安装tensorflow-gpu1.8.0在win10下：计算机性能与MX250显卡、CUDA9.0、CUDNN结合

"本文主要介绍了如何在Windows 10环境下安装和使用TensorFlow-GPU 1.8.0版本，并配合Python 3.6进行计算性能的分析。同时，提到了计算机性能的评估方法，特别是在一个具有特定硬件配置（如MX250显卡、CUDA 9.0和CUDNN）的系统中。文章还涵盖了微处理器系统的基本原理，以及嵌入式系统在现代信息技术中的重要性。" 在计算某计算机系统的性能时，我们可以基于时钟频率和各种指令的使用率来估算其每秒百万指令（MIPS）值。例如，给定一台计算机的时钟频率为100MHz，且存在四种类型的指令，各自有不同的使用率和每指令周期（CPI）。计算MIPS值通常涉及以下步骤： 1. 确定每种指令类型所占的比例及其对应的CPI（每指令周期）。 2. 计算每种指令类型的平均CPI，通过加权平均法，即将每种指令的使用率乘以其CPI，然后相加得到总CPI。 3. 使用公式MIPS = (时钟频率 / 1,000,000) / 平均CPI，计算出计算机的MIPS值。 在给定的示例中，如果已知各种指令的使用率和CPI，可以应用这个公式来得出MIPS。然后，要计算一个包含107条指令的程序所需的时间，可以使用公式：CPU时间（秒）= 指令数 / MIPS值。 关于嵌入式系统，它们在现代信息科学中扮演着重要的角色，因为它们代表了计算机发展的未来趋势。随着摩尔定律（Moore's Law）、贝尔定律（Bell's Law）等IT行业的定律，嵌入式系统变得越来越小，但性能更强，成本更低。比如，芯片级嵌入式系统，其中处理器、内存和I/O接口等组件被集成在一个单一的芯片上，形成了系统级芯片（System-on-Chip, SoC）。 无处不在的计算机，或称普适计算，是指计算机技术日益融入日常生活的各个角落，从手机到家用电器，甚至汽车和医疗设备，都嵌入了计算功能。嵌入式系统可以分为模块级、板级和芯片级，根据不同的应用场景和需求，选择不同级别的嵌入方式。 在实际应用中，嵌入式系统的设计需要考虑硬件（如微处理器、内存、I/O接口）和软件（实时操作系统、应用软件）的集成。同时，还需要掌握电路设计、晶圆工艺和制造工艺等专业知识，以确保系统性能和可靠性。 计算某计算机系统的性能需要考虑其硬件配置和指令执行效率，而嵌入式系统设计则涉及到硬件与软件的深度融合，是现代信息技术不可或缺的一部分。