显卡GPU 第2页

以下是一篇关于使用SLURM编写作业脚本的原创技术指南

通过编写规范的SLURM脚本，研究人员可以：1.精确申请计算资源（CPU/GPU/内存）2.实现任务队列管理3.自动化作业流程4.获得执行日志和性

这题有点难度·2025-02-16 15:57

InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens

InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers

伊织code·2025-02-16 14:18

理解WebGPU 中的 GPUDevice ：与 GPU 交互的核心接口

在WebGPU开发中，GPUDevice是一个至关重要的对象，它是与GPU进行交互的核心接口。

ttod_qzstudio·2025-02-16 13:12

解析浏览器中JavaScript与Native交互原理：以WebGPU为例

WebGPU的出现正是这一矛盾的解决方案之一。作为新一代Web图形API，WebGPU允许JS以接近原生（Native）的方式操作GPU，同时严格遵循浏览器的安全模型。本文将结

ttod_qzstudio·2025-02-16 12:36

onnx 推理报错：onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load mo

onnx模型不匹配有可能是你转换的是gpu但是推理是cpu，也可能版本不兼容导致，因此卸载cpu版本，重新安装gpu版本或者升级gpu版本pipuninstallonnxruntime-gpupipinstall-ihttps

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

从一张图片到显卡“冒烟”：解密图像处理那些事儿

今天，我们来聊聊图片是如何被计算机“看见”的，以及为什么显卡会因为图片“冒烟”。像素点：图片的最小单位图片是由无数个小方格组成的，这些小方格就叫像素点。

CCSBRIDGE·2025-02-16 09:12

理解WebGPU 中的 GPUAdapter ：连接浏览器与 GPU 的桥梁

在WebGPU开发中，GPUAdapter是一个至关重要的对象，它作为浏览器与GPU之间的桥梁，为开发者提供了请求GPU设备、查询GPU特性以及获取适配器信息的能力。

ttod_qzstudio·2025-02-16 06:44

理解 WebGPU 中的 GPUQueue：GPU 的命令队列

在现代图形编程中，与GPU的交互变得越来越高效和灵活，而WebGPUAPI的出现更是为Web开发者带来了强大的图形处理能力。其中，GPUQueue作为WebGPU的核心接口之一，扮演着至关重要的角色。

ttod_qzstudio·2025-02-16 05:38

DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南

核心组件包括：模型服务层：基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层：FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层：CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU

容器的搬运工·2025-02-16 04:32

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害

以下是KTransformers的详细介绍：1.核心特点高性能优化：KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。

魔王阿卡纳兹·2025-02-16 03:52

Linux ubuntu 服务器部署详细教程

系统环境：ubuntu20.04安装显卡驱动：驱动下载，我选择的是520.56.06禁用nouveau驱动echo"blacklistnouveau">>/etc/modprobe.d/blacklist.confecho"optionsnouveaumodeset

WangJQ*·2025-02-15 23:55

大模型转换为 GGUF

其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中，遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问

奔跑中的小象·2025-02-15 22:48

CFD-POST黑屏及仿真进度显示不全

问题解决办法1.关掉ansys软件2.添加环境变量QT_OPENGL=desktop3.禁用集成显卡搜索设备管理器-显示适配器-鼠标右键-禁用集成显卡（这条一般是有两张显卡，去网上搜索一下哪个是集成显卡

wuhusci·2025-02-15 16:57

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

如何在我的电脑上查看是否安装cuda12？我现在在我的VS中新建项目时，里面多出来一个CUDA12.4 runtime，这是什么？是不是使用CUDA cpp进行编程？

在你的电脑上检查是否安装了CUDA12，可以通过以下几种方法：1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录：-默认情况下，CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

吃榴莲的小鳄鱼·2025-02-15 15:21

Python 并发处理

编写您自己的并发和并行软件系统所需的并发的基本概念介绍调试和异常处理等概念，以及一些允许您创建事件驱动和反应式系统的最流行的库和框架内容加快速度并行化线程的生命线程间同步线程之间的通信调试和基准测试执行和池多进程事件驱动编程反应式编程使用GPU

亚图跨际·2025-02-15 15:21

【开发日志】数字人+LLM：从概念到实现的全程记录！

系统环境：CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS

AI大模型-王哥·2025-02-15 13:11

麒麟8000处理器参数

麒麟8000CPU为1个2.4GHz的A77核心+3个2.19GHz的A77核心+4个1.84GHz的A55核心，GPU是Mali-G610，频率为864MHz。

m0_50307601·2025-02-15 12:32

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理

传统的CPU在处理大规模语言模型（LLM）时效率较低，GPU成为了首选。然而，自行搭建GPU环境成本高昂且维护复杂。

qahaj·2025-02-15 07:54

deepseek本地部署需要多少显卡资源

华为昇腾环境（MindIE）参考资料：https://modelers.cn/models/MindIE/deepseekv3部署DeepSeek-V3、R1模型浮点权重至少需要4台Atlas800IA2（8x64G）服务器，W8A8量化权重至少需要2台Atlas800IA2（8x64G服务器）在昇腾上量化deepsee模型可参考：https://gitee.com/ascend/msit/tre

yuanlulu·2025-02-15 06:45

使用vllm docker容器部署大语言模型

安装步骤参考清华docker源上的安装步骤：DockerCE软件仓库为了在docker中使用够显卡，需要安卓nvidia-container-toolkit。在线安装请参考英伟达的官方

yuanlulu·2025-02-15 05:33

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启

晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

分布式日志是指在分布式系统中，多个节点（如多台机器或多个GPU）协同工作时，对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。

qq_27390023·2025-02-14 23:48

1.1、Ray-关键概念Key Concepts

Ray使任务能够指定其在CPU、GPU和自定义资源方面的资源需求。这些资源请求被集群调度器用来在整个集群中分配任务，以实现并行执行。参见

MaxCode-1·2025-02-14 20:23

ubuntu系统vllm部署deepseek

配置：8张英伟达H800显卡，硬盘14T，内存2T；本次部署显卡驱动和Miniconda都已安装，所以直接从步骤4的创建虚拟环境开始；nvidia-smi命令查看显卡；1.系统更新和依赖安装#更新系统包

打工乞丐·2025-02-14 20:22

用 Python 实现 DeepSeek R1 本地化部署

你的电脑至少得配备8GB内存，要是想运行更大的模型，比如7B及以上的，那最好有更强劲的CPU和GPU，内存也

喜-喜·2025-02-14 18:33

【git-hub项目：YOLOs-CPP】本地实现01：项目构建

Windows/C++/yolo开发部署02】【Windows/C++/yolo开发部署03】【Windows/C++/yolo开发部署04】【Windows/C++/yolo开发部署05】必须用nividia显卡的

认识祂·2025-02-14 10:06

Ubuntu 24.10 将对英伟达显卡用户默认使用 Wayland

但对于英伟达显卡用户，Ubuntu仍然默认使用更加稳定的Xorg/X11。原因是英伟达显卡的私有驱动没有充分支持Wayland

CIb0la·2025-02-14 06:06

Chrome内核解析 -- 背景篇：Chromium的多进程多线程构架

采用多进程构架，以DesktopChromium为例，它包括一个BrowserProcess(也称为UIProcess),一个或多个RenderProcess(也称为WebProcess),零个或一个GPUProcess

yunchao_he·2025-02-14 05:31

windows hyperv中Ubuntu使用本机的nvidia显卡

在WindowsHyper-V中，Ubuntu虚拟机默认无法直接使用主机的NVIDIA显卡，因为Hyper-V的虚拟化技术会独占GPU资源。

飞瀑·2025-02-14 05:26

GPU（Graphics Processing Unit）详解

GPU（GraphicsProcessingUnit）详解1.GPU的定义与核心特性GPU（图形处理器）是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。

美好的事情总会发生·2025-02-14 03:32

快速了解AMD和英特尔

AMD的主要产品线包括CPU、显卡、服务器CPU、显示芯片、主板芯片组以及内存等。CPU产品线：AMD的锐龙（Ryzen）系列处理器是其面向主流桌面市场的产品，提供了从入门级到高端的多种选择。

ordinary712·2025-02-14 03:01

运行游戏出现directx runtime问题的解决

操作系统：Windows11家庭中文电脑：笔记本电脑显卡：集成显卡（AMD）解决方案：首先去自己的显卡官网更新驱动，AMD/英伟达/英特尔/摩尔线程等，更新自己的驱动。

CS_Dr.Deng·2025-02-14 01:45

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

岁月的眸·2025-02-13 23:03

Windows下安装CPU用的Tensorflow

刚在电脑上安装了Tensorflow，还是碰到了一些麻烦，记录一下：很多教程是介绍怎么在Linux平台下安装的，或者是Windows平台下GPU用的，很可惜，这些教程对我来说太麻烦了。

Coder LM Wang·2025-02-13 22:26

ubuntu-gpu生产环境，创建lvm步骤（真实生产）

一、手动-创建步骤多块磁盘创建成一个LVM，并挂载到/mnt，同时确保系统在启动时自动挂载该LVM卷，你可以按照以下步骤进行操作。以下是具体的操作命令：1.创建LVM1.1初始化物理卷首先，我们需要将所有指定的磁盘初始化为物理卷（PhysicalVolume,PV）。#列出所有磁盘lsblk#初始化每个磁盘为物理卷pvcreate/dev/nvme0n1pvcreate/dev/nvme1n1pv

清风 001·2025-02-13 22:26

【虚幻引擎UE】UE4.23到UE5.5的核心功能变化

但通过第三方插件（如WebAssembly+WebGPU）可在浏览器运行部分项目。

灵境引路人·2025-02-13 21:19

9分钟带你了解 NVIDIA 专业显卡

https://www.bilibili.com/video/BV1EjiRY7E3T/?aid=113599653617...

·2025-02-13 20:48

免费体验！DeepSeek一键部署全攻略

借助AlayaNeW算力云服务提供的强大GPU资源，您可以轻松实现DeepS

·2025-02-13 20:13

Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的

我记得在PyTorch中，模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列（即输出神经元）分布在多个设备上。

DukeYong·2025-02-13 18:00

Tritonserver 在得物的最佳实践

一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU

·2025-02-13 16:03

联想拯救者Y9000k 双系统 ubuntu安装显卡驱动后开机黑屏 “__“ ubuntu22.04 RTX3080

1.在安装双系统时，BIOS报错解决方法：在BIOS或者window的联想管家中将独显模式切换成混合模式2.ubuntu系统安装完成后，图形界面正常3.在ubuntu系统安装显卡驱动后，重启界面卡在_上

TrampC·2025-02-13 10:33

联想y7000p安装ubuntu 22.04双系统无法正常关机

双系统无法正常关机联想y7000p安装ubuntu22.04双系统无法正常关机关机时一直停留在ubuntu的logo界面，下面是解决办法：本机配置：win11+ubuntu22.04双系统nvidiaRTX3050显卡从网上查了很多

KouweiLee·2025-02-13 10:02

联想Y7000P win11笔记本双硬盘安装Ubuntu20双系统和显卡驱动

自动驾驶仿真测试·2025-02-13 10:27

游戏画面总是卡顿原因及解决方法

游戏画面卡顿可能由多种因素导致，以下是一些可能的原因及其相应的解决方法：一、硬件原因及解决方法显卡性能不足原因：显卡是决定图像处理能力的关键因素，当显卡性能不足时，游戏画面卡顿是必然的。

程序人生77·2025-02-12 22:33

DeepSeek核心成员专访，顶级团队的思维与执行力恐怖如斯 - 1

例如，我们曾在讨论一个核心算子时，发现其GPU使用率并不高，我们尝

2402_86608154·2025-02-12 22:33

一文走进GpuGeek | 如何快速使用实例？

使用流程注册登录进入GpuGeek.com平台注册页面使用手机号注册数据上传平台提供网盘存储，在【网盘存储】页面，可以看到存储的使用量、费用及文件。选择网盘后，点击上传，上传本地文件至网盘。

·2025-02-12 22:38

CUDA与CUDPP源码解析及实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台，CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:06

嵌入式AI革命：DeepSeek开源如何终结GPU霸权，开启单片机智能新时代？

2025年，全球AI领域最震撼的突破并非来自算力堆叠的超级模型，而是中国团队DeepSeek通过开源策略，推动大模型向微型化、低功耗场景的跨越。相对于当人们还在讨论千亿参数模型的训练成本被压缩到600万美金而言，被称作“核弹级别”的操作，是DeepSeek的完全开源。一个更具颠覆性的命题浮出水面：能否将DeepSeek这样的先进AI模型移植到单片机（MCU）上，让手表、传感器甚至灯泡都具备真正的智

老六哥_AI助理指南·2025-02-12 16:09

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