深度学习框架搭建gpu加速

绿色算力网络构建与智能调度实践

当前架构设计包含三大核心模块：异构计算集群（涵盖GPU、FPGA及量子计算单元）、跨区域网络互联协议（适配东数西算的传输需求）以及能耗监测平台（基于实时数据建模的碳足迹追踪）。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

当前算力架构正经历从集中式向分布式演进，通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化，显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

H100架构解析与性能优化策略

内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品，其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。

智能计算研究中心·2025-03-11 21:36

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd

小圆圆666·2025-03-11 19:53

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（3）

关键策略：前端优化：CDN加速静态资源、合并压缩JS/CSS、浏览器缓存。服务端优化：缓存（Redis/Memcached）、异步处理（消息队列）

诺亚凹凸曼·2025-03-11 18:11

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

如果，你想找 AI大模型相关的工作，这三个建议你一定要看！

01各种大厂小厂创业团队和AI擦边的面试难度，由难到简单，依次是：大模型算法（⭐⭐⭐⭐⭐）模型部署加速（⭐⭐⭐⭐）RAG等相关技术（⭐⭐⭐）纯应用（⭐⭐）Prompt工程师等其他自媒体（⭐）会简单应用就行

我爱学大模型·2025-03-11 14:45

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

Raspberry Pi图形组件深入解析与应用示例

此目录不仅定义了树莓派硬件优化的图形库和驱动，也提供了丰富的配置示例和具体实现方案，涵盖了从基础绘图、3D渲染到视频加速及窗口管理系统。

嵌入式Jerry·2025-03-11 11:14

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示，它们就会直接给出答案，根本没有什么“二次思考”的过程，也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时，很难进行深入推理、提出疑问或

DO_Community·2025-03-11 10:44

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

DeepSeek与Cline的结合为编程工作流提供了显著的加速能力，这种组合通过AI辅助规划、代码生成与优化、实时调试等功能，大幅提升开发效率。

meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

Click Event Simulation：无需浏览器触发动态数据加载

利用多线程技术加速数据采集，提高效率。前置知识基本的Python编程知识HTTP协议与请求头、Cookie的概念多线程编程基础（如线程、队列的使用）代理IP的使用原理二、按步骤拆解操作1.环境准备

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:10

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

引言：软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天，软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式，已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

python mongo异步操作_让python调用mongo读写速度加速10倍的方法

1.把mongo读写封装成api2.在api初始化时保持数据库长链接；并且用线程每2分钟遍历一次所有的表并count一次importsysimporttimeimportpymongoimportjsonimportlogimporttracebackimportthreading//库名test，表名test_tableserver_list=['test-mongos.all.serv:636

weixin_39867125·2025-03-11 05:36

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

C# Winform做动画卡顿怎么办？

Winform用的GDI+，像全屏动画这种卡的稀巴烂，任务管理器看进程如果GPU没动静那就是渣，没加速。可以使用OpenGL或者DirectX这样有GPU加速就不卡了。

肖无疾·2025-03-11 02:05

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

量子比特能够同时处于多个状态，实现并行计算，这使得量子计算机在处理某些特定问题时，具备指数级加速

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。

完美代码·2025-03-11 00:25

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

前言PointNet是直接对点云进行处理的，它对输入点云中的每一个点，学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，但局部特征提取能力较差，这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构，有效提取局部特征提取，和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi

一颗小树x·2025-03-11 00:54

基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现

近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-11 00:52

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-用户模式工作提交（一）

UM工作提交使应用程序能够直接从用户模式将工作提交到GPU，且延迟非常低。目标是提高经常向GPU提交小工作负载的应用程序的性能。

程序员王马·2025-03-10 20:52

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(九)

由于EDID保持不变，当任何一个GPU控制内部面板时，都会加载面板驱动程序。这两个驱动程序将显示相同的亮度功能。因此，加载应该不会造成任何问题，面板驱动程序也不需要知道哪个GPU在控制多路复用器。

程序员王马·2025-03-10 20:22

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(十)

系统配置为连接dGPU的多路复用器。系统进入休眠状态。iGPU和dGPU都切换到了D3电源状态。系统关闭电源。用户开启系统电源。固件配置iGPU的多路复用器和iGPU在内部面板上的显示启动序列。