高性能计算gpu

ChatGLM3的部署（windows版）

1.环境准备python环境参考：python环境安装（windows版）-CSDN博客cuda环境（使用GPU调试时需要使用，使用cpu可以不装）参考：cuda下载和安装-CSDN博客2.工具准备Git
程序员汐·2024-02-02 20:02

新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B

ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的对话生成模型，由清华大学开发的一款强大的语言生成模型，它融合了最先进的深度学习技术与海量中文语料的训练成果。ChatGLM-6B为开源大模型，具有参数量小、适合本地部署等特点，因此适合新手作为入门练习时使用。一、硬件要求1、理论需求硬盘空间：可用空间不小于40G；显存要求：本人选用的ChatGLM-6B是FP16精度的，运行代码需要不少于1
韬小志·2024-02-02 20:34

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度，NVIDIAGPU
孙琪翔·2024-02-02 20:33

（新手亲测有效）bug解决：ValueError: Attempting to unscale FP16 gradients. 反复出现的问题。

在新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B-CSDN博客完成chatGLM-6B（FP16）的部署后，尝试对模型进行loRA微调，期间遇到并解决了一些bug，分享给大家，希望大家少走弯路！
韬小志·2024-02-02 20:02

《RAFT-Stereo：Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记

而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update
m_buddy·2024-02-02 20:58

使用GPU虚拟化技术搭建支持3D设计的职校学生机房（云教室）

不足之处是由于没有GPU，对于3D应用的支持较差。如果没有DirectX和OpenGL的支
yangtzi·2024-02-02 19:22

Proxmox 7.4 使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持

本文在2021年发布的博客《Proxmox5.4使用vgpu_unlock，为GTX1060开启vGPU支持》，介绍了ProxmoxVE5.4上部署vGPUunlock的操作步骤。
yangtzi·2024-02-02 19:19

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

本篇博客，尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归，并比较GPU和CPU计算的性能差异。
zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【深度学习】ND4J-科学计算库

多平台功能，包括GPU。所有主要操作系统:win/linux/osx/android.架构:x86
神也在Copy·2024-02-02 19:36

PaddleOCR使用笔记之配置文件的详细解释

例如：-oGlobal.use_gpu=false配置文件参数介绍以rec_chinese_lite_train_v2.0.yml为例Global-全局参数配置字段用途默认值
great-wind·2024-02-02 18:21

软件定义数据中心（SDDC）最后的两块拼图 – GPU池化和内存池化

记得2012年VMWARE首先提出SDDC(SoftwareDefinedDataCenter)这个说法。当时VMWARE作为CPU虚拟化的先行者和领导者，除了手握SDC（SoftwareDefinedCompute）、即CPU虚拟化技术外，同时也具备了SDS（SoftwareDefinedStorage）和SDN（SoftwareDefinedNetwork）技术能力。彼时SDS/SDN都是新兴
virtaitech·2024-02-02 16:51

多芯算力交叉拉远，拓展AI算力边界

在当今数智化时代，人工智能（AI）的蓬勃发展使得GPU（图形处理器）成为实现高性能计算的核心。许多企业曾大量采购Nvidia的GPU以应对不断增长的AI计算需求，随着国产GPU技术的崛起，许多厂商也
virtaitech·2024-02-02 16:50

PVE 7.4-17 中开启vGPU显卡虚拟化

要为VM提供图形引擎，一般分为3种：1、软件模拟图形-性能差2、显卡直通-性能最好，一个虚拟机独享一个显卡3、vGPU-性能好，多个虚拟机共享一个显卡目前市面上的主流GPU厂家有intel、amd、nvidia
BBM的开源HUB·2024-02-02 16:58

背景去除小方法（ rembg库快速实现）

CPU版pipinstallrembgGPU版pipinstallrembg[gpu]批量去除文件夹内的图片的背景fromrembgimportremoveimportos#Directorycontainingimagestoprocessinput_dir
六个核桃Lu·2024-02-02 15:31

No CUDA toolset found.

以cuda11.7为例，将C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.7\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:58

【深度学习】多卡训练__单机多GPU方法详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）

【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel
Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

集显如何安装pytorch （CPU）

目录前言1.注意事项2.CPU版前言此为记录贴，原先都是独显，安装GPU，第一次查看发现是集显，没有配备的GPU1.注意事项验证自身是否为独显：cmd下执行DxDiag如果Graphics则为集显，代表只能操作
码农研究僧·2024-02-02 11:57

2024-01-07-AI 大模型全栈工程师 - AI 产品部署和交付

摘要2024-01-07周日杭州阴本节内容:如何选择GPU和云服务器，追求最高性价比如何部署自己的fine-tune的模型，向业务提供高可用服务如何控制内容安全，做好算法备案，确保合规课程内容1.硬件选型
流雨声·2024-02-02 10:43

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它支持CPU、GPU和TPU（TensorProcessingUnit）等多种硬件。Tens
数据科学与艺术的贺公子·2024-02-02 09:27

还有些问题没有解决

深度学习刚上手复现论文还有些问题没解决1、代码只能在显存上跑还没办法放到英伟达的GPU上2、jupyternotebook还没有配置到pycharm里去
conch0329·2024-02-02 09:52

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

硬件加速：NVIDIACUDA和cuDNN，这些库提供了GPU加速计算的能力，对于大型模型的训练至关重要。分布式计算：Horovod,Ray等，这些框架和库提供了在多个计算节点上并行训练模型的能
super_journey·2024-02-02 09:22

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。
筱筱西雨·2024-02-02 09:20

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。
筱筱西雨·2024-02-02 09:15

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

一.安装AnacondaAnaconda提供了一个包管理系统和环境管理工具，使用户可以方便的安装、管理和切换不同版本的Python以及相关数据包。具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?spm=1001.2014.3001.5501安装完Anac
GodFishhh·2024-02-02 09:35

Unity SRP 管线【第九讲：URP 点光源与聚光灯】

文章目录CPU数据搜集GPU数据使用光照计算CPU数据搜集我们只能支持有限数量的其他灯。
Elsa的迷弟·2024-02-02 07:50

JavaScript（二）----eventloop事件循环机制

为什么有同步任务与异步任务之分提高GPU的利用效率js任务执行js中的同步任务会在主线程按照顺序执行，异步任务会进入任务队列，在主线程会形成一个执行栈，主线程中的任务
MoreCode·2024-02-02 07:56

iOS图像处理----探索图片解压缩到渲染的全过程以及屏幕卡顿

一：图像成像过程①、将需要显示的图像，由CPU和GPU通过总线连接起来，在CPU中输出的位图经总线在合适的时机上传给GPU，GPU拿到位图做相应位图的图层渲染、纹理合成。
码农--xc·2024-02-02 07:31

【bash脚本】监控gpu内存使用情况

/bin/bash#日志文件路径LOG_FILE="/path/to/logfile.log"whiletrue;do#获取GPU设备列表GPU_LIST=$(nvidia-smi--query-gpu
xst3300·2024-02-02 07:05

Unity自定义SRP(七)：LOD和反射

catlikecoding.com/unity/tutorials/custom-srp/lod-and-reflections/1LOD组离远时，细节过多的物体会因太小而模糊不清，最好的方式就是不渲染它们，让CPU内存占用减少，让GPU
Dragon_boy·2024-02-02 06:26

Unity 利用编辑器扩展批量修改物体材质的Shader并启用GPU Instancing

为什么会有这个需求我的某个游戏运行之后，看了下drawcall，发现上千个drawcall了，非常大的数值，不过我在手机上测试了一下，竟然没有明显的卡顿，哈哈哈，很强，不过还是要优化一下的，所以先想办法降低drawcall了，我看了一个，是游戏的地图产生了大量的dc，我这个游戏是由四个地图组成的，每个地图都由几百个小物体组成，所以四个地图应该是由两千多个物体组成的，刚开始我想着要不合并模型的网格试
Unity小林·2024-02-02 06:58

深度学习Pytorch框架搭建

记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
不想学习的Lucy·2024-02-02 04:56

colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题

colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配：Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1
小稻壳·2024-02-02 04:26

深度学习-搭建Colab环境

Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
Damon小智·2024-02-02 04:24

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

PyTorch具有动态计算图、高效的GPU加速以及友好的Python接口等特点。二、Pytorch的历史PyTorch的起源可以追溯到2016年，当时它作为一个小型项目在Facebook内部开始。
精英的英·2024-02-02 03:20

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

但是，它们都需要把两个句子同时喂到网络中，这样会导致巨大的计算开销：从10000个句子中找出最相似的句子对，大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算，在V100GPU上耗时约
javastart·2024-02-02 00:03

泰国-沙没巴干府，看群欧起舞

沙没巴干府（สมุทรปราการ）BangPuResort（สถานตากอากาศบางปู）address：164SukhumvitRd,TambonBangPuMai,AmphoeMueangSamutPrakan
四季豆小妹·2024-02-01 21:03

基于VGG-16的检测并清除杂草

图像展示：2数据预处理2.1数据集结构2.2部分数据分析2.3提取数据集2.4数据增强2.5构建数据集3使用VGG-16识别杂草图片3.1经典CNN3.3VGG-163.4修改后的VGG-16网络结构4在GPU
想了半天也不知道取什么名字·2024-02-01 21:26

SpringBoot中异步方法的使用

Resource(name="threadPoolTaskExecutor")privateThreadPoolTaskExecutorthreadPoolTaskExecutor;@GetMappingpublicStringtestAsync
yfs1024·2024-02-01 19:55

IOS – OpenGL ES 同心圆像素化马赛克效果 GPUImagePolarPixel

目录一.简介二.效果演示三.源码下载四.猜你喜欢零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES基础零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES转场零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>OpenGLES特效零基础OpenGL(ES)学习路线推荐:OpenGL(ES)学习目录>>Op
猿说编程·2024-02-01 18:36

CUDA | Writing and Compiling a CUDA Code

segmentationfaultwouldremaininCUDAbutmorechallengingtodetectExample:VectoradditiontakestwovectorsontheCPUpassesthemtotheGPUaddsthemontheGPUpasses
1LOVESJohnny·2024-02-01 18:49

FFMPEG 之 DXVA2 硬解

二：Windows平台，我们可以使用利用DXVA2、DX11、OpenGL、Vulkan、等技术，直接显示GPU
dbyoung·2024-02-01 17:32

第26次打卡（12月8日）

1）We'dbeentalkingabouthowseaanimalsfindtheirwayunderwater,howtheynavigateandthisinterestingpuzzleandone
徐恩峰·2024-02-01 17:43

yolov8上使用gpu教程

yolov8上使用gpu教程安装Cuda和Cudnnyolov8上使用gpu安装Cuda和Cudnn1.查看支持的cuda版本，并去官网下载。
论搬砖的艺术·2024-02-01 17:04

DeiT

仅用一台8-GPU的服务器对DeiT模型进行3天训练，就在ImageNet基准测试中达到了84.2%的top-1准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖的卷积神经网络（CNN）媲美。
Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

OpenGL ES——着色器

前言在App开发中，为了追求给CPU减负，我们经常会使用GPU来渲染我们想要显示的图片。如何控制GPU为我们工作？
oceanLong·2024-02-01 16:59

关注GPU，察觉通用计算API的变迁和趋势

导读在高性能计算、机器学习等现代应用领域中，GPU（GraphicsProcessingUnit）是占统治地位的计算引擎。
Listen2You·2024-02-01 15:55

Mantle：AMD发布全新图形API

http://www.hardwarezone.com.sg/tech-news-amd-introduces-mantle-api-initiative-unleash-amd-gpus-full-potentialHackerNews
刘江总编·2024-02-01 15:55

GPU、CUDA、cuDNN是什么

CPU与GPU电脑的主板上有一块可拆卸的板卡，专门承担着输出显示图形的任务，这就是显卡。显卡通常配备几个小风扇，运行时会发出呜呜的噪声。GPU就是显卡中的一块芯片，是显卡的核心。
白色的生活·2024-02-01 15:19

ImportError: You must install pydot (`pip install pydot`) and install graphviz

pydotpipinstallpydot2、安装cudnn官方下载页面下载解压后，复制bin、lib、include的三个文件夹到到cuda安装路径中，这是我的cuda路径：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit
机器学习杨卓越·2024-02-01 13:10

稀疏场景高性能训练方案演变|京东广告算法架构体系最佳实践

为了应对模型规模和算力升级带来的存储、IO和计算挑战，京东零售广告技术团队基于新型硬件，充分利用硬件优势，提出新一代多机多卡全GPU计算全同步训练架构，参数通信基于GPU-RDMA硬件带来的高速带宽优势
京东零售技术·2024-02-01 12:18
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