深度学习框架搭建gpu加速

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。
·2025-03-24 15:38

一文搞懂ASIC和GPU

近期，全球股市的动荡中，ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热，引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表，股价一路猛涨，而英伟达作为GPU的代表，股价却一路下跌。
·2025-03-24 15:08

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习
分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

深度学习--概率

1基本概率论1.1假设我们掷骰子，想知道1而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子，对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加，越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
fantasy_arch·2025-03-24 13:44

卫星网络仿真平台：IPLOOK赋能空天地一体化通信新生态

卫星仿真平台在6G技术加速演进与天地一体化网络建设的大背景下，卫星通信作为地面网络的重要补充，正成为全球通信覆盖的关键支撑。
爱浦路 IPLOOK·2025-03-24 13:13

OpenRAND可重复的随机数生成库

特征跨平台支持：OpenRAND旨在跨各种平台无缝工作，包括CPU和GPU。其仅标题库设计使其能够轻松集成到您的项目中。
novanova2009·2025-03-24 12:41

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总
MelaCandy·2025-03-24 09:43

基于WebAssembly的浏览器密码套件

2.1WebAssembly技术概述2.2浏览器密码套件的需求三、系统设计思路与架构3.1核心模块3.2系统整体架构图四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM加解密公式4.2SHA-256哈希函数五、异步任务调度与GPU
闲人编程·2025-03-24 09:13

目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新

随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。
DoYangTan·2025-03-24 08:57

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。
美赛数学建模·2025-03-24 08:27

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制

本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
Fansv587·2025-03-24 06:17

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！
tRNA做科研·2025-03-24 06:08

Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析

近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。
2401_87458718·2025-03-24 05:31

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
欣然～·2025-03-24 04:27

从边缘到核心：群联云防护如何重新定义安全加速边界？

一、安全能力的全方位碾压1.协议层深度防护四层防御：动态过滤畸形TCP/UDP包（如SYNFlood），传统CDN仅限速率控制。技术示例：基于AI的协议指纹分析，拦截异常连接模式。七层防御：精准识别业务逻辑攻击（如薅羊毛API调用），CDN仅支持基础URL黑名单。文档引用：“支持基于HTTP头部字段的多条件组合精准访问控制”（产品文档）。2.资源调度与成本优势节点复用：群联共享节点池降低单客户成本
群联云防护小杜·2025-03-24 04:48

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
shuoac·2025-03-24 03:17

多级缓存设计实践

缓存技术是一种用于加速数据访问的优化策略。它通过将频繁访问的数据存储在高速存储介质（如内存）中，减少对慢速存储设备（如硬盘或远程服务器）的访问次数，从而提升系统的响应速度和性能。
MClink·2025-03-24 03:46

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话

科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域
大富大贵7·2025-03-24 02:35

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。
eahba·2025-03-24 01:54

sqlmap笔记

：bythonsqlmap.py-r注入点地址--参数-rpost请求-uget请求--level=测试等级--risk=测试风险-v显示详细信息级别-p针对某个注入点注入-threads更改线程数，加速
君如尘·2025-03-24 00:49

Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现

博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
Java老徐·2025-03-23 23:38

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。
petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
lynn-66·2025-03-23 23:37

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像
雨五夜·2025-03-23 22:34

“深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
扉间798·2025-03-23 22:01

深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装

目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
zfgfdgbhs·2025-03-23 22:30

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。
山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu
江上_酒·2025-03-23 21:25

性能优化中如何“避免链接关键请求”

在性能优化中，“避免链接关键请求”是指通过优化资源加载顺序和依赖关系，减少关键渲染路径中的链式请求（CriticalRequestChains），从而加速页面加载。
混血哲谈·2025-03-23 21:24

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。
XRC2231·2025-03-23 20:11

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

文章目录报错原因：解决办法：方法一：用`dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是
待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

A800核心加速技术深度剖析

内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表，A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块，构建了高度灵活的资源调度体系。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H800能效架构实战解析

在架构设计中，异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态，动态分配CPU、GPU及专用加速器资源，最大化硬件利用率；动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略，结合多级电压频率
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

算力技术创新与多场景应用突破

与此同时，全国一体化算力网络建设加速芯片制程迭代、数据中
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

AI大模型训练教程

2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。
shandianfk_com·2025-03-23 11:04

英伟达常用GPU参数速查表，含B300.....

英伟达常用GPU参数速查表，收藏备用：含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域
Ai17316391579·2025-03-23 11:59

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版）

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential
十二月的猫·2025-03-23 10:24

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。
景联文科技·2025-03-23 10:52

打造金融数据新引擎，看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台

在数字化转型的浪潮中，金融行业作为经济发展的核心引擎，正加速探索数字化、智能化的新路径。
永洪科技·2025-03-23 09:48

学习笔记——GPU

注：本文中GPU的讲解以A100型号为例，V100跟A100的架构差别不大也可适用，但是其他架构可能会有所出入。
鹤岗小串·2025-03-23 09:17

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响
Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
云策量化·2025-03-23 08:36

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
土城三富·2025-03-23 08:35

从注册到落地：Temu中亚首站瞄准乌兹别克斯坦消费潜力

从注册到落地：Temu中亚首站瞄准乌兹别克斯坦消费潜力近年来，全球跨境电商市场格局加速演变，中国跨境电商平台正积极拓展海外市场。
香菜9527·2025-03-23 07:58
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