并行计算-CUDA 第7页

Python&aconda系列：CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令

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

坦笑&&life·2025-01-27 20:54

pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel

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

Major Tom _·2025-01-27 13:03

Tesla V100驱动安装

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

郭宝才·2025-01-26 17:17

《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》

打破传统枷锁，开创并行计算新时代在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体，如

·2025-01-26 11:25

训练入口+保存模型

frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda

如若123·2025-01-26 04:30

使用Python实现并行计算算法：效率提升的利器

并行计算作为一种提升计算效率的重要手段，能够充分利用多核处理器的优势，加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，提供了丰富的并行计算工具。

Echo_Wish·2025-01-25 13:32

python做并行计算_python做并行计算可以吗

python可以做并行计算，下面是相关介绍：一、概览ParallelPython是一个python模块，提供在SMP(具有多个处理器或多核的系统)和集群(通过网络连接的计算机)上并行执行python代码的机制

角动量不守恒·2025-01-25 13:31

python并行计算

0.基础并行/发：multiprocessing/threading1.concurrent2.并发：asynico3.Ipython下的并行计算：使用ipyparallel库的IPython提供了前所未有的能力

weixin_30894389·2025-01-25 12:00

Python并行计算：提高效率的利器

为了应对这些挑战，一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言，也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术，并提供一些示例代码。

uote_e·2025-01-25 12:00

花费上万元的 RTX4090，普通人真的需要它的性能吗？

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。

·2025-01-24 16:32

Windows 下Mamba2 环境安装问题记录及解决方法（causal_conv1d=1.4.0，mamba_ssm=2.2.2）

安装问题参看本人博客：Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法（重置版）Windows下Mamba的安装参看本人博客：Window下Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法（无需绕过selective_scan_cuda

yyywxk·2025-01-24 14:38

Linux 下 Vim 环境安装踩坑问题汇总及解决方法（重置版）

安装问题参看本人博客：Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法（重置版）Windows下Mamba的安装参看本人博客：Window下Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法（无需绕过selective_scan_cuda

yyywxk·2025-01-24 14:38

GPU 集群和分布式计算

《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

AI天才研究院·2025-01-23 21:28

error: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc‘: ‘:/usr/local/cuda-12.1

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。

鲤鱼不懂·2025-01-23 19:46

【CUDA-BEVFusion】tool/build_trt_engine.sh 文件解读

build_trt_engine.sh#configuretheenvironment.tool/environment.shif["$ConfigurationStatus"!="Success"];thenecho"Exitduetoconfigurefailure."exitfi#tensorrtversion#version=`trtexec|grep-m1TensorRT|sed-n"s

old_power·2025-01-23 18:37

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

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

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤

一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少？

学乐乐·2025-01-22 08:43

【环境安装】安装LLaMA-Factory

Linux-Centos7；显卡驱动：DriverVersion:460.106.00；TeslaP40*2【目标环境说明】torch==1.13.1+cu116llamafactory==0.9.2.dev01.CUDA11.6

BoostingIsm·2025-01-22 05:47

async++源码阅读——parallel部分

1、背景async++框架中提供了多种并行计算的工具，其中包括parallel_for、parallel_invoke、parallel_reduce。

哎呦，帅小伙哦·2025-01-22 02:23

linux下jax-GPU安装

安装命令详细内容可查看jax官方文档在已有cuda的情况下，先使用命令1，再使用命令2，即可完成安装命令1：linux下jax安装命令pipinstalljax[cpu]==0.3.25-fhttps:

liu_zhaoda·2025-01-21 13:00

jax 和 jaxlib 的 cuda 版本安装

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。

正经市民·2025-01-21 12:20

全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解

入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB

花千树-010·2025-01-20 18:05

Matlab多核CPU并行和多线程

简介这里需要明白的概念有：多核、多进程、多线程、并行计算、并发计算的区别。什么是多核在计算机设计早期，为了响应更多计算性能的需要，单处理器系统发展成为多处理器系统。

m0_74823021·2025-01-19 22:39

从零开始的 AI Infra 学习之路

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

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

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

kyle-fang·2025-01-19 14:37

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

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

wang151038606·2025-01-19 00:31

深度学习(1)

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

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

[python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总

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

萌萌哒240·2025-01-18 16:40

centos7安装cuda、dudnn、Nvidia驱动[最详细的教程和报错解决方案]

现在很多教程都没有覆盖全报错问题，本文几乎把所有问题都描述到位首先说下我电脑的环境：centos7x86-64：uname-r命令显示为3.10.0-1160.el7.x86_64；物理显卡为单卡2080ti；gcc通过yum安装，yuminstallgcc版本为4.8.5,同时会显示安装一些其他包，如glibc版本为2.17；安装准备以下为驱动和官网文件名一致，可到nvidia官网下载，选择历史

LensonYuan·2025-01-18 08:10

云计算技术深度解析与代码实践

云计算技术特点云计算技术融合了网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化以及负载均衡等多种先进技

我的运维人生·2025-01-17 19:27

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference/sampleResnetQuickStart/cpp2，推理运行，这里需要注意用到了infer，有点类似的pytorch对模型的加载使用model=InferSession(0,model_

鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

在科技发展的浪潮中，量子计算与人工智能无疑是两颗璀璨的明星，二者的融合正引领着一场深刻的科技变革.量子计算的独特之处在于其利用量子比特的叠加和纠缠特性，能够实现并行计算，从而在处理复杂问题时展现出超越传统计算的巨大潜力

·2025-01-17 05:02

【vLLM 学习】安装

·2025-01-17 00:08

《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》

鸿蒙Next以其独特的微内核特性，为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。

·2025-01-16 18:17

【安装环境】配置MMTracking环境

condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit

xuanyu22·2024-09-15 18:53

Spark 组件 GraphX、Streaming

SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算

叶域·2024-09-15 14:54

安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions

文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1

待磨的钝刨·2024-09-14 17:51

SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda

参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation

好好607·2024-09-14 17:49

使用vllIm部署大语言模型

-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。二、安装vllm1.创建虚拟环境（推荐）-使用Conda：c

添砖JAVA的小墨·2024-09-14 12:18

vllm在线推理踩坑记

优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA

懂点投资的码农·2024-09-14 12:14

多版本cuda安装及灵活切换详细教程

一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择，想要多版本共存的，尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面

Fzc_PCL·2024-09-14 07:14

Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory

编译cuda程序时发现下列报错：/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h

原野寻踪·2024-09-14 07:44

PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。

诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

分布式离线计算—Spark—基础介绍

各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架

测试开发abbey·2024-09-13 11:11

GPU版pytorch安装

由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。

普通攻击往后拉·2024-09-13 03:13

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU

bw876720687·2024-09-13 02:06

python ray分布式_取代 Python 多进程！伯克利开源分布式框架 Ray

Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。

weixin_39946313·2024-09-12 04:52

CUDA 编程入门（2）：CUDA 调度模型

参考：CUDA编程入门（2）：CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM，也就是说SM负责block中线程的执行，SM会为每个block

知识搬运工人·2024-09-12 02:33

推荐频道

并行计算-CUDA