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我使用支持GPU的Tensorflow运行Python脚本。但是，该程序似乎无法识别任何GPU并立即开始使用CPU。这可能是什么原因？

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此XCSDeviceService进程始终在CPU的25％或更多。我认为这是检测设备，以测试对Xcode的服务器后台服务。我在本地机器上安装了一次Xcode服务器，以测试/播放它。现在我有了第二台CI机器，所以我不再需要它在我的本地机器上了。我卸载了Server应用程序，但Xcode服务仍在运行。此外，在状态栏的Xcode服务器符号仍然存在：任何想法如何停止/卸载Xcode的服务？我再次安装

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为什么自旋锁对单个CPU没有意义？

在阅读操作系统三个简单的小品我发现下面的句子： “要在一个处理器上正常工作，它需要一个抢占式调度（即，一个将通过一个定时器中断线程，在为了运行一个不同的线程，时不时），没有抢占，旋转锁在单个CPU上没有多少意义，因为在CPU上旋转的线程永远不会放弃它。为什么在单个CPU上运行的线程永远不会放弃它，即使单个CPU支持多线程？是否因为在这种情况下自旋锁只会浪费太多的CPU资源？ CPU内核数量如

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在TensorFlow中使用GPU时的内存管理

我对在Tensorflow中使用GPU有些疑惑。我正在遵循卷积神经网络教程here（tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_train.py）。与本教程中一样，所有参数（例如权重）均在CPU内存中存储和更新，而GPU仅用于计算梯度或推理。由于权重存储在CPU中，它们应该在每次迭代中同步，看起来GPU未充分利用（根据nvidia-smi，大约60％）。在使用

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为什么原子操作使用单独的线程更快？

我有两段代码，桌面上有32个内核。代码A使用32个线程，并执行以下的事情， 1）将值写入存储器 2一些随机位置）原子将值添加到全局变量。代码B使用16个线程向随机位置写入值，并使用另外16个线程自动将值添加到全局变量。我想知道为什么代码B在每秒对全局变量执行多少次原子操作方面速度更快。这里是码A var a uint64 = 0 const N = 10 * 1024 * 1024

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如何让GPU在GPU上运行？

我想将apache spark与GPU集成，但是当java使用CUDA/OpenCL时，spark会在java上工作，所以我们如何合并它们。

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使用Python实际任意指令浪费周期

我一直在研究一个项目，在该项目中，我需要创建一个Python应用程序，在此阶段浪费指令&周期。通常当“周期性浪费”意味着等待或睡眠;但我想用不同的方式来做。即使外部程序循环的迭代周期非常高，也应该有一些浪费周期的伪指令。为例（做典型方式）： while(True): #..do simple thing.. time.sleep(0.000001) 我想要做什么： whi

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向量化代码 - 如何减少MATLAB计算时间

我有这样一段代码 N=10^4; for i = 1:N [E,X,T] = fffun(); % Stochastic simulation. Returns every time three different vectors (whose length is 10^3). X_(i,:)=X; T_(i,:)=T; GRID=[GRID T]; e

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MySQL CPU Maxing

当前有一个MySQL数据库，并且遇到MySQL在600％的CPU使用率下运行的问题。规格： 2.3 GHz英特尔至强E5-2686 V4（Broadwell微架构）处理器或2.4 GHz英特尔至强E5-2676 V3（Haswell的）处理器 8个vCPU的 32GB的RAM 100GB硬盘。实例当前由AWS托管，运行Ubuntu 14.04.4 LTS和MySQL版本5.6.33-0ubun

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cpu，核心和处理器有什么区别？它们在OS内部如何相关以及线程如何与它们进行交互？

最近我一直在研究操作系统。我对cpu，核心和处理器是如何相关的以及线程与他们交互的层次结构有些困惑？