边缘计算gpu视频直播音视频

【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

全国一体化算力网演进与多域协同发展

当前，东数西算战略通过跨区域算力资源整合，推动智能算力、超级算力与边缘计算的有机衔接，逐步形成支撑工业互联网、元宇宙、智能家居等多元化场景的泛在服务能力。
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

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

算力网协同创新与多场景应用实践

核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升，以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力技术创新与多场景应用突破

从量子计算颠覆性架构到光子计算超高速特性，从异构计算资源动态整合到边缘计算实时响应机制，技术革新持续突破物理边界与能耗瓶颈。
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

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

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

显卡（Graphics Processing Unit，GPU）架构详细解读

显卡架构主要分为两大类：GPU核心架构（也称为图形处理单元架构）和显卡的其他组件（如内存、控制器、输出接口等）。
m0_74824112·2025-03-23 06:44

GPU架构分类

一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商，其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。
大明者省·2025-03-23 06:11

抖音视频数据获取实战：从API调用到热门内容挖掘

在短视频流量为王的时代，掌握抖音热门视频数据已成为内容运营、竞品分析及营销决策的关键。本文将手把手教你通过抖音开放平台API获取视频详情数据，并提供完整的代码实现及商业化应用思路。一、抖音API权限申请与核心接口抖音API需企业资质认证，个人开发者权限受限。以下是接入流程：企业开发者认证•登录开放平台，选择注册，提交信息等材料。•完成认证后，创建应用（如“视频数据分析工具”），获取ClientKe
爱搞技术的猫猫·2025-03-23 05:35

一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）

文章目录一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解
AI天才研究院·2025-03-23 02:36

C++基础系列【26】排序和查找算法

博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章
程序喵大人·2025-03-22 23:15

2023年全国职业院校技能大赛（高职组）“云计算应用”赛项赛卷10（公有云）

搭建基于云原生的DevOps相关服务，构建云、边、端一体化的边缘计算系
忘川_ydy·2025-03-22 21:05

nvidia系列教程-AGX-Orin系统刷机及备份

目录前言一、准备工作二、AGXOrin系统刷机步骤三、AGXOrin系统备份总结前言NVIDIAAGXOrin是一款高性能的嵌入式计算平台，专为边缘计算和AI应用而设计。
flypig哗啦啦·2025-03-22 19:22

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。
哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。
己见明·2025-03-22 12:49

GTC 2025 中文在线解读

作为GPU计算领域的基石，CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库
扫地的小何尚·2025-03-22 11:17

阿里云国际站代理商：为什么边缘计算需要分布式防护？

1.边缘计算的分布式特性边缘计算将数据处理和存储从集中式的云中心迁移到了靠近数据源的边缘节点，这些节点通常分布广泛且数量众多。
聚搜云—服务器分享·2025-03-22 07:31

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。
一休哥助手·2025-03-21 21:06

211 本硕研三，已拿 C++ 桌面应用研发 offer，计划转音视频或嵌入式如何规划学习路线？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，211本硕研三，已拿C++桌面应用研发offer，计划转音视频或嵌入式如何规划学习路线？
程序员yt·2025-03-21 20:29

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。
微网兔子·2025-03-21 17:24

密码策略合规性检查仪表盘

目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI
闲人编程·2025-03-21 16:49

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
kanhao100·2025-03-21 16:48

CPO光电共封装关键技术与Top玩家代表作

CPO（Co-PackagedOptics，光电共封装）关键技术介绍CPO（Co-PackagedOptics）是一种将光学器件与电子芯片（如ASIC、CPU、GPU等）封装在同一基板上的技术。
CoderIsArt·2025-03-21 12:17

RTSP协议规范与SmartMediaKit播放器技术解析

在实时流媒体传输领域，RTSP（Real-TimeStreamingProtocol）协议作为标准规范，为音视频数据的高效传输提供了坚实基础。
音视频牛哥·2025-03-21 12:14

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理
星霜笔记·2025-03-21 11:34

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU
小众AI·2025-03-21 10:57

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

标题：无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破文章信息摘要：无矩阵乘法的LLMs通过创新技术替代传统矩阵乘法操作，显著降低了计算成本，减少了对GPU的依赖。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

使用Python下载抖音短视频：完整教程与代码解析

幸运的是，通过Python编程，我们可以实现抖音视频的下载。本文将详细介绍如何使用Python下载抖音短视频，并解析一个完整的代码示例。
cnh6070·2025-03-21 06:23

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

基于Wasm的边缘计算Pandas：突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰

引言：边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天，传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。
Eqwaak00·2025-03-21 04:35

查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本

查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
FergusJ·2025-03-21 03:30

算力技术演进与多场景融合路径

典型应用场景中，工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制，医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理，而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

下一代模型技术演进与场景应用突破

在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

Qt 多线程设计：死循环与信号槽的权衡

在开发音视频播放器时，多线程设计是不可避免的挑战。音频和视频的解码、播放需要高效运行，同时还要与主线程或其他线程同步，例如通过信号通知播放进度。
吃面不喝汤66·2025-03-21 00:32

云原生边缘计算：分布式智能的时代黎明

国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离，菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿，宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。
桂月二二·2025-03-20 19:54

OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3，精准识别黄仁勋演讲实拍

3月12日晚间，谷歌发布了「单卡大魔王」Gemma3，号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型，真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3，以及o3-
·2025-03-20 18:00

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
AI天才研究院·2025-03-20 18:45

CUDA编程基础

它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。
清 澜·2025-03-20 17:35

2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命

核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强，以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧：1.VSCode：性能优化与远程协作标杆核心特性：CUDA核心利用率分析：通过NVIDIANsight插件优化GPU
He.Tech·2025-03-20 14:45

人形机器人报告：新一代GPU、具身智能与AI应用

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：新一代GPU、具身智能与AI应用》。（报告出品方：中泰证券）核心观点GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。
小报告达人·2025-03-20 13:05

centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo

在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3
小太阳，乐向上·2025-03-20 08:21

关于bitsandbytes安装报错

RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment
跃跃欲试88·2025-03-20 07:18

python -m bitsandbytes 报错解释与解决

RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation
MityKif·2025-03-20 07:44

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库（CUDAUnBound）提供的一种用于GPU
FakeOccupational·2025-03-20 06:35

ffmpeg+ubuntu16.04编译ffmpeg库

它包含了丰富的工具和库，能够进行音视频的编解码、转码、流媒体处理、滤镜应用等操作。FFmpeg是许多多媒体应用程序和工具的核心引擎，功能强大且灵活，支持几乎所有常见的音视频格式。
小gpt&·2025-03-20 02:34

AXI总线之相关应用

以下是AXI在不同应用中的关键角色及具体实现案例：一、移动处理器与SoC应用场景：智能手机、平板电脑的SoC（如高通骁龙、苹果A系列、华为麒麟）中，AXI用于连接多核CPU、GPU、ISP（图像信号处理器
逾越TAO·2025-03-19 23:39
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