由于System.Management不是在Mono中实现的,那么在Mono中获取系统信息的方法是什么呢?我所寻找的资料如下:
CPU -处理器数量,处理器类型,型号,核心,本地线程,时钟速度,制造商,Endianness,SSE信息
GPU . CUDA核心的型号、制造商、编号
内存-总RAM,页大小
OS -基本操作系统信息
这些信息可以通过System.Management获得,但只适用于.net/Windows。但是,如果我试图在Mono/Linux上运行相同的代码,它将失败,因为System.Management不是在Mono中实现的。那么,如何以独立于操作系
我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。
驱动程序(340.96)的安装工作正常:
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appr
当我试图验证GPU在CPU上执行矩阵操作时,根据我的经验结果,我得到了意外的results.CPU比GPU更好的性能,这让我感到困惑。
我用cpu和gpu做矩阵乘法,respectively.Programming环境是MXNet和CODA-10.1.
与gpu:
import mxnet as mx
from mxnet import nd
x = nd.random.normal(shape=(100000,100000),ctx=mx.gpu())
y = nd.random.normal(shape=(100000,100000),ctx=mx.gpu())
%timeit nd.do
我注意到最近的一个模型警告2.37G内存无法分配:
W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:217] Ran out of memory trying to allocate 2.37GiB. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory is available.
但是我的GPU的运行速度几乎是100% (与这种情况下的大型号相比,输入很小)。
如果我