- Ubuntu22.04安装CUDA10.1
想夹逼但不收敛
ubuntuc++
Ubuntu22.04安装CUDA10.1前言gcc降级添加软件源更新软件源安装gcc-7更换gcc版本安装CUDA10.1前言ubuntu22.04支持cuda10.7以上的版本,而在一些情况下我们需要用到低级的cuda版本,本文以用ubuntu22.04安装cuda10.1为例。而在ubuntu中最主要的是gcc的变化,我们需要7.5+的gcc,而一般情况下ubuntu22.04只有gcc11
- docker镜像报错ERROR: failed to solve: DeadlineExceeded:
柠檬编程工作室
Dockerdockereureka容器
--------------------1|#基于NVIDIACUDA镜像,确保GPU支持2|>>>FROMnvidia/cuda:12.6.2-cudnn-devel-ubuntu20.043|4|#设置工作目录--------------------ERROR:failedtosolve:DeadlineExceeded:DeadlineExceeded:DeadlineExceeded:nv
- 实验踩坑 flash_attn_2_cuda undifiend symol
崩溃李
linux
报错RuntimeError:Failedtoimporttransformers.models.llama.modeling_llamabecauseofthefollowingerror(lookuptoseeitstraceback):…/lib/python3.10/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.s
- LLaVA微调debug:ImportError: xxx/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol:
同屿Firmirin
大模型debug笔记linux运维服务器深度学习语言模型
完整报错信息:ImportError:/home/linjl/anaconda3/envs/sd/lib/python3.10/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN3c105ErrorC2ENS_14SourceLocationENSt7__cxx1112basic_s
- 从Nvidia切换到华为云昇腾芯片的入门技巧
sunrise_ccx
华为云人工智能
Nvidia太贵,尝试使用国产的芯片做AI。等价命令Nvidia昇腾说明nvidia-sminpu-smiinfo查看机器上显卡信息npu-smiinfo-tusages-i查看显卡使用率CUDA_VISIBLE_DEVICESASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES指定要使用的显卡【未完待续】
- Python&aconda系列:CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令
坦笑&&life
#pythonpythonconda开发语言
这里写目录标题一.深度学习环境配置:CUDA+Anaconda的安装3.1.1CUDA简介3.1.2查看电脑显卡型号是否支持CUDA的安装3.1.3查看电脑显卡的驱动版本3.1.4根据显卡驱动版本下载支持的CUDA版本3.1.5检查CUDA是否安装成功3.1.6安装Anaconda3.1.7检查Anaconda是否安装成功3.1.8配置Anaconda的安装包下载源二.Conda实用命令conda
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
pytorch人工智能python
1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 【释放算力潜能】基于华为鲲鹏920 + 昇腾310B的VPX架构主板
国产化嵌入式平台解决方案
人工智能VPX架构昇腾鲲鹏AI算力
在高性能计算领域,计算需求的增长推动着硬件架构的不断革新,而VPX架构以其高带宽、模块化和强大的环境适应能力成为了新一代嵌入式计算系统的核心选择。一款高性能VPX架构主板——采用华为鲲鹏920处理器与昇腾310BAI加速模块的创新设计,专为边缘计算、AI推理、高性能计算和国防工业等领域打造。架构亮点:鲲鹏920与昇腾310B的无缝协同计算核心:华为鲲鹏920作为国产ARM架构处理器的佼佼者,鲲鹏9
- Tesla V100驱动安装
郭宝才
linux服务器运维
确认操作系统kernel版本,参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/12.2.0/cuda-installation-guide-linux/index.html安装依赖yuminstall-ygccgcc-c++rdma-coredkmselfutils-libelf-develntpyuminstall-ykernel-devel-$(uname-
- 训练入口+保存模型
如若123
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importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor
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众所周知,RTX4090是当之无愧的显卡界卡皇。但对于普通人来说,花费上万元甚至更多去拥有它,真的值得吗?01RTX4090的性能规格它拥有超多的CUDA核心,数量高达16384个。这就好比有一支庞大的计算大军,能够快速处理各种复杂的图形计算任务。无论是玩高画质的3A大作游戏,还是进行专业的图形设计、视频编辑等工作,都能轻松应对。再说说它的显存,容量达到了惊人的24GB。这就像一个巨大的仓库,可以
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计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《GPU集群和分布式计算》关键词:GPU集群、分布式计算、CUDA、OpenACC、OpenMP、性能优化、故障处理、案例分析摘要:本文详细探讨了GPU集群和分布式计算的基本概念、架构、编程模型以及应用场景。通过剖析GPU集群在多个领域的实际应用,探讨了性能优化和故障处理的方法,并提供了若干案例以加深理解。文章旨在为读者提供一个全面而深入的GPU集群和分布式计算的知识框架。《GPU集群和分布式计算
- error: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc‘: ‘:/usr/local/cuda-12.1
鲤鱼不懂
bugcuda
一背景最近在服务器使用cuda报错,昨天使用还可以,今日就出问题,在此记录解决方案。二报错信息error:[Errno2]Nosuchfileordirectory:':/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc':':/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc'三解决方案终端输入以下命令exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1
- 【CUDA-BEVFusion】tool/build_trt_engine.sh 文件解读
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build_trt_engine.sh#configuretheenvironment.tool/environment.shif["$ConfigurationStatus"!="Success"];thenecho"Exitduetoconfigurefailure."exitfi#tensorrtversion#version=`trtexec|grep-m1TensorRT|sed-n"s
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1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU,如果可以直接model.cuda()先设定device,用的时候直接model.to(“device”)损失函数1.1利用以前实战模型训练(经过完整测试最高到70%左右的正确率)实战模型如下:小土堆学习笔记5(sequential与小实战)-CSDN博客具体代码如下:classmymodel(Module):de
- 安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本)步骤
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深入解析CANN算子开发:TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中,高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)作为华为AscendAI处理器的开发平台,提供了两种类型的算子开发支持:TBE算子和AICPU算子。每种算子类型针对不同的计算任务和硬件架构,开发者需要根据具体场景选择
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笔者花费时间才在Ubuntu20.04适配上jax和jaxlib的cuda版本安装,以及chex版本。版本展示本人版本展示jax==0.4.27,jaxlib==0.4.27+cuda12.cudnn89,chex==0.1.86。安装过程cuda以及环境变量配置过程首先安装cuda12.4和cudnn8.9,给出链接:cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-
- FPGA在高速数据采集系统中的应用!!!
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FPGA(现场可编程门阵列)在高速数据采集系统中的应用非常广泛,主要得益于其并行处理能力、可编程性和高速接口特性。以下是FPGA在高速数据采集系统中的详细应用,以及一些具体例子:1.应用背景高速数据采集系统通常用于需要高采样率和大数据量处理的场合,如雷达信号处理、医疗成像、高速通信等。FPGA因其独特的硬件架构,能够有效处理高速数据流,因此在这些系统中扮演着关键角色。2.应用内容2.1数据采集接口
- 全面解析NVIDIA显卡:从入门级到旗舰级显卡详解
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在选择显卡时,了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户,还是追求极致性能的游戏玩家,亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员,NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置,从低到高逐一整理,并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
- 从零开始的 AI Infra 学习之路
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从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra(AI
- ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory
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安装完TensorRT后,导入报错ImportError:libcudnn.so.8:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory上面报错信息的意思主要是liblibcudnn.so.8这个文件找不到在网上查资料后知道了这个文件是在cudnn的安装包里的,那需要先安装cudnnNVIDIA官网下载cuDNN8.2.1CUDA11.x安装包并解压到
- Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”
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Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述:CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(mode
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一、torch的安装基于直接设备情况,选择合适的torch版本,有显卡的建议安装GPU版本,可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本,在官网中根据cuda版本,选择合适的版本号,下面是安装示例代码GPU:pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
- [python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总
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要通过.whl文件安装torchvision和torchaudio,你需要先确保你已经安装了与这些库兼容的PyTorch版本。以下是一个详细的步骤指南,帮助你通过.whl文件安装这些库。1.安装PyTorch首先,确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch的官方网站获取适合你系统的安装命令例如,如果你使用的是CUDA11.3和Python3.8,你可以使用以下命令安装PyTorch:p
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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$(document).ready(
function() {
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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