请各路大神不吝赐教。同时不建议以这系列文章作为初学材料,若是初学建议看更专业、全面的书籍。另外,本文虽不要求有计算机图形学基础,但是需要有一定的数学基础(主要是线性代数),过于基础的数学不会展开描述。
AI 科技评论按:关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch,TensorFlow,Caffe还是Keras ?近日, 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章,对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下: 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
CUDA是英伟达推出的GPU架构平台,通过GPU强大的并行执行效率,为计算密集型应用加速,CUDA文件以.cu结尾,支持C++语言编写,在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit
上一篇文章说到我从客户端转前端的历程,短短一年的时间就打开了前端世界的大门,简直就是有无穷多的东西可玩,以前酷爱Java的我终于见识到什么都可以写的JavaScript的厉害了,不仅仅可以写Web,客户端,后端,系统应用,还可以在神经网络、物联网,甚至嵌入式都可以,简直就是一个万能的语言,可以说能编程的地方理论上都可以用JS来写!
说起图形处理,一定是离不开GPU的,因为我们所做的操作,最终都会由GPU负责展示到监视器上。而这个过程中就离不开计算,计算每一个像素点的颜色信息。所以GPU是计算图像数据的单元。 说起计算,在我的理解里CPU就是专门用于做二进制运算的计算单元、控制单元,可以处理复杂的逻辑和依赖,那为什么还需要GPU呢?
AI科技评论按:与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适
关键词:M2芯片;Ultra;M1芯片;UltraFusion;ULTRAMAN;RTX4090、A800;A100;H100;LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性能服务器、蓝海大脑、多元异构算力、高性能计算、大模型训练、大型语言模型、通用人工智能、GPU服务器、GPU集群、大模型训练GPU集群、大语言模型
与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图,供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU,能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领,并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈,从错误中学习要花费
操作系统对于每个开发者来说都是绕不开的门槛,不管是传统的单片机也好,还是现在分布式系统也好,都是离不开基本是计算机模型,从图灵机到冯诺依曼,从埃尼阿克到现在太湖之光,这几十年来的计算机发展都还是在这个模型下发展起来的,可以说在量子计算机大规模推广之前,现今的操作系统软件还是很值得学习借鉴。俗话说,它山之石可以攻玉,那么我们自己磨石头,或许也可以发现蕴含在石头中的璞玉,这也是一件很值得期待的事情呢,不是吗?
有没有发现,基本上所有的C语言入门书籍,或者是我们的教程里面,第一个C语言程序实体,都是“Hello Word!”;我不知道这是不是行业的“潜规则”,总之,它把无数的程序员带进了计算机的世界,步入了代码的大坑里,所以你好,世界!
有没有发现,基本上所有的C语言入门书籍,或者是我们的教程里面,第一个C语言程序实体,都是“Hello World!”;我不知道这是不是行业的“潜规则”,总之,它把无数的程序员带进了计算机的世界,步入了代码的大坑里,所以你好,世界!
表现State-of-the-art (SOTA) 的深度学习模型越来越需要更大的显存开销,现在很多GPU已经开始日渐乏力。本文将展示一些GPU在训练SOTA模型的情况。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:FFmpeg作为业界广泛使用的转码平台,提供了丰富高效的视频处理能力。LiveVideoStackCon2022上海站大会我们邀请到了英伟达GPU计算专家 王晓伟老师,结合具体项目实践为大家详细介绍如何在FFmpeg中开发一个包含AI推理+图形的完整GPU转码管线。 文/王晓伟 整理/LiveVideoStack 大家好,首先自我介绍一下,我是王晓伟,来自英伟达GPU计
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署,提供更保姆级别的教程,让完全不懂技术的同学,也能在本地部署大模型~
折腾大模型(small LLM)一段时间了,以下是平民版的LLM学习记录,记录了自己遇到的问题,以及给出不完美的解答。
而且还会便于我们去理解计算机底层原理和操作系统,所以在大学计算机系一般会开设这门课。我也是属于提前自学了,哈哈哈。
SSE(Streaming SIMD Extensions,单指令多数据流扩展)指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
前言 随着视频编解码技术的不断发展,视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时,在GPU领域,随着CUDA等通用计算平台的不断发展,GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 1. GPU概述 早期,GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务,而且硬件架构较为封闭。OpenGL和DirectX接口是与GPU交互的唯一方式。如果工程师想利用GPU进行通用计算,不仅先要学习OpenGL和Di
---- 我们希望自己的操作系统内核至少应该在Linux下用GCC编译链接。 Loader要做的事有两件:加载内核入内存、跳入保护模式。 ---- 在Linux下用汇编写程序 示例: ;hello.asm [section .data] ; 数据在此 strHello db "Hello, world!", 0Ah STRLEN equ $ - strHello [section .text] ; 代码在此 global _start ; 我们必须导出 _start 这个入口
嵌入式开发的过程中,很多时间都是要和硬件设备打交道,通过程序控制硬件的具体行为,这些往往是单片机延续下来的开发模式,在目前复杂的嵌入式系统中,很多都需要借助设计模式来进行开发,比如文件系统,网络,图形,算法等等,这些如果能够利用软件模拟器进行开发,可以大大的减少上板调试的时间。减少硬件连接的烦恼,在家也能随时分析软件代码。
众所周知,当今业界性能最强(SOTA)的深度学习模型都会占用巨大的显存空间,很多过去性能算得上强劲的 GPU,现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中,开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然,还有这些 GPU 的 AI 性能。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
导读本文分享主题为大语言模型分布式训练的相关技术及量化分析,并以GPT-175B 为例,介绍相关技术的最佳实践。
这里重点关注的不在是各个功能的具体实现了,而是主程序中通过查表得到每个子程序开始的地址,这个操作是如何完成的
C语言学习视频 C语言学习资源200G C语言基础 C语言学习路线 C语言入门笔记 初识C语言 简单的C程序示例 我们编写的C代码是怎样跑起来的? 简单示例,VS2019调试C语言程序 C语言基础-数据类型 深入理解变量,变量的声明,定义,解析static的作用 C 语言未初始化的局部变量是多少? C语言中算法的基本特性和表达方式 C语言中的输入输出函数 C语言基础:循环控制语句 C语言基础:条件控制语句 C语言基础:控制语句示例 为什么程序员都不喜欢使用 switch ,而是大量的 if……else if
假设上图是一个LCD屏幕,屏幕中一个一个密密麻麻的黑点称之为像素点,每一行有若干个点,试想下有一个电子枪,电子枪位于某一个像素点的背后,然后向这个像素发射红,绿,蓝三种原色,这三种颜色不同比例的组合成任意一种颜色。电子枪在像素点的背后,一边移动一边发出各种颜色的光,电子枪从左往右移动,到右边边缘之后就跳到下一行的行首,继续从左往右移动,如此往复,一直移动到屏幕右下角的像素点,最后就跳回原点。
如图1,我们知道 OpenGL/OpenGL ES 是一个图形图像渲染框架,它的规范由Khronos组织制定,各个显卡厂商在驱动中实现规范,再由各个系统厂商集成到系统中,最终提供各种语言的 API 给开发者使用。
在前面的一篇文章中,我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组,有没有办法可以直接实现呢?可能过程会稍微有一点麻烦,因为我们需要在Host和Device之间来回的转换,需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数,以下做一个完整的介绍。
既然是学习音视频技术,那必然少不了渲染这个环节,OpenGL就是进行图形渲染的一个重要角色。
所谓C语言编译器,就是把编程得到的文件,比如.c,.h的文件,进行读取,并对内容进行分析,按照C语言的规则,将其转换成cpu可以执行的二进制文件。
机器语言是低级语言,称为二进制代码语言。计算机使用的是由0和1组成的二进制数,组成的一串指令来表达计算机的语言。机器语言的特点是计算机可以直接识别,不需要任何翻译。
不同学校教材不通,大部分书都把C语言的基本内容讲出来了,不推荐谭浩强的C语言书,如果仅仅是当第一本C语言书是可以的。
编程语言里面很少有人直接说出精通两个字,特别是一些入行好多年的程序员,从语法来讲C语言相对来讲入门还是比较容易,在高级语言还没有完全展开的年代,C语言算入门比较简单的编程语言了,起码要比语法细节繁杂的C++好太多了,现在很多做应用开发的程序员觉得能写C语言的都是高手,这完全是一种这山看着那山高的心态了,做C语言还觉得高级语言编程模式复杂,现在越来越多的编程入门人员已经不选择C语言作为入门语言觉得太难了,对于面向过程语言开发的C语言为什么让很多人觉得很难?
1972年,贝尔实验室,1972年,丹尼斯·里奇和布莱恩·柯林汉(Brian Kernighan)在B语言的基础上重新设计了一种新语言,这种新语言取代了B语言,所以称为C语言。 1973年,C语言主题完成于是完全重写了Unix系统,随着Unix系统被不断完善,C语言也被不断地完善着。在开发过程中,为了让Unix系统在别的类型计算机上也可以使用,于是C语言的可移植性由此而出。C语言的源代码可以在任意架构的处理器上使用。
大模型的训练和微调对显存要求很高,优化器状态是显存主要开销之一。近日,清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器,节省了模型训练的内存开销,同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
直至今天还有人在喊着C语言都过时的语言了,还有什么值得去学的,看现在的python,php等语言现在用起来多简单,谁还去学习老掉牙的C语言,事实真的是这样的吗?笔者作为专门下载了这两种语言的底层源码。
C语言是所有高级语言的前辈,C++,C#,Java ,都是由C语言演变过来的,包括现在很火的python,第一个Python编译器诞生,它是用C语言实现的。
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