"全国计算机技术与软件专业资格(水平)考试指定用书——电子商务设计师教程,由方美琪和刘鲁川主编,是针对全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中的电子商务设计师考试的官方教材。内容涵盖电子商务的基础知识如计算机、网络、程序设计、经济、法律、支付、安全、网络营销、现代物流等,并强调了电子商务系统分析与设计的应用技术,包括项目规划、系统分析、设计、测试、维护和项目管理。本书适合考生和相关专业人员参考使用。"
在“缺陷和限制-ubuntu18.04+安装gpu++cuda+cudnn”的主题中,我们关注的是在Ubuntu 18.04操作系统上安装GPU编程相关的库和工具,如CUDA和CUDNN,这两个是NVIDIA提供的用于加速深度学习计算的软件开发包。CUDA是NVIDIA的并行计算平台,允许开发者利用GPU的强大计算能力来编写高性能计算应用程序,而CUDNN是CUDA的一个库,专为深度神经网络(DNN)优化。
在安装过程中可能会遇到的缺陷和限制可能包括:
1. 兼容性问题:确保GPU型号支持CUDA和CUDNN的版本,因为不是所有GPU都兼容最新的软件版本。
2. 驱动问题:必须安装正确的NVIDIA驱动才能使用CUDA,而驱动安装可能与Ubuntu的内核版本冲突。
3. 软件源:Ubuntu 18.04的默认软件源可能没有最新版本的CUDA和CUDNN,需要添加NVIDIA的官方仓库或者手动下载安装。
4. 环境变量配置:安装后,可能需要配置环境变量才能让系统找到CUDA和CUDNN库。
5. 编译器版本:某些CUDA版本可能要求特定的GCC或Clang编译器版本,这可能导致与其他软件包的兼容性问题。
6. 内存需求:CUDA计算可能需要大量的GPU内存和系统内存,如果资源不足,可能导致性能瓶颈或运行失败。
7. 更新问题:CUDA和CUDNN的更新可能会引入新的API,导致旧代码需要修改才能运行。
测试概要通常会列出预期的测试目标,例如验证CUDA和CUDNN的安装是否成功,以及它们是否能正确地与各种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)集成。测试结果和发现部分将详细记录每个测试步骤的结果,指出任何失败的测试和出现的问题。
分析摘要会总结测试结果,强调软件的功能能力和限制,例如计算速度的提升、资源利用率、稳定性和易用性。对于缺陷和限制,可能提出改进方案,比如升级硬件、调整配置或者优化代码。评价部分会根据测试结果给出对整个安装过程和软件性能的整体评估。
最后,测试资源消耗会关注安装和运行CUDA及CUDNN所需的计算资源、内存和磁盘空间,这对于理解和优化系统的资源管理至关重要。